2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesParallel Sorting
Algorithms for organizing data elements into a specific order using parallel hardware acceleration.
Distinct from Parallel Processing: Specializes parallel processing specifically for sorting operations.
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Awesome Parallel Sorting GitHub Repositories
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- thrust/thrust
thrust/thrust
5,003GitHub पर देखेंThrust एक हेटेरोजेनियस कंप्यूटिंग लाइब्रेरी और C++ टेम्पलेट लाइब्रेरी है जो डेटा-पैरेलल ऑपरेशन्स को निष्पादित करने के लिए हाई-लेवल टेम्पलेट्स का संग्रह प्रदान करती है। यह एक पैरेलल एल्गोरिदम लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है जिसे मल्टीकोर CPUs और NVIDIA GPU हार्डवेयर सहित विभिन्न हार्डवेयर बैकएंड पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ्रेमवर्क हेडर-ओनली इम्प्लीमेंटेशन और CPU तथा GPU मेमोरी और निष्पादन मॉडल के बीच अंतर को एब्स्ट्रैक्ट करने के लिए एक जेनेरिक-प्रोग्रामिंग पॉलिसी इंटरफेस का उपयोग करता है। यह होस्ट RAM और डिवाइस VRAM में तत्वों तक पहुँचने के लिए एक समान इंटरफेस प्रदान करने के लिए इटररेटर-आधारित डेटा एब्स्ट्रैक्शन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी पैरेलल डेटा सॉर्टिंग और बड़े डेटासेट में मानों की गणना के लिए एग्रीगेट रिडक्शन प्रोसेसिंग सहित पैरेलल प्रोसेसिंग क्षमताओं को कवर करती है। ये ऑपरेशन्स GPU हार्डवेयर पर उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए CUDA पैरेलल प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी के माध्यम से प्रबंधित किए जाते हैं।
Implements high-performance parallel data sorting by leveraging GPU and multicore CPU hardware.
C++ - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट R के लिए एक उच्च-प्रदर्शन सारणीबद्ध डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है, जिसे मेमोरी दक्षता और गति के साथ बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक उन्नत डेटा संरचना प्रदान करता है जो अनावश्यक ऑब्जेक्ट कॉपी करने के ओवरहेड के बिना जटिल परिवर्तन करने के लिए संदर्भ शब्दार्थ (reference semantics) और इन-प्लेस संशोधन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी अपने निम्न-स्तरीय आर्किटेक्चरल ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से खुद को अलग करती है, जिसमें मल्टी-थ्रेडेड समानांतर प्रोसेसिंग, रेडिक्स-आधारित सॉर्टिंग और मेमोरी-मैप्ड फ़ाइल पार्सिंग शामिल है। महत्वपूर्ण डेटा हेरफेर और एकत्रीकरण दिनचर्या को संकलित C कोड में ऑफलोड करके, यह उन कार्यों के तेजी से निष्पादन को सक्षम बनाता है जो अन्यथा गणनात्मक रूप से महंगे होंगे। इसका मुख्य इंजन उन्नत रिलेशनल ऑपरेशंस का समर्थन करता है, जैसे कि नॉन-इक्वी, रोलिंग और ओवरलैपिंग इंटरवल जॉइन्स, साथ ही बार-बार डेटा एक्सेस में तेजी लाने के लिए स्वचालित सेकेंडरी इंडेक्सिंग। अपनी प्राथमिक प्रोसेसिंग क्षमताओं के अलावा, यह प्रोजेक्ट डेटा लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए टूल का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। इसमें स्वचालित प्रकार पहचान के साथ उच्च-गति अंतर्ग्रहण और सीरियलाइज़ेशन यूटिलिटीज, साथ ही समय-श्रृंखला विश्लेषण और बहु-आयामी एकत्रीकरण के लिए विशेष समर्थन शामिल है। फ्रेमवर्क को स्केल करने के लिए बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सिस्टम स्थिरता और परफॉरमेंस बनाए रखते हुए अरबों पंक्तियों वाले डेटासेट पर जटिल समूहीकरण, फ़िल्टरिंग और रीशेपिंग ऑपरेशन करने की अनुमति देता है।
Orders datasets using multi-threaded radix sort algorithms for high-performance data alignment.
R
