Original title:
Akcelerace částicových rojů PSO pomocí GPU
Translated title:
Particle Swarm Optimization on GPUs
Authors:
Záň, Drahoslav ; Petrlík, Jiří (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2013
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[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.
Keywords:
CPU; CUDA; GPGPU; GPU; HPC; Knapsack; MKP; optimalization; particle; PSO; swarm; CPU; CUDA; GPGPU; GPU; HPC; Knapsack; MKP; optimalizace; PSO; roj; částice
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/53517