ГЛАВНАЯ
> Вернуться к содержанию
Статьи автора Агибалов Олег Игоревич
Программные системы и вычислительные методы, 2019-3
|
Агибалов О.И., Венцов Н.Н. - Оценка параметров и результатов работы генетических алгоритмов выполняемых на GPU и CPU |
|
c. 12-19
|
DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30502
Аннотация: Объектом исследования являются процессы выбора оптимальной аппаратной архитектуры при организации ресурсоемких вычислений. Предметом исследования являются процессы решения оптимизационных задач генетическими алгоритмами на GPU и CPU архитектурах. Показано влияние выбора аппаратной архитектуры на процесс решения оптимизационной задачи: определены абсолютные и относительные зависимости замедления вычислительного процесса, при выборе нерациональной аппаратной архитектуры, от числа особей, обрабатываемых алгоритмом. Установлено, что для рассматриваемой задачи граница наиболее эффективной аппаратной конфигурации может находиться в диапазоне от 1000 до 5000 особей. По этой причине, размытость границы эффективной аппаратной конфигурации целесообразно описывать как множество пар «число особей- принадлежность к переходу» Метод исследования базируется на анализе результатов проведенного вычислительного эксперимента. Целью эксперимента является определение зависимостей времени выполнения генетического алгоритма (ГА) на GPU и CPU архитектурах от числа генерируемых особей (хромосом). Проведено сопоставление зависимостей минимального и максимального времени работы генетического алгоритма, выполняемого на GPU и CPU от числа особей. Показано, что при решении рассмотренной задачи минимальные и максимальные временные зависимости алгоритма, выполненного на GPU, близки к линейной функции; минимальные временные зависимости алгоритма, выполненного на СPU близки к линейной функции, а максимальные - к полиномиальной.
|