Akcelerace genetického algoritmu s využitím GPU
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tento text představuje diplomovou práci se zaměřením na akceleraci Genetických algoritmů s použitím grafických čipů. První část popisuje Genetické algoritmy a s ním související populaci, chromozom, křížení, mutaci a selekci. Další část je věnována možnostem využití grafických karet jako prostředku pro obecné výpočty, kde jsou popsány jak možnosti programovatelné grafické pipeline s použitím DirectX/OpenGL a Cg, tak specializované knihovny pro GPGPU se zaměřením na architekturu CUDA. Další kapitola se zaměřuje na návrh implementace s použitím GPU, popsány jsou PGA modely a dílčí problémy, jako jsou rychlé řazení a generování náhodných čísel. Následují detaily implementace -- migrace, křížení a selekce mapovaná na CUDA softwarový model. Závěrem je provedeno srovnání rychlosti a kvality CPU a GPU části.
This thesis represents master's thesis focused on acceleration of Genetic algorithms using GPU. First chapter deeply analyses Genetic algorithms and corresponding topics like population, chromosome, crossover, mutation and selection. Next part of the thesis shows GPU abilities for unified computing using both DirectX/OpenGL with Cg and specialized GPGPU libraries like CUDA. The fourth chapter focuses on design of GPU implementation using CUDA, coarse-grained and fine-grained GAs are discussed, and completed by sorting and random number generation task accelerated by GPU. Next chapter covers implementation details -- migration, crossover and selection schemes mapped on CUDA software model. All GA elements and quality of GPU results are described in the last chapter.
This thesis represents master's thesis focused on acceleration of Genetic algorithms using GPU. First chapter deeply analyses Genetic algorithms and corresponding topics like population, chromosome, crossover, mutation and selection. Next part of the thesis shows GPU abilities for unified computing using both DirectX/OpenGL with Cg and specialized GPGPU libraries like CUDA. The fourth chapter focuses on design of GPU implementation using CUDA, coarse-grained and fine-grained GAs are discussed, and completed by sorting and random number generation task accelerated by GPU. Next chapter covers implementation details -- migration, crossover and selection schemes mapped on CUDA software model. All GA elements and quality of GPU results are described in the last chapter.
Description
Keywords
Genetický algoritmus, GA, Evoluční algoritmy, EA, Paralelní Genetické algoritmy, PGA, Optimalizace funkce, GPGPU, GPU, nVidia CUDA, Pixel shader, grafická karta, obecné výpočty na grafické kartě, Genetic algorithm, GA, Evolutionary algorithm, EA, Parallel Genetic algorithm, PGA, Function optimisation, GPGPU, GPU, nVidia CUDA, Pixel shader, graphic card, General purpose computation on graphics card
Citation
POSPÍCHAL, P. Akcelerace genetického algoritmu s využitím GPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2009.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačové systémy a sítě
Comittee
Date of acceptance
2009-06-24
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení