Segmenterad typ, som en generalisering av klassisk sort, beställer ett parti oberoende segment i en hel uppsättning. Tillsammans med den bredare användningen av mångakärnig processorer för HPC och big data applikationer, segmenterad sort spelar en allt viktigare roll än sortering. I detta dokument presenterar vi en adaptiv segmenterad typmekanism för GPU. Våra mekanismer inkluderar två kärntekniker: 1) en differentierad metod för olika segmentlängder för att eliminera den oegentlighet som orsakas av olika arbetsbelastningar och trådskillnader; och 2) en registerbaserad sorteringsmetod för att stödja N-to-M-datatrådbindning och in-registerdatakommunikation. Vi implementerar också en delad minnesbaserad sammanfogningsmetod för att stödja icke-uniform längdbit sammanfogning via flera warps. Vår segmenterade sorteringsmekanism visar stora förbättringar av metoderna från CUB, CUSP och ModernGPU på NVIDIA K80-Kepler och TitanX-Pascal GPU. Dessutom tillämpar vi vår mekanism på två applikationer, dvs. sux array konstruktion och sparse matris-matris multiplikation, och få uppenbara vinster över state-of-the-art implementations.
Hou m.fl. REF implementerade en registerbaserad sorteringsmetod visar stora förbättringar över reptåliga minnesmetoder på NVIDIA K80-Kepler och TitanX-Pascal GPU.
Fast segmented sort on GPUs
{'venue': "ICS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}