抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ソーティングは計算機科学の基本的な操作の一つである。プラズマリアルタイム診断,画像再ランク付け,接尾辞アレイ構築のような多くの問題は,マトリックス線または配列セグメントの形でいくつかのアレイを選別する必要がある。セグメント化分類としてこの種のタスクを定義した。この問題の重要性を考慮して,本研究の主な目的は,それを解く,アレイ長さとセグメントの大きさの異なる組合せのための「何が最良の戦略である」という問いに答えるための種々の方法への洞察を提供することである。分割ソーティングを行うためには,アレイセグメントの各々のための選別法と呼ぶまたはこの操作に特化した実装を使用できる。代替として,を固定と名付けられるアプローチ,セグメント化されたソーティングを行うために市販の一般的ソーティングアルゴリズムを可能にするアレイ調整を調べた。CUDAを用いた共有メモリ環境における複数セグメントを分類する異なる方法を実装し,比較した。実験を通して,各セグメントのMGPUとCUBライブラリー,CUDA試料からバイトニックソート,固定ソートベースの戦略,基数ソート法を用いた時の性能における大きな変動を認めた。試験は固定を用いたいくつかのケースで有利であることができ,アレイ長さのパラメータとセグメントの数に基づくセグメント化ソーティングルーチンの効率的な実現のための指針を作成することを可能にしたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
