“Particle Swarm Optimization within the CUDA Architecture” Luca Mussi ve Stefano Cagnoni tarafından yazılan makale 2009 yılında GPU’lar Genetik ve Evrimsel Hesaplama çalışması(GECCO 2009) çerçevesinde hazırlanmıştır. Aşağıdaki bağlantıdan makaleyi indirebilirsiniz:
Particle_Swarm_Optimization_within_the_CUDA_Architecture

Çalışmada 100 boyutlu bir sürü ile 22 kat hızlanma elde ettiklerini belirtmişlerdir. Lakin bir sürü içerisinde kaç parçacık olduğu ile ilgili çok açık bir bilgi vermemişlerdir veya ben göremedim 🙂
Çalışmada kullandıkları GPU’nun 14 SM’si olduğundan daha fazla SM’ye sahip kartlarda daha fazla hızlanma elde edilebileceğini belirtmişlerdir.
Rastgele sayı üretmek için Mersenne Twister metodunu kullandıkları belirtmişler, bu metod şu an için MATLAB’ın varsayılan rastgele sayı üretme metodudur.
Kıyaslama fonksiyonlarından Rastrigin’in global optimumunu bulmaya çalıştıklarını belirtmişler, ancak sonuçlarla ilgili ayrıntılı bilgi vermemişlerdir.
Çalışmada asıl zaman alıcı kısmın rastgele sayıların üretildiği ve kullanıldığı kısım olduğu açıklanmıştır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir