基本信息

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文档摘要

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基于GPU的排序学习算法并行加速的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，从互联网搜索引擎的海量网页索引，到生物信息学中的基因组序列数据，再到金融领域的高频交易记录，数据规模动辄达到TB甚至PB级别。这些大规模数据的处理需求对排序算法的效率提出了前所未有的挑战。传统的排序算法，如冒泡排序、插入排序和选择排序等，在面对小规模数据时表现尚可，但当数据量增大时，其时间复杂度往往达到O(n^2)，这使得排序过程变得极为耗时，无法满足实际应用中对数据快速处理的要求。例如，在搜索引擎中，如果不能快速对网页相关性进行排序，用户可能需要等待很长时间才