优化的GPU实现MATLAB排序函数
对元素进行排序B
= gpucoder.sort (一个
)一个
按升序。在推力库的帮助下,在GPU上执行排序操作。推力是CUDA的C ++模板库®并配有CUDA Toolkit。排序输出B
有与之相同的型号和尺寸吗一个
.如果一个
是一个矢量,gpucoder.sort (A)
将A中的元素按升序排序。如果一个
是一个矩阵,gpucoder.sort (A)
按升序对每列进行排序。如果一个
是n维数组,gpucoder.sort (A)
沿着第一个非单例尺寸排序。
有可选参数B
= gpucoder.sort (一个
,昏暗的
)昏暗的
指定执行排序操作的维度。
有可选参数B
= gpucoder.sort (一个
,方向
)方向
指定排序方向。方向
可以取以下两个值中的一个:
“提升”
—按升序排序。这是默认选项
“下”
- 以降序排序。
[
返回排序索引B
,我
) = gpucoder.sort (一个
,……)我
这指定了如何的元素一个
重新排列以获得分类的输出B
.
如果一个
是向量吗B =(我)
.
如果一个
是一个m-by-n矩阵和昏暗的= 1
,然后
为j = 1:n b(:,j)= a(i(:,j),j);结束
排序顺序稳定。即,当多个元素具有相同值时,在已排序的输出B中,相等元素的顺序保持不变,而与相等元素相关的索引I是升序的。
什么时候gpucoder.sort
从MATLAB中调用®,它使用内置的种类
函数。
gpucoder.sort
不支持复杂的数字。金宝app
gpucoder.sort
不支持金宝app“MissingPlacement”
和“ComparisonMethod”
MATLAB支持的名称-值对金宝app种类
函数。
codegen
|coder.gpu.kernel
|coder.gpu.kernelfun
|gpucoder.stencilKernel
|coder.gpu.constantMemory
|gpucoder.reduce