Citeseer/Multi-GPU Island-Based Genetic Algorithm for Solving the Knapsack Problem (2012) 10.1.1.261.450 — различия между версиями
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
(не показаны 2 промежуточные версии 2 участников) | |||
Строка 8: | Строка 8: | ||
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. | 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.
…»