在K非常小的向量中找到K个最小元素

Question

我试图使用GPU加速我的Matlab程序，但是因为功能＆＃34; knnsearch＆＃34;不支持GPU，我决定编写自己的暴力函数

（当然还有其他选择，比如编写CUDA内核，或使用现有的库，但是设置它们必须花一些时间，而且我在Windows 10上，甚至设置matlab来处理mex文件是痛苦，错误不断出现....所以我现在会坚持使用蛮力方法。）

尽管它只是强力搜索，但我看到了一些很大的改进（代码运行速度提高了2倍）。 这是我的功能，以及分析结果（它真的很短） 该函数接受单个查询点，并在参考点中找到K-最近邻居（所有点都存储在gpuArray中）。起初，我认为距离的计算花费的时间最多，但是正如您在剖面仪结果中看到的那样，排序部分是最耗时的。

我想通过优化您在阵列中找到最小K元素的部分来改进代码。请注意，K非常小（K <= 50），而数据点的数量非常大（> = 10000）。我知道有针对这个特定任务定制的算法（例如，heapsort，但你只需要堆扩展部分），但我不确定如何使用GPU实现它们而不是减慢速度。谁能帮我？非常感谢你:)

Answer 1

来自MATLAB R2016b的GPU支持

knnsearch。