基于GPU的二维凸壳计算并行Graham扫描算法

摘要

本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法.提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作.首先将四个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余点进行排序,将其分为左右两个区域.对于每个区域,采用所提出的预处理方法进行第二轮过滤以进一步剔除内部点.(2)通过计算剩余点的凸壳得到所需全部散乱点的凸壳.为提高并行算法的效率,采用了CUDA开发组件中Thrust库提供的并行排序、并行规约等高效操作.比较结果表明,所提出的并行算法能在0.5秒内计算出20M散乱点的凸壳,计算效率比现有的基准算法(即著名的QuickHull算法)提高了6～7倍;且该并行算法过程简单,易于编程实现.