CUDA实现多batch基数排序

已于 2022-05-22 13:39:30 修改
阅读量1.1k 收藏 4
点赞数 1
分类专栏： 深度学习视觉相关 文章标签： c++ 算法
于 2022-05-11 20:29:42 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/blanokvaffy/article/details/124717937
版权
本文介绍了使用CUDA实现多batch基数排序的算法，通过并行处理各个batch，达到高效的排序效果。文中给出了详细代码示例，并与numpy结果进行了对比验证。此外，还提及了利用CUDA加速的双线性插值resize方法，适用于视频流模型输入的预处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CUDA实现多batch基数排序

基数排序是具有固定迭代次数的排序算法, 其通过对最低位到最高位的一一比较，对数值排序。GPU版的基数排序将数据分为N个部分并行进行基数排序，随后并行规约得到排序后的数组。
这里实现了一版多batch的基数排序实例，并同时输出原数组的序号，基本实现了argsort的功能，代码如下所示：

#include<iostream>
#include<cuda_runtime.h>


__device__ void preprocess_float
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
CUDA：实现使用Thrust库进行超级快而且高效并行的基数排序(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-02 383
CUDA：实现使用Thrust库进行超级快而且高效并行的基数排序(附完整源码)
jetson-nano多目标追踪过线计数
xiao__run的博客
05-31 2838
利用jetson-nano，不依赖pytorch ,对yolov5添加按中心点匹配的多目标追踪模块，添加过线计数模块，最终耗时37ms左右,效果如下 需要Nvidia模组，套件，算法的请加群193369905，联系群主开发 1、框架 tensorrt7.2.1.6 cuda-10.2 cudnn-8 opencv3.4.9 2、技术思路细节 目前大家使用jetson-nano如果想达到实时的目标检测追踪效果基本需要借助deepstream去实现，原因是deepstream，集成了读流，解码，预处理，推
基数排序——radix-sort
04-15
void radix_sort(int A[],int B[],int length,int d) { int i; for (i=1;i<=d;i++) { get_k(A,B,i,length,d); insert_sort(B,A,length); printf("\n\n第%d位排序完成的结果:\n\n",i); print_A(A,length); } }
cuda随笔1.基数排序
knswd的博客
03-17 1741
闲聊 其实笔者会写下这篇文章来源与一个问题：TOPK。 在写cpu端的串行代码时，往往会用k个大小的堆来解决这类问题（时间复杂度nlog(k)），当k较大时（k >> n）一般会采用快排解决（相对内存跨度太大的堆来说会有更好的cache命中率）应该会有很多这方面的优质讲解资源，这里简单提一下，如有错误，多谢指出。 当然上面聊的只是为了勾起你的回忆（如果有的话）。写下来介绍一下并行计算中解决topk的方式。 浏览很多深度学习框架会发现topk问题在并行计算中常用基数排序来解决，当然是因为它具有良好
GPU基数排序(CUDA radix sort)
weixin_36709051的博客
02-10 4361
GPU基数排序(CUDA radix sort) 引言：基数排序是具有固定迭代次数的排序算法, 其通过对最低位到最高位的一一比较，对数值排序。本文将介绍基数排序的并行实现方法，主要包括并行基数排序、并行合并、并行归约这三种算法。 本文全部代码连接： https://github.com/sty16/CUDA_radix_sort 1.基数排序算法 ​ 基数排序(radix so...
基数排序 Radix Sort
wylu
01-30 903
文章目录基数排序1. 基本原理2. 算法步骤3. 动画演示4. 参考实现5. 复杂度分析6. References 基数排序 1. 基本原理 将所有待比较正整数统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始进行基数为10的计数排序，一直到最高位计数排序完后，数列就变成一个有序序列（利用了计数排序的稳定性）。 2. 算法步骤 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短...
3D Gaussian Splatting渲染代码CUDA实现之forward
scott198512的博客
01-31 494
最原始的3D GS源码进行剖析，分析各个模块
ResNet 教程：理解并实现针对 CIFAR-10 的残差网络
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-19 925
ResNet 由何凯明等人在 2015 年的论文中提出，解决了训练非常深的神经网络的挑战。传统深层网络面临梯度消失和退化问题（随着深度增加，准确率饱和或下降）。ResNet 通过残差学习解决了这些问题，使得具有数百甚至上千层的网络成为可能。
MoE Align & Sort在医院AI医疗领域的前景分析（代码版）
AllenLV的博客
04-04 1258
