Cuda GPU上的分面搜索和热图创建

我正试图找到方法来过滤和渲染1亿多个数据点作为实时热图

除了（x，y）坐标外，每个点都有一组固定的属性（int，date，bit flags），用户可以动态选择这些属性来过滤数据集

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在GPU上加速全部或部分任务是否可行

毫无疑问，这是一种适合GPU频谱的问题

您可以决定创建自己的内核来过滤数据，也可以简单地使用供应商库中的一些函数。您可能会进行规格化、插值等操作，这是这些库中常见的实用程序。这类函数通常是令人尴尬的并行函数，至少创建自己的内核并不困难

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我宁愿使用一个可视化框架，允许您实时过滤和可视化数据。这是一个很好的选择，但是，当然，还有其他一些选择。

毫无疑问，这是一种适合GPU频谱的问题

您可以决定创建自己的内核来过滤数据，也可以简单地使用供应商库中的一些函数。您可能会进行规格化、插值等操作，这是这些库中常见的实用程序。这类函数通常是令人尴尬的并行函数，至少创建自己的内核并不困难

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我宁愿使用一个可视化框架，允许您实时过滤和可视化数据。是一个很好的选择，但当然还有其他一些选择。

如果您更具体一些，可能会有所帮助，但我假设您希望对相同的二维空间数据应用用户指定的过滤器。如果是这种情况，您可以考虑将数据组织到一个空间数据结构中，例如一个或K-D树。

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完成此操作后，可以根据要应用的过滤器为数据结构中的每个区域运行GPU内核。每个线程将找出其区域中的哪些点满足指定的过滤器。

如果您更具体一些，这会有所帮助，但我假设您希望对相同的二维空间数据应用用户指定的过滤器。如果是这种情况，您可以考虑将数据组织到一个空间数据结构中，例如一个或K-D树。 完成此操作后，可以根据要应用的过滤器为数据结构中的每个区域运行GPU内核。每个线程将确定其区域中的哪些点满足指定的过滤器