Utilization of parallel computing for discrete self-organizing migration algorithm

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86096069" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86096069 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/16:86096069

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28161-2_6" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28161-2_6</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28161-2_6" target="_blank" >10.1007/978-3-319-28161-2_6</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Utilization of parallel computing for discrete self-organizing migration algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

Evolutionary algorithms can take advantage of parallel computing, because it decreases the computational time and increases the size of processable instances. In this chapter, various options for a parallelization of DISCRETE SELFORGANISING MIGRATING ALGORITHM are described, with three implemented parallel variants described in greater detail. They covers the most frequently used hardware and software technologies, namely: parallel computing with threads and shared memory; general purpose programming on GPUs with CUDA; and distributed computing with MPI. The first two implementations speed up the computation, the last one moreover changes the original algorithm. It adds a new layer that simplifies its usage in the distributed environment.

Název v anglickém jazyce

Utilization of parallel computing for discrete self-organizing migration algorithm

Popis výsledku anglicky

Evolutionary algorithms can take advantage of parallel computing, because it decreases the computational time and increases the size of processable instances. In this chapter, various options for a parallelization of DISCRETE SELFORGANISING MIGRATING ALGORITHM are described, with three implemented parallel variants described in greater detail. They covers the most frequently used hardware and software technologies, namely: parallel computing with threads and shared memory; general purpose programming on GPUs with CUDA; and distributed computing with MPI. The first two implementations speed up the computation, the last one moreover changes the original algorithm. It adds a new layer that simplifies its usage in the distributed environment.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Studies in Computational Intelligence. Volume 626

ISBN

978-3-319-28159-9

Počet stran výsledku

25

Strana od-do

121-145

Počet stran knihy

289

Název nakladatele

Springer Verlag

Místo vydání

London

Kód UT WoS kapitoly

—