【CUDA自带实例学习】1.快速排序

最新推荐文章于 2025-07-11 11:07:36 发布
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分类专栏： cuda 文章标签： CUDA 快速排序
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dgh_dean/article/details/53086172
这篇博客主要介绍了如何在CUDA中使用递归实现快速排序。通过在设备上调用__global__和__device__函数，结合cudaStream_t进行同步管理，使得在数组长度较小或达到最大递归深度时切换到选择排序。在主机端，使用cudaDeviceSynchronize()确保所有设备操作完成。

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

自带的实例较多无意义代码，包括选择是否显示随机初始化的待排序数组，选择是否显示设备信息等代码，较为简单，从略。

实际在设备上排序的代码一共两个：

__device__ void selection_sort(unsigned int *data, int left, int right)

__global__ void cdp_simple_quicksort(unsigned int *data, int left, int right, int depth)

在kernel中使用递归实现排序，当递归的深度depth大于设定的MAX_DEPTH或者当待排序的数组长度较小时（小于设定的INSERTION_SORT

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第十一章 CUDA的NMS算子实战篇(上篇)
weixin_38252409的博客
08-27 1461
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。学到这里，想必已掌握cuda编程精髓，基本可熟练使用cuda编写自己逻辑的算子。然，从事人工智能行业，更多企业需要我们使用cuda实现模型部署的速度提升，则如何将深度学习相关处理使用cuda加速实现是一个核心问题。我们将使用cuda编码金典算子-NMS。
CUDA：实现高级快速排序(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
03-02 456
CUDA：实现高级快速排序(附完整源码)
CUDA-Quicksort:CUDA-Quicksort：快速排序算法的基于GPU的实现-开源
05-29
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
【算法】cuda 快排
七爷OK
09-26 1411
核心代码： __global__ void cdp_simple_quicksort(unsigned int *data, int left, int right, int depth) { // If we're too deep or there are few elements left, we use an insertion sort... if (depth >...
一文速通 GPU、CUDA、CuDNN、vLLM 概念原理
最新发布
2401_82540083的博客
07-11 1172
中文叫做图形处理器。与之对应的，，中文叫做中央处理器。GPU自从上世纪90年代出现雏形以来，它的功能最初与名字一致，是专门用于绘制图像和处理图元数据的特定芯片。经过20多年的发展，已经发展成不仅仅是渲染图形这么简单，还包含了数学计算、物理模拟、AI运算等功能。很多人会把GPU和显卡混用，其实严格来说它们并不是完全一样。GPU是显卡的核心部分，但显卡还包含更多元件，包含 GPU、显存、供电等。一句话，GPU是一片处理芯片，显卡是一整块硬件电路板。1. NVIDIA。
CUDA动态并行实现快速排序
xiaohu的博客
11-02 3812
排序是任何应用的基本构造块的关键算法之一。有许多排序算法已经被广泛研究。，常见的排序算法时间和空间复杂度如下：一些排序算法属于分治算法的范畴。这些算法适用于并行性，并适合 GPU 等架构，在这些架构中，要排序的数据可以被划分进行排序。快速排序就是这样一种算法。如前所述，Quicksort 属于“分而治之”的范畴。与其他排序算法(如需要额外存储的合并排序)相比，快速排序的内存负载和要求更低。快速排序的更实际的实现使用随机化版本。随机化版本的预期时间复杂度为O(nlogn)。
cuda完成快速排序
weixin_42601547的博客
01-05 489
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 推出的并行计算架构，可以让计算机的 GPU(图形处理单元)执行大量并行计算任务。因此，使用 CUDA 实现快速排序的方法是： 将要排序的数组划分成若干个小块，并分配给 GPU 中的多个处理器(称为“线程”)处理。 每个线程对自己负责的小块内的数进行排序(可以使用快速排序或其他排序算法)。 将...
CUDA(六). 从并行排序方法理解并行化思维——冒泡、归并、双调排序的GPU实现
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在第五讲中我们学习了GPU三个重要的基础并行算法： Reduce, Scan 和 Histogram，分析了 其作用与串并行实现方法。 在第六讲中，本文以冒泡排序 Bubble Sort、归并排序 Merge Sort 和排序网络中的双调排序 Bitonic Sort 为例， 讲解如何从数据结构课上学的串行并行排序方法转换到并行排序，并附GPU实现代码。 在并行方法中，我们将考虑到并行方法需要注意
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CUDA并行排序(1)——整数
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// 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.
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double a,b,c; char d,e; int size=20; double arr[size][3];
CUDA加速排序算法
taifyang的博客
01-02 923
而ttid变量则用来表示所有的块中的当前线程的唯一索引，或者说整个Grid中的当前线程的索引。而内核中使用的共享内存中数组的元素数量等于块中的线程数，如同我们之前讨论过的那样。当最终的循环完成后，count变量中保存了最终排序数组中的位置，我们则在d_b数组按照这个位置保存当前元素。d_b就是最终的排序后的结果输出数组。该算法对于数组中的每个元素，通过统计小于它的数组中的其他元素的数量，从而确定该元素在结果数组中的位置。对于(需要排序的）数组中的每个元素都重复进行一次该过程，则我们得到了一个排序后的数组。
CUDA学习（三）：数据排序
IT猿手
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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
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liinux-Talk is cheap,show me the code.
09-19 4413
最近研究用CUDA实现排序算法，这是尝试之一，下面是QuickSort排序算法用CUDA实现的排序核心代码。全部代码正在完善中，欢迎纠错.... #include "gpuqsort.h" #undef THREADS #define THREADS blockDim.x extern __shared__ unsigned int sarray[]; #ifdef HASAT...
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