CUDA：并行快速排序的实例

CUDA-quicksort 是一种基于 GPU 的快速排序算法实现。 CUDA-quicksort 旨在利用现代 NVIDIA GPU 的计算能力。 “文献中介绍了两种基于 GPU 的快速排序实现：GPU 快速排序，一种计算统一设备架构 (CUDA) 迭代实现，以及 CUDA 动态并行 (CDP) 快速排序，一种由 NVIDIA 公司提供的递归实现。” [*]。 CUDA-quicksort 是快速排序算法的基于 GPU 的迭代实现。 “在六个排序基准分布上执行的实验表明，CUDA-quicksort 比 GPU-quicksort 快四倍，比 CDP-quicksort 快三倍。”[*]。 *版权所有 :copyright: 2015 John Wiley & Sons, Ltd. Concurrency Computat.: Pract. 专家。 (2015) DOI: 10.1002/cpe.3611 如需更多信息，请参阅相应出版物：http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpe.3611/abstract

// 1. A small-set insertion sort. We do this on any set with <=32 elements // 2. A partitioning kernel, which - given a pivot - separates an input // array into elements <=pivot, and >pivot. Two quicksorts will then // be launched to resolve each of these. // 3. A quicksort co-ordinator, which figures out what kernels to launch // and when.

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种...然而，为了获得更高的性能，可能需要进一步优化算法，比如使用更高效的排序算法，如快速排序或归并排序，并结合CUDA的特性进行并行化设计。

其中，快速排序的并行化可以通过分治策略实现，归并排序则利用合并操作的并行性。TBB（Threading Building Blocks）和OpenMP等并行编程库提供了实现这些算法的工具。 3. **并行编程模型**： 实现并行计算需要理解...