支持GPU加速的医疗数据高效排序与聚合方法

本发明涉及医疗数据处理技术领域，特别涉及支持GPU加速的医疗数据高效排序与聚合方法及系统，包括采集医疗数据的数据块特征；将采集到的数据块特征输入至预构建的第一机器学习模型，输出分区方式；实时采集GPU的运行状态数据，基于GPU的运行状态数据生成GPU运行评分，基于GPU运行评分生成动态分区大小指令。本发明，通过实时采集GPU的运行状态，基于实时的GPU运行评分生成动态分区大小指令，动态调整分区的大小，即当GPU的计算资源未得到充分利用，此时可以增大数据块的大小，减少分区次数，提高计算效率，基于医疗数据特异性和GPU负载平衡的动态分区的新设计，具有非显而易见的改进。