顺序排序与并行排序在CUDA平台上的性能比较研究

资源摘要信息:"本硕士学位论文对C++中实现的顺序排序算法与CUDA中实现的并行排序算法进行了详细的比较研究。论文中作者DarkoBožidar实现了七种排序算法：插入排序、多步插入排序、自适应插入排序、归并排序、快速排序、基数排序和样本排序。顺序排序算法是在CPU上使用C++实现的，而对应的并行排序算法则在GPU上使用CUDA编程平台实现。 插入排序是一种简单的排序算法，适用于小规模数据集的排序。多步插入排序和自适应插入排序是插入排序的变体，它们通过多步操作和针对数据特性做出的自适应调整来提高效率。归并排序是一种分而治之的算法，通过递归地将数据分为更小的部分进行排序，然后合并这些部分来完成排序。快速排序是一种高效的排序算法，通过分选操作将数组分为两部分，使得一部分的所有元素都比另一部分小，然后递归地在两部分上重复该过程。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。样本排序是一种非比较排序算法，适用于大规模数据集，并能根据数据的分布特性调整排序策略。 论文的研究结果表明，在顺序排序算法中，基数排序是最快的一种算法。而在并行排序算法中，基数排序和归并排序表现最佳，具体性能取决于输入数据的分布。作者指出，并行实现相比于顺序实现，在性能上最多可以实现157倍的加速。 此外，作者还对算法进行了优化，使其能够处理任意长度的输入序列，并在六种不同的数据分布上对算法性能进行了测试。这些数据分布包括32位数字、32位键值对、64位数字和64位键值对。通过这种比较，作者提供了一个综合的性能评估，并展示了不同排序算法在并行计算环境下的潜力和局限性。 该论文的研究对于理解在GPU上利用CUDA进行并行算法设计的重要性提供了实际的例证，并为并行算法设计者提供了有价值的参考。同时，这些发现对于需要高效数据排序的领域，如大数据处理、科学计算和图形渲染等，具有重要的实践意义。 导师TomažDobravec博士指导了这篇论文，论文最终以斯洛文尼亚语版本完成，并提供了一个压缩包文件供读者下载，文件名为'sequential-vs-parallel-sort-master'。论文的这一研究成果可以为CUDA编程的学习者和研究者提供深入的见解，也为需要处理大量数据排序问题的专业人士提供了可行的解决方案。"