基于GPU的排序学习算法并行加速的深度剖析与实践(1).docx

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2025-10-12 发布于上海
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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，数据处理和分析的需求也日益迫切。排序作为数据处理的基础操作，广泛应用于信息检索、数据挖掘、机器学习等诸多领域，其效率直接影响到整个系统的性能。例如，在有哪些信誉好的足球投注网站引擎中，对网页相关性得分进行排序，以返回最符合用户需求的结果；在数据挖掘中，对大量数据进行排序以发现潜在的模式和规律。传统的基于中央处理器（CPU）的排序算法在面对大规模数据时，由于CPU核心数量有限，计算能力和处理速度逐渐成为瓶颈，难以满足快速处理的需求。

图形处理器（GPU）的出现为排序算法的加速提供了新的解决方案