GPUでのファセット検索とヒートマップの作成

Question

私はリアルタイムで1億+データポイントをヒートマップとしてフィルタリングしレンダリングする方法を見つけようとしています。

（x、y）座標に加えて各ポイントには、データセットをフィルタリングするためにユーザーが動的に選択できる固定の属性セット（int、date、ビットフラグ）があります。

このタスクの全部または一部をGPUで高速化することは可能でしょうか？

Answer 1

もっと具体的であれば助けになりますが、と同じ 2D空間データにユーザー指定のフィルタを適用すると仮定しています。このような場合は、データをQuadtreeやK-dツリーなどの空間データ構造に編成することを検討できます。

これを実行したら、適用するフィルタに基づいて、データ構造内の各地域にGPUカーネルを実行できます。各スレッドは、その領域内のどの点が指定されたフィルタを満たすかを調べます。

Answer 2

間違いなく、これはGPGPUスペクトルに適合する種類の問題です。

独自のカーネルを作成してデータをフィルタリングしたり、単にベンダーのライブラリの一部の機能を使用してその目的を達成することができます。おそらく、それらのライブラリの一般的なユーティリティである正規化、補間などです。これらの種類の機能は、通常は恥ずかしいほどパラレルであり、独自のカーネルを作成することは困難ではありません。

私はむしろリアルタイムでデータをフィルタリングして視覚化できるようにする視覚化フレームワークを使用したいと思います。 Vispyは素晴らしいオプションですが、もちろん他にもいくつかあります。