بررسی روشهای بهینه سازی پیاده سازی الگوریتم های مرتب سازی روی GPU

در سالهای اخیر، با رشد روزافزون داده ها و نیاز به پردازش سریع آنها، استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای اجرای الگوریتم های مرتب سازی بهینه سازی شده، اهمیت فراوانی یافته است. مقاله مروری با بررسی روش های مختلف بهینه سازی پیاده سازی الگوریتم های مرتب سازی بر روی GPU می پردازد. مطالعات نشان داده اند که الگوریتم های مرتب سازی مانند Bitonic Sort، Radix Sort و Sample Sort می توانند با بهره گیری از معماری موازی GPU، عملکرد بهتری نسبت به پیاده سازی های سنتی داشته باشند. به عنوان مثال، در مطالعه ای، پیاده سازی بهینه شده ی Bitonic Sort بر پایه CUDA نشان داده است که سرعت اجرای الگوریتم ها را تا ۲۰ برابر نسبت به Quick Sort روی CPU افزایش می دهد. همچنین، الگوریتم های مورد بررسی مانند Multiway Mergesort و Hybrid Radix Sort با کاهش انتقالات حافظه و بهره برداری موثر از پهنای باند حافظه، می توانند بهبود های قابل توجهی در عملکرد داشته باشند. در این مقاله، با مرور و ارزیابی پژوهش های اخیر، با بررسی اکنونی های مختلف بهینه سازی، چالش های موجود در پیاده سازی الگوریتم های مرتب سازی بر روی GPU، و مقایسه عملکرد آن ها پرداخته می شود. هدف از این مطالعه، ارائه یک دیدگاهی جامع از پیشرفت های حاصل شده در این حوزه و شناسایی زمینه های پژوهشی آینده است.

کلیدواژه ها:

الگوریتم مرتب سازی ، بهینه سازی حافظه ، اجرای موازی ، مدیریت حافظه ، GPU