1 / 12

Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách

Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách. 5. část. Mikuláš Dítě. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Připomenutí problému. udr žování tyče na vozíku pěstování konstant zdlouhavý výpočet fitness funkce. Pam ěťová náročnost. CPU. CPU + GPU.

tirza
Download Presentation

Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách 5. část Mikuláš Dítě Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

  2. Připomenutí problému • udržování tyče na vozíku • pěstování konstant • zdlouhavý výpočet fitness funkce

  3. Paměťová náročnost CPU CPU + GPU přenesení dat do paměti GPU

  4. Další optimalizace pouze GPU start zápis na GPU každá generace paralelní výpočet vlastní implementace rand() a další výpočty čtení z GPU

  5. Porovnání CPU, GPU+CPU a GPU

  6. Porovnání

  7. OpenCL vs CUDA • programování pro grafickou kartu • OpenCL je (víc) multiplatformní • 1.1 vyšla ještě 2010 • CUDA vytvořila Nvidia • 4.0 stable (květen 2011)

  8. CUDA • maximální rozměr textury 65536 x 65535

  9. Odkazy • https://github.com/Mikulas/PoleBalanceGPU • Ing. Miroslav Čepek (Katedra počítačů FEL ČVUT) • Ing. Vladimír Pospíšil (Cesta k vědě) Poděkování

  10. Zdroje • [1] BROWNLEE, J. The pole balancing problem. [online]. [cit. 8. 1. 2011]. Dostupné z <http://www.ict.swin.edu.au/personal/jbrownlee/2005/TR07-2005.pdf> • [2] Genetic algorithm.[online]. [cit. 8. 1. 2011]. Dostupné z <http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm> • [3] NP-hard.[online]. [cit. 8. 1. 2011]. Dostupné z <http://en.wikipedia.org/wiki/Np-hard> • [4] KOZOLA, S. Improving Optimization Performance with Parallel Computing. [online]. [cit. 8. 1. 2011]. Dostupné z <http://www.mathworks.com/company/newsletters/digest/2009/mar/parallel-optimization.html >

More Related