Název:
Akcelerace částicových rojů PSO pomocí GPU
Překlad názvu:
Particle Swarm Optimization on GPUs
Autoři:
Záň, Drahoslav ; Petrlík, Jiří (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2013
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce sa zabývá populačně založenou stochastickou optimalizační technikou PSO (Particle Swarm Optimization) a její akcelerací. Jedná se o jednoduchou, ale velmi efektivní techniku, určenou k řešení složitých multidimenzionálních problémů, která nachází uplatnění v široké oblasti aplikací. Cílem práce je vytvořit paralelní implementaci tohoto algoritmu s důrazem na co nejvyšší zrychlení výpočtu. K tomuto účelu byla zvolena grafická karta (GPU), která v dnešních dobách poskytuje cenově dostupný, masivní výpočetní výkon. Za účelem vyhodnocení přínosu akcelerace s využitím GPU byly vytvořeny a porovnávány dvě aplikace řešící problém odvozený od známého NP-těžkého problému Knapsack. Akcelerovaná aplikace na GPU vykazuje až 5-násobné průměrné a téměř 10-násobné maximální zrychlení výpočtu oproti optimalizované aplikaci pro vícejádrový procesor, ze které vycházela.
This thesis deals with a population based stochastic optimization technique PSO (Particle Swarm Optimization) and its acceleration. This simple, but very effective technique is designed for solving difficult multidimensional problems in a wide range of applications. The aim of this work is to develop a parallel implementation of this algorithm with an emphasis on acceleration of finding a solution. For this purpose, a graphics card (GPU) providing massive performance was chosen. To evaluate the benefits of the proposed implementation, a CPU and GPU implementation were created for solving a problem derived from the known NP-hard Knapsack problem. The GPU application shows 5 times average and almost 10 times the maximum speedup of computation compared to an optimized CPU application, which it is based on.
Klíčová slova:
CPU; CUDA; GPGPU; GPU; HPC; Knapsack; MKP; optimalizace; PSO; roj; částice; CPU; CUDA; GPGPU; GPU; HPC; Knapsack; MKP; optimalization; particle; PSO; swarm
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/53517