摘要
利用新的图形处理器架构重新评估利用可编程图形处理器加速标准粒子群优化算法的可行性和有效性.针对新的图形处理器架构进行系统分析,在此架构下实现了标准粒子群优化算法的并行版本.实验结果表明,通过合理运用新的图形处理器架构,与其他标准粒子群优化算法的并行版本相比,取得了良好的加速比.
We used a new architecture of graphic processing unit(Fermi GPU) to re-evaluate the feasibility and effectiveness of using programmable GPU to accelerate the standard particle swarm optimization(SPSO) algorithm and made a systematical analysis on the rules of harnessing the power of Fermi GPU,and implemented the parallel version of SPSO on such an architecture.In the experiment,we achieved a good speedup via the best use of the new architecture of graphic processing unit,compared to using the other parallel version of the algorithm.
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期647-652,共6页
Journal of Jilin University:Science Edition
基金
国家自然科学基金(批准号:61073009
60873235)
国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2011AA010101)
吉林省科技发展计划重点项目基金(批准号:20080318)
关键词
标准粒子群优化算法
Fermi架构
图形处理器
standard particle swarm optimization(SPSO) algorithm
Fermi architecture
graphic processing unit(GPU)