隣人のリストを計算するための最善のGPUアルゴリズム

Question

3Dで何千もの点のコレクションが与えられていると、（粒子のユークリッド距離に関して）いくつかのカットオフ値に入る各粒子の近隣のリストを取得し、最も近いfoから最も離れてソートされます。

この目的のために、CUDAまたはOpenCL言語で最も高速なGPUアルゴリズムはどれですか？

Answer 1

私が気付いている最も速いGPU MDコードの1つであるHALMDは、CUDA SDK examplesで使用されているのと同じ種類のアプローチ（高度に調整された）の「パーティクル」を使用しています。 HALMD紙と粒子の両方whitepaperは非常にはっきりと書かれています。アンダーリングアルゴリズムは、粒子をカットオフ半径サイズのビンに割り当て、そのインデックスに基づいて基数ソートを行い、次に隣接ビン内のパーティクルを見ることです。

Answer 2

CUDAとOpenCLはアルゴリズムではなく、GPUをプログラムできるテクノロジです。

いずれも問題を解決するのに適しています。私があなただったら、私はこれらの技術を使用してプログラムを書くようなものだ何を感じ、その後、興味のあるアルゴリズムを実装するものを選択するためにソースコードの例になります。

Answer 3

Fast k Nearest Neighbor Search using GPU

私は、テストに使用していませんそれは何もない。私はグーグルで見つけた最初のリンクを投稿しました。