Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Acceleration of Particle Swarm Optimization with AVX Instructions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F23%3A10251367" target="_blank" >RIV/61989100:27240/23:10251367 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/23:10251367

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/2076-3417/13/2/734" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2076-3417/13/2/734</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/app13020734" target="_blank" >10.3390/app13020734</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Acceleration of Particle Swarm Optimization with AVX Instructions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Parallel implementations of algorithms are usually compared with single-core CPU performance. The advantage of multicore vector processors decreases the performance gap between GPU and CPU computation, as shown in many recent pieces of research. With the AVX-512 instruction set, there will be another performance boost for CPU computations. The availability of parallel code running on CPUs made them much easier and more accessible than GPUs. This article compares the performances of parallel implementations of the particle swarm optimization algorithm. The code was written in C++, and we used various techniques to obtain parallel execution through Advanced Vector Extensions. We present the performance on various benchmark functions and different problem configurations. The article describes and compares the performance boost gained from parallel execution on CPU, along with advantages and disadvantages of parallelization techniques.

  • Název v anglickém jazyce

    Acceleration of Particle Swarm Optimization with AVX Instructions

  • Popis výsledku anglicky

    Parallel implementations of algorithms are usually compared with single-core CPU performance. The advantage of multicore vector processors decreases the performance gap between GPU and CPU computation, as shown in many recent pieces of research. With the AVX-512 instruction set, there will be another performance boost for CPU computations. The availability of parallel code running on CPUs made them much easier and more accessible than GPUs. This article compares the performances of parallel implementations of the particle swarm optimization algorithm. The code was written in C++, and we used various techniques to obtain parallel execution through Advanced Vector Extensions. We present the performance on various benchmark functions and different problem configurations. The article describes and compares the performance boost gained from parallel execution on CPU, along with advantages and disadvantages of parallelization techniques.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF15_003%2F0000466" target="_blank" >EF15_003/0000466: Umělá inteligence a uvažování</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Applied Sciences

  • ISSN

    2076-3417

  • e-ISSN

    2076-3417

  • Svazek periodika

    13

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000916667400001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85146721500