深入篇第2节：高效排序——在GPU上实现基数排序与合并排序

引言

排序是计算机科学的基石，在GPU上实现高效排序则是并行算法设计的试金石

上一节我们学习了并行扫描，它是许多并行算法的基础。今天，我们将挑战一个更具难度的任务：排序。

在CPU上，排序算法已经非常成熟：快速排序、归并排序、堆排序，平均复杂度 O(n log n)。但在GPU上，这些传统算法很难直接并行化——因为它们依赖递归和随机访问，与GPU的SIMT模型格格不入。

幸运的是，有两种排序算法天生适合GPU：基数排序和合并排序。它们都能分解为大量独立的子任务，通过数据并行实现高效排序。

今天，我们将深入这两种算法的GPU实现，分析它们的性能特点，并给出完整代码示例。

一、排序的并行化挑战

1.1 为什么传统排序算法不适合GPU？