在GPU上创建分面搜索和热图

Question

我正试图找到实时过滤和渲染1亿个数据点作为热图的方法。

除了（x，y）坐标之外，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。

在GPU上加速全部或部分此任务是否可行？

Answer 1

当然，这是适合GPGPU频谱的问题。

您可以决定创建自己的内核来过滤数据，或者只是为了这个目的而使用供应商库的某些功能。您可能会规范化，插值等等，这些是这些库中的常用实用程序。这些函数通常是令人尴尬的并行，因此创建自己的内核并不困难。

我宁愿使用可视化框架，让您可以实时过滤和可视化您的数据。 Vispy是一个很好的选择，但当然还有其他一些选择。

Answer 2

如果您更具体，会有所帮助，但我假设您要将用户指定的过滤器应用于相同的 2D空间数据。如果是这种情况，您可以考虑将数据组织到空间数据结构中，例如Quadtree或K-d树。

完成此操作后，您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。