这篇博文探讨了位排序算法,这是一种适合GPU加速的并行排序算法,尤其适用于CUDA。位排序是一种排序网络,具有O(log²(n))的并行时间复杂度,在并行环境下优于顺序排序算法。作者强调了位排序算法在改进大型序列的基本情况排序方面的潜力,尤其是在使用SIMD(单指令多数据)原理进行硬件加速时。
CUDA的warp内联函数,特别是`__shfl_sync`,被用来在一个warp(32个线程的一组)内执行数据混洗,从而实现高效的warp内数据交换。使用`__shfl_sync`对位排序的基本实现进行基准测试表明,与使用共享内存进行线程间通信相比,性能提高了30%。作者建议利用这种优化的32路排序来加速归并排序算法中的成对合并过程,暗示未来将探索32路合并技术。文章还参考了之前关于GPU哈希图的工作,该工作实现了比Rust实现显著的性能提升。