GPU并行排序：混合排序算法实现

“Fast Parallel GPU-Sorting Using a Hybrid Algorithm”这篇论文是关于利用现代GPU实现大规模数据列表快速排序的。该算法通过充分利用GPU的并行性，实现高效的排序速度。研究由Erik Sintorn和Ulf Assarsson在瑞典哥德堡查尔默斯理工大学的计算机科学与工程系进行。 在论文中，作者提出了一种混合排序算法，它结合了并行桶排序和归并排序。首先，使用并行桶排序将大列表分割成足够多的子列表，然后这些子列表可以并行地使用归并排序进行处理。并行桶排序在NVIDIA的CUDA平台上实现，利用了GPU上的同步机制，如原子增量操作。这种同步机制允许在并行处理中有效地管理和更新数据。 归并排序阶段需要进行分散写入，CUDA和ATI的数据并行虚拟机（Data Parallel Virtual Machine）对此提供了支持。对于包含超过512千个元素的列表，该算法表现优于被视为GPU排序最快的比特onic排序算法，并且对于8百万个元素以上的列表，其速度提高了一倍以上。 GPU并行排序的关键在于有效地管理大量的并发线程和内存访问。论文中的方法在处理大量数据时能显著减少排序时间，这对于大数据分析、科学计算以及实时数据处理等应用至关重要。并行桶排序和归并排序的结合利用了GPU的硬件特性，特别是其高度并行的计算单元和高效的内存架构，以达到最佳性能。 总结来说，这篇论文探讨了如何通过创新的混合排序策略在GPU上实现快速排序，尤其是在处理大规模数据集时。通过有效利用GPU的并行性，提出的算法在速度上超越了传统的GPU排序方法，对于大数据处理场景具有重要的实际应用价值。