Vývoj paralelních řadících algoritmů na GPU

Abstract

Tato práce se zabývá vybranými paralelními řadícími algoritmy vhodnými pro implementaci na GPU. Jedná se konkrétně o Bitonic sort a Quicksort. Bitonic sort, i když má vyšší časovou složitost, je vhodným kandidátem na řazení malých posloupností. Paralelní Quicksort je rychlejší pro větší vstupy, ale potřebuje $\Theta(n)$ paměťi na pomocné pole pro přeskládání. Oba algoritmy jsou popsány a implementovány pro GPU od NVIDIA s pomocí CUDA API a TNL knihovny. Jako jazyk byl zvolen C++. U Bitonic sortu je navíc představena varianta, která využívá jen lambda funkce a odprošťuje se tak od kontejneru dat. Všechny implementace jsou řádně otestovány, změřeny a porovnány s~jinými implementacemi, které jsou dostupné pro CPU a GPU.

This thesis is about selected sorting algorithms suitable for GPU implementation. The chosen algorithms are Bitonic sort and Quicksort. Although Bitonic sort has a worse theoretical time complexity, it is a suitable candidate for sorting smaller inputs. Quicksort is faster for bigger inputs, but for parallel implementation, $\Theta(n)$ auxiliary memory is needed because it is an out-of-place algorithm. Both algorithms were studied and then implemented in C++ extended with CUDA API with the help of TNL library. For Bitonic sort, a version that only uses lambda functions is introduced. The resulting work was then tested, measured, and compared with other CPU and GPU implementations.