MoE Align & Sort技术通过优化专家分配与计算并行性，在医疗领域的多模态数据处理、推理加速和任务协同中展现出独特价值。其开源算法（如AMD的实现）进一步降低了技术门槛，推动了资源受限场景（如基层医院、移动医疗设备）的应用。未来，结合轻量化设计（如Med-MoE的域特定调整）和领域知识嵌入，该技术有望在精准医疗、远程诊疗等场景中发挥更大作用。
算法------基数排序
suoyudong的博客
03-06 379
基数排序 借助多关键字排序的思想，不利用关键字之间比较，而是“分配”和“收集”。 分类： LSD：从最低位优先排序。 MSD:最高位优先排序。 举个栗子： 73 22 93 43 55 14 28 65 39 81 首先根据个位数的数值，在遍历数据时将它们各自分配到编号0至9的桶中。 分配结束后，进行桶中重新收集，得到如下序列： 81 22 73 93 43 14 55...
基于CUDA的大量数字排序
11-26
对于大量的数据，用传统CPU排序比较慢，本资料根据GPU的CUDA平台，实现1000个数据的排序，对于想学并行计算的朋友来说是好的资料。
cuda 作业 排序算法 sort
05-24
中科院 cuda 作业 排序算法 sort
Radix Sort （基数排序）排序算法
12-29
Radix Sort （基数排序）排序算法
CUDA学习（三）：数据排序
IT猿手
02-21 1161
使用GPU对数据继续排序 main.cpp #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define maxn 100//排序数目不得超过1024 extern "C" void swapKernel(int* num, int size); int main(int argc, char** argv) { int num[maxn]; for (int i = 0; i < maxn; i++) { nu
CUDA与大数组的双调排序
林地宁宁的树洞
05-26 2218
CUDA 与大数组的双调排序 双调排序 双调排序，又称作 Bitonic Sort，整体复杂度为 nlog⁡2(n)n\log^2(n)nlog2(n)。 归并排序劣势 相比于归并排序的 nlog⁡(n)n\log(n)nlog(n) 的复杂度，看起来优势不大，但是胜在能够比归并排序更加有效的运用多核多线程，因此在 CUDA 加持下，效率往往快于归并排序。 归并排序的缺点： 当归并排序到后期时，待归并的段主要有少数的“大段”构成，而这几个大段的归并比较难运用到多核多线程的优势。尽管可以通过一定手段优化几个大
基数排序（Radix Sort）
jenie的专栏
04-29 371
基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。 10.1 算法描述 取得数组中的最大数，并取得位数； arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组； 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点...
利用显卡完成排序算法（CUDA下的秩排序rankSort）
星空_MAX
04-28 1262
现在排序算法都是基于CPU的，但是CPU有它的并发局限性 GPU需要处理大量三角形数据和渲染数据，并行计算能力非常强，那么为什么不可以利用GPU的超强并行能力完成排序 （笔者曾经看过FPGA编程里面的排序算法，直接利用大规模并行电路直接完成排序，GPU和FAPG居然有一些相似） 为了追求极致的效率为什么不可以把显卡调用起来取完成排序呢 想到就去做，下载cuda，可以对cuda完成面向显卡的编程，按教程安装好环境好，发现运行失败，后面发现是显卡算力的问题，查了资料以后解决了 VS2020搭建cud.
record------CUDA GPU并行编程理解并实现centernet batch后处理
ZXF_1991的博客
03-19 740
CUDA GPU并行编程理解并实现centernet batch后处理CUDA GPU并行编程前言一维CUDA核函数下标索引获取方法二维CUDA核函数下标索引获取方法 CUDA GPU并行编程 前言 理解基本单元：线程(Thread)、线程块(Block)、网格(Grid)，线程块数(BlockDim)、网格数(GridDim) 其中网格(Grid)是由多个线程块(Block)组成，线程块(Block)是由多个线程(Thread)组成。 BlockDim：一个Block块中含有的最大线程(Thread)数，
cuda 排序算法笔记
jacke121的专栏
03-30 2854
Thrust是cuda自带的c++库，cuda安装好之后，这个库也默认安装好了。 这个库基本是采用类似STL的接口方式，因此对于开发者非常友好，开发者不再需要关注内存与显存相关的问题了。 排序入门例子 #include <thrust/host_vector.h> #include <thrust/device_vector.h> #include <thrust/generate.h> #include <thrust/sort.h> #incl..
CUDA批量合并路径排序技术解析
本项目‘batch-merge-cuda’指的是在CUDA平台上实现的一个高效路径排序算法，主要用于在处理大量数据时进行快速的批量合并操作。 项目标题‘batch-merge-cuda:CUDA上的批量合并路径排序’暗示了该项目的核心功能是...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

blanokvaffy

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值