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GPredicates：针对计算几何的鲁棒和自适应浮点谓词的GPU实现
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：摘要几何算法依赖于谓词，其中2D和3D方向以及内切测验是重要的。 Shewchuk的自适应浮点谓词是众所周知的C实现，它嵌入在许多计算几何算法库中。 最近，具有强大并行计算能力的GPU已在许多学科中广泛用于通用计算，包括计算几何。 在本文中，我们提出了GPredicates，这是几何谓词的CUDA实现，可以用作Shewchuk的工作的GPU版本。 在GPredicates中，原始的谓词程序分为两个GPU内核：快速检查和精确检查内核。 在大多数情况下，快速检查就足够了，只有几个线程进入精确检查，这需要更多的临时内存。 此外，我们在共享内存上使用即时压缩，以收集需要进入精确检查内核以加快压缩时间的所有线程。 根据我们针对合成和真实数据集构建2D和3D Delaunay三角剖分和2D约束Delaunay三角剖分的实验，这种GPU技术可以将谓词的计算时间加快3-4倍，并且可以用作GPU版本Shewchuk的工作解决了其他计算几何问题。
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