Citeseer/Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450 — различия между версиями
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{checked|}} {{citeseerlink|citeseer/Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450|<html> </html>}} {{enddiv}}…») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показаны 4 промежуточные версии 2 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{checked|}} | {{checked|}} | ||
| − | {{citeseerlink|citeseer/Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450| | + | {{citeseerlink|citeseer/Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450| |
| + | Представлена новая реализация генетического алгоритма с использованием кластера с несколькими графическими процессорами. | ||
| + | Предложенная реализация использует островной генетический алгоритм, в котором каждый GPU развивает один остров. | ||
| + | Особи обрабатываются с помощью CUDA варпов, что позволяет решать большие ранцы и устраняет нежелательную дивергенцию потоков. | ||
| + | MPI интерфейс MPI используется для обмена генетическим материалом между изолированными островами и сбора статистических данных. | ||
| + | Характеристики предложенных ГА исследуются на двухузловом кластере, состоящем из 14 графических процессоров Fermi и 4 шестиядерных процессоров Intel Xeon. Общая общая производительность GPU предложенного ГА достигает 5,67 TFLOPS. | ||
| + | }} | ||
| − | |||
{{enddiv}} | {{enddiv}} | ||
[[Категория:CiteSeerArticles]] | [[Категория:CiteSeerArticles]] | ||
Текущая версия на 07:05, 24 марта 2022
«Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450»скачать
Представлена новая реализация генетического алгоритма с использованием кластера с несколькими графическими процессорами. Предложенная реализация использует островной генетический алгоритм, в котором каждый GPU развивает один остров.
Особи обрабатываются с помощью CUDA варпов, что позволяет решать большие ранцы и устраняет нежелательную дивергенцию потоков. MPI интерфейс MPI используется для обмена генетическим материалом между изолированными островами и сбора статистических данных. Характеристики предложенных ГА исследуются на двухузловом кластере, состоящем из 14 графических процессоров Fermi и 4 шестиядерных процессоров Intel Xeon. Общая общая производительность GPU предложенного ГА достигает 5,67 TFLOPS.
…»