是否可以有效地计算在GPU上任意插入的细胞自动机？

Question

细胞自动机

元胞自动机可以看作是位的数组，加上一个计算表，该表指示必须根据位的邻居不断更新位。例如，

111 -> 0
110 -> 0
101 -> 0
100 -> 1
011 -> 1
010 -> 1
001 -> 1
000 -> 0

该表规定，每当数组包含110序列时，中间位必须翻转。在全局范围内反复进行此操作，使阵列以有趣的方式演化。由于可以轻松地将切片预加载到流式多处理器的共享内存中，因此可以在GPU上高效地执行这种计算。

具有插入和删除功能的细胞自动机

现在，假设我们有另一种自动机，其中数组大小可以动态更改，并且某些规则会导致插入新的位。例如：

111 -> 0
110 -> 00
101 -> 
100 -> 1
011 -> 00
010 -> 
001 -> 1
000 -> 0

这与以前的计算类似，不同之处在于，现在，只要数组上有110序列，不仅中间位必须翻转，而且新位0也必须翻转被插入到它旁边。而且，当我们有101序列时，必须删除中间位。

显然，使用相同的数据结构（数组）来实现此新问题将是令人望而却步的，因为在数组中间插入一点需要将所有后元素1的索引右移，这将非常昂贵。

问题

是否有任何聪明的数据结构或通用方法可以使此计算在GPU上有效执行？

Answer 1

首先想到的是一个链表，它只影响相邻的元素，而其他元素可以在那里保留引用