张小明
前端开发工程师
排序是计算机科学的基石，在GPU上实现高效排序则是并行算法设计的试金石
上一节我们学习了并行扫描，它是许多并行算法的基础。今天，我们将挑战一个更具难度的任务：排序。
在CPU上，排序算法已经非常成熟：快速排序、归并排序、堆排序，平均复杂度 O(n log n)。但在GPU上，这些传统算法很难直接并行化——因为它们依赖递归和随机访问，与GPU的SIMT模型格格不入。
幸运的是，有两种排序算法天生适合GPU：基数排序和合并排序。它们都能分解为大量独立的子任务，通过数据并行实现高效排序。
今天，我们将深入这两种算法的GPU实现，分析它们的性能特点，并给出完整代码示例。
| 算法 | 瓶颈 | 原因 |
|---|---|---|
| 快速排序 | 递归、分支 | warp分化严重，递归深度大 |
| 堆排序 | 随机访问 | 非合并访问，带宽利用率低 |
| 插入排序 |
文章目录六个9第一位和第六位亮六个灯亮轮播0-9中间两个灯亮轮播0-9亮灯123456小数点13.14.15六个9 #include<reg52.h> // 头文件// 定义锁存器控制引脚 sbit dulaP3^4; // 锁存器U2（段选） sbit welaP1^6; // 锁存器U2（位选࿰…
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