一种基于GPU的枚举排序算法及其并行化
谷国太1
孙陆鹏2
张红艳2
肖汉2
1.河南省新闻出版学校,河南郑州4500442.郑州师范学院信息科学与技术学院,河南郑州450044
摘要：针对枚举排序算法在处理大规模数据时存在运算量大、计算时间长、计算效率低等问题,提出一种利用GPU并行运算提升大规模数据处理速度的方法.在CUDA下对枚举排序算法进行串-并行分析,分别从细粒度与粗粒度角度进行优化,根据CPU与GPU的结构特点优化排序数据的读取和存储方式,内核采用一个GPU线程对应一次比较操作的计算方法,以充分利用GPU计算能力.实验结果表明,当排序数据规模大于40 000时,在GPU上的运算速度比在CPU上快3倍左右,并且随着数据规模的不断增大,加速比越来越大.研究结果对于提升大规模数值计算效率具有重要的意义.
关键词：枚举排序图形处理器并行计算数据处理性能优化
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61572444)河南省高等学校重点科研项目(16A520031)
论文发表日期：2020-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 139-143,158 )
英文信息