求解惑，每个核函数中有一个排序算法，是否适合用opencl加速

[zwmeimeimei]

本人初学opencl，希望将算法中的一个模块用opencl加速，这个模块每执行一次循环迭代都要进行一次排序，排序的数据量大概是1000左右，采用堆排序，可否将这个模块写成核函数进行opencl加速
注意，不是将排序算法并行运算，而是每次并行运算中都有一个排序算法，这种情况适合用opencl吗？

[outstander]

可以在每个线程里使用单独使用排序算法的。但建议不要用太复杂的排序算法，GPU对逻辑判断和循环支持和执行效率较差

[zenny_chen]

做法有很多。首先，排序算法有一些比较适合GPU的；其次，对于数据量不大的排序可以通过以work-group为单位做模拟的任务级并行计算，不同work-group之间的计算可以被并发执行的。最后提醒一下，在kernel程序里是做不了动态内存分配的。所以排序算法先要针对GPU的处理特性做好设计。

[lcwyylcwyy]

建议采用桶排序试试

[fronteer]

1000 根本没必要用 GPU, 现在的 GPU 计算能力越来越强， 需要很大的数据规模才能发挥优势。Sorting 算法本质上串行因素比较大， 很适合 CPU, 但数据量大的情况下， 用bitonic 算法结合GPU多个计算单元分段排序再合并，也是可能提高sorting 的性能的。 另外， 从要解决问题的目标考虑， sorting 的目的可能是要进行查找 (用 key 二分查找), 可利用GPU计算线程多的特点， 不用sorting 直接查找可能性能更好， 特别是数据不断增加的情况下，每次数据增加后CPU都要重新sorting, 可能不如利用GPU直接search.