We present an algorithm that allows for building left-balanced and complete k-d trees over k-dimensional points in a trivially parallel and GPU friendly way. Our algorithm requires exactly one int per data point as temporary storage, and uses O(log N) iterations, each of which performs one parallel sort, and one trivially parallel CUDA per-node update kernel.


翻译:我们提出了一种算法,可以在GPU上以一种简单的并行方式构建左平衡和完整的K-D树。我们的算法每个数据点仅需要一个int作为临时存储,并使用O(log N)次迭代,每次迭代执行一个并行排序和一个简单的并行CUDA每节点更新内核。

0
下载
关闭预览

相关内容

A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch
深度学习世界
38+阅读 · 2017年9月30日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch
深度学习世界
38+阅读 · 2017年9月30日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员