Hacker News 의견

• GPU에서 빠르게 정렬하는 방법이 아님. CUDA에서 가장 빠른 알고리즘은 Onesweep이며, 이는 GPU 병렬성을 활용하고 제한점을 극복하기 위해 복잡한 기술을 사용함

  • Linebender는 이러한 아이디어를 GPU에 더 이식 가능하게 적용하는 작업을 진행 중임
  • 관련 자료는 Linebender의 위키 페이지에서 확인 가능함

• 다른 의견들과 같이 이 알고리즘은 적절하지 않음. Onesweep과 같은 알고리즘은 멋지지만 이해하기 어려움

  • 핵심 알고리즘인 기수 정렬을 보면 더 쉽게 이해할 수 있음
  • 기수 정렬은 병렬화하기 매우 간단하게 구현할 수 있으며, 아름답고 우아한 접근법임

• 재미있는 장난감 문제로 다루기 좋음. 스레드 조정 옵션을 활용하면 성능 향상이 있을 수 있음

  • Nsight를 사용하여 성능에 영향을 미치는 요소를 파악하는 것도 재미있음
  • 다른 정렬 알고리즘도 고려할 필요가 있음. 비토닉 정렬과 같은 네트워크 정렬은 더 많은 작업이 필요하지만 병렬 하드웨어에서 더 빠르게 실행될 수 있음
  • H100에서 10M를 약 10ms에 정렬하는 단순한 구현을 했음. 더 많은 작업을 통해 더 빠르게 만들 수 있음

• Futhark 언어는 이러한 알고리즘을 GPU에서 더 편리하게 사용할 수 있게 해줌

  • 매우 고수준의 언어로 GPU 명령어로 컴파일되며, Python 라이브러리로 접근 가능함
  • 웹사이트에는 병합 정렬 구현 예제가 있음

• 대학 시절 CUDA에서 비토닉 정렬을 구현한 작은 프로젝트가 생각남

  • 비토닉 정렬 구현은 GitHub에서 확인 가능함

• GPU 스레드 인덱싱 개념을 설명한 노트가 좋음

  • 벡터화된 정렬의 성능 이점에 대한 개인 블로그 포스트를 소개함

• 빠른 기수 정렬 구현을 좋아함

  • Cuda 드라이버 API와 쉽게 작동하며, CUB와 달리 런타임 API에 국한되지 않음
  • Onesweep도 포함되어 있지만 작동시키지 못했음

• Unity와 함께 사용하려 했으나 데이터 전송 병목 현상을 극복하지 못했음

  • 컴퓨트 셰이더 사용 시에도 오버헤드가 있지만 그리 크지 않음

• GPU에서 정렬할 가치가 있으려면 큰 배열이 필요함

  • RAM과 GPU 간 데이터 전송에는 시간이 걸림

• 시간을 절약하기 위해 요약하자면: 누군가 GPU에서 정렬 알고리즘을 작성했으나 느렸음

  • 최신 기술이 아니며, 작성자가 GPU를 효과적으로 사용하는 방법을 아는지 불분명함
  • 개인적인 GPU 프로그래밍 실험일 뿐임