J4 ›› 2012, Vol. 30 ›› Issue (6): 630-633.

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GPU架构下的并行计算

杨柳1, 刘铁英2   

  1. 1. 吉林工商学院 信息工程分院, 长春 130062; 2. 长春职业技术学院, 信息分院, 长春 130033
  • 收稿日期:2012-08-30 出版日期:2012-11-23 发布日期:2013-06-05
  • 作者简介:杨柳 (1979—), 女, 长春人, 吉林工商学院讲师, 硕士, 主要从事算法研究, (Tel)86-15584279857(E-mail)yangliu7025@sina.com
  • 基金资助:

    吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(吉教科合字[2012]第371号)

GPU Architecture of Parallel Computing

YANG Liu1, LIU Tie-ying2   

  1. 1. Department of Information Engineering, Jilin Business and Technology College, Changchun 130062, China;2. School of Information Technology, Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun 130033, China
  • Received:2012-08-30 Online:2012-11-23 Published:2013-06-05

摘要:

为降低粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)时间和空间的复杂度随问题规模的增大而越来越高的问题, 对图形处理器(GPU: Graphic Processing Unit)用于并行计算的方法进行了分析, 利用GPU的并行特性, 实现了粒子群优化算法路径搜索过程的并行化。测试函数实验结果证明, GPU平台较CPU模式下的计算, 其搜索速率有明显提高。

关键词: 图形处理器, 并行计算, 粒子群优化算法

Abstract:

In order to reduce the PSO (Particle Swarm Optimization) in time and space on the complexity of the problem, the GPU(Graphic Processing Unit)for parallel computing method is analized. Using GPU parallel characteristic, Particle PSO path search process in GPU platform is achied in paralled, Function test results show that the GPU mode is greater than the CPU mode calculation improve search speed.

Key words: graphic processing unit(GPU), parallel computing, particle swarm optimization

中图分类号: 

  • TP399