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基于GPU的现代并行优化算法
被引量:
27
1
作者
张庆科
杨波
+1 位作者
王琳
朱福祥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第4期304-310,F0003,共8页
针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高的问题,引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型,然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的5种典型现代优化算法(模...
针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高的问题,引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型,然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的5种典型现代优化算法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络)的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果,指出基于GPU的单指令多线程并行优化策略的优势及其未来发展趋势。
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关键词
现代优化算法
图形处理器(GPU)
计算统一设备架构(CUDA)
组合优化
并行计算
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职称材料
题名
基于GPU的现代并行优化算法
被引量:
27
1
作者
张庆科
杨波
王琳
朱福祥
机构
济南大学山东省网络环境与智能计算技术重点实验室
北京理工
大学
网络
与分布式
计算
研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第4期304-310,F0003,共8页
基金
国家自然科学基金(60873089
60573065
+3 种基金
61070130
60903176)
山东省自然科学杰出青年基金(JQ200820)
新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0863)资助
文摘
针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高的问题,引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型,然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的5种典型现代优化算法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络)的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果,指出基于GPU的单指令多线程并行优化策略的优势及其未来发展趋势。
关键词
现代优化算法
图形处理器(GPU)
计算统一设备架构(CUDA)
组合优化
并行计算
Keywords
Modern optimization algorithms
GPU
CUDA
Combinatorial optimization
Parallel computing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的现代并行优化算法
张庆科
杨波
王琳
朱福祥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
27
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