基于GPU的现代并行优化算法

摘要：

　　针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高问题，引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型，然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的五种典型现代优化算法（模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络）的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果，指出基于GPU的单指令多线程的并行优化策略和未来的发展趋势。

关键词： 现代优化算法 图形处理器 计算统一设备架构 并行计算 并行编程模型

作者: 张庆科 杨波 王琳 朱福祥

作者单位: 济南大学 山东省网络环境与智能计算技术重点实验室,济南250022 北京理工大学 网络与分布式计算研究所,北京100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2011-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）