GPU-Based Acceleration of the Genetic Algorithm
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F10%3APU89612" target="_blank" >RIV/00216305:26230/10:PU89612 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
GPU-Based Acceleration of the Genetic Algorithm
Popis výsledku v původním jazyce
<div>Genetic algorithm, a robust, stochastic optimization technique, is effective in</div><div>solving many practical problems in science, engineering, and business domains. Unfortunatelly, execution usually takes a long time. In this paper, I study possibility of utilization consumer-level graphics cards for acceleration of GA's. A mapping of parallel island genetic algorithm to CUDA software model is designed and tested on GeForce 8800GTX, GTX260-SP216 and GTX285 GPU's using Rosenbrock's, Griewank's and Michalewicz's benchmark functions. Results indicates that this optimization leads to speedups up to seven thousand times compared to single CPU thread while maintaing reasonable results quality.</div>
Název v anglickém jazyce
GPU-Based Acceleration of the Genetic Algorithm
Popis výsledku anglicky
<div>Genetic algorithm, a robust, stochastic optimization technique, is effective in</div><div>solving many practical problems in science, engineering, and business domains. Unfortunatelly, execution usually takes a long time. In this paper, I study possibility of utilization consumer-level graphics cards for acceleration of GA's. A mapping of parallel island genetic algorithm to CUDA software model is designed and tested on GeForce 8800GTX, GTX260-SP216 and GTX285 GPU's using Rosenbrock's, Griewank's and Michalewicz's benchmark functions. Results indicates that this optimization leads to speedups up to seven thousand times compared to single CPU thread while maintaing reasonable results quality.</div>
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP103%2F10%2F1517" target="_blank" >GAP103/10/1517: Natural computing na nekonvenčních platformách</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Počítačové architektury a diagnostika 2010
ISBN
978-80-214-4140-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Faculty of Information Technology BUT
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Češkovice
Datum konání akce
13. 9. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—