Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU

• Název práce v jazyce práce (slovenština): Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU
• Název práce v češtině: Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU
• Název v anglickém jazyce: Employing GPUs in Global Optimization Problems
• Klíčová slova: globálna optimalizácia, extrémy funkcií, analýza dát, paralelizácia, GPU, CUDA
• Klíčová slova anglicky: global optimization, extremes of function, data analysis, parallel, GPU, CUDA
• Akademický rok vypsání: 2013/2014
• Typ práce: diplomová práce
• Jazyk práce: slovenština
• Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
• Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Martin Kruliš, Ph.D.
• Řešitel: Mgr. Michal Hošala - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 08.11.2013
• Datum zadání: 08.11.2013
• Datum potvrzení stud. oddělením: 18.11.2013
• Datum a čas obhajoby: 08.09.2014 10:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 31.07.2014
• Datum odevzdání tištěné podoby: 31.07.2014
• Datum proběhlé obhajoby: 08.09.2014
• Oponenti: RNDr. Michal Brabec, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Problém globálnej optimalizácie, inými slovami problém hľadania globálnych extrémov funkcie v obmedzenom obore hodnôt, sa často objavuje v reálnych aplikáciách. Zvýšením účinnosti pri riešení tejto úlohy môže byť dosiahnuté zrýchlenie odozvy aplikácie, alebo poskytnutie presnejšieho výsledku, nakoľko sa úloha rieši pomocou aproximačných algoritmov. Táto práca je zamerená na praktické aspekty globálnej optimalizácie, najmä z oboru analýzy dát vo svete algoritmického obchodovania. Úspešné riešenia tejto úlohy za pomoci CPU sú už síce známe, ale ich hlavnou nevýhodou je veľká časová náročnosť