GPUPrefixSums：高性能GPU前缀和计算

GPUPrefixSums：高性能GPU前缀和计算

GPUPrefixSums A collection of prefix sum algorithms written in HLSL, for Unity style compute shaders. Includes implementation of Chained Scan with Decoupled Lookback. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPUPrefixSums

在并行计算领域，前缀和（Prefix Sum）是一种基础且关键的算法原语。它被广泛应用于排序、压缩、图遍历等多种计算任务中。GPUPrefixSums 是一个开源项目，旨在将最先进的 GPU 前缀和计算技术从 CUDA 环境转移到可移植的计算着色器中，为开发者提供更广泛的应用场景和更高的效率。

项目介绍

GPUPrefixSums 项目提供了多种 GPU 前缀和算法的实现，这些算法利用了波（wave）/瓦（warp）/子组（subgroup）级别的并行性，并完全与波大小无关。项目还引入了一种名为 "解耦回退"（Decoupled Fallback）的创新技术，用于在无前进线程保证的设备上执行扫描操作，以避免崩溃。

项目技术分析

GPUPrefixSums 的核心是利用 GPU 的并行计算能力，通过计算着色器执行前缀和操作。项目中的算法包括但不限于 Kogge-Stone、Sklansky、Brent-Kung、Reduce-Scan 等。这些算法在设计上考虑了不同硬件的特点，以实现最佳的并行性能。

技术亮点

• 解耦回退（Decoupled Fallback）技术：在等待前一个分区瓦片的减少时，线程块会进行一定周期的空转（spin）。如果超过了最大空转计数，线程块可以执行回退操作。这种技术减少了信号传播延迟对性能的影响。

• 算法可移植性：项目算法在 CUDA 环境中进行了验证，并与 NVIDIA 的 CUB 库进行了性能比较。算法设计上考虑了可移植性，以适应不同的 GPU 设备。

项目及技术应用场景

GPUPrefixSums 的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几种：

1. 排序算法：前缀和是构建并行基数排序算法的基础，可以用于大规模数据的快速排序。

2. 数据压缩：在数据压缩算法中，前缀和可以用于计算数据的累积和，从而实现更高效的数据编码。

3. 图遍历：在图处理任务中，前缀和可以用于计算节点的累积度，帮助进行高效的图遍历。

4. 计算机视觉：在计算机视觉领域，前缀和可以用于图像处理中的累积操作，如边缘检测等。

项目特点

GPUPrefixSums 具有以下显著特点：

• 高效性能：通过利用 GPU 的并行计算能力，项目实现了高效率的前缀和计算。

• 可移植性：算法设计上考虑了不同波大小的设备，具有较好的可移植性。

• 稳定性：项目引入的解耦回退技术提高了算法在无前进线程保证的设备上的稳定性。

• 易于集成：项目提供了多个平台的实现，包括 DirectX 12、CUDA、Unity 和 WGPU，方便开发者集成到自己的项目中。

总结来说，GPUPrefixSums 是一个功能强大、应用广泛的 GPU 前缀和计算开源项目。它不仅为开发者提供了高效的并行计算工具，还考虑了不同硬件的兼容性和稳定性。无论您是在进行数据排序、图像处理还是图计算，GPUPrefixSums 都能为您提供强大的支持。赶快尝试这个项目，提升您的计算效率吧！

GPUPrefixSums A collection of prefix sum algorithms written in HLSL, for Unity style compute shaders. Includes implementation of Chained Scan with Decoupled Lookback. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPUPrefixSums