Abstract-Vi beskriver designen av högpresterande parallell radix sort och slå samman sort rutiner för mångakärniga GPUs, dra nytta av den fulla programmerbarhet som erbjuds av CUDA. Vår radixsort är den snabbaste GPU-typen och vår kombinationssort är den snabbaste jämförelsebaserade sorten som rapporterats i litteraturen. Vår radixsort är upp till 4 gånger snabbare än den grafikbaserade GPUSort och större än 2 gånger snabbare än andra CUDA-baserade radix-typer. Det är också 23% snabbare, i genomsnitt, än även en mycket noggrant optimerad multicore CPU sortering rutin. För att uppnå denna prestanda utformar vi noggrant våra algoritmer för att exponera betydande finkornig parallellism och bryta ner beräkningen i oberoende uppgifter som utför minimal global kommunikation. Vi utnyttjar höghastighets- onchip delade minne som tillhandahålls av NVIDIA: s GPU arkitektur och effektiva data-parallell primitiva, särskilt parallell scan. Även riktade mot GPUs, dessa algoritmer bör också vara väl lämpade för andra mångacore processorer.
När det gäller jämförelsebaserade sorteringsalgoritmer på GPU i allmänhet, är den snabbaste algoritmen som beskrivs i litteraturen för närvarande en tvåvägssammanslagning sort av Satish et al. Hoppa över det.
Designing efficient sorting algorithms for manycore GPUs
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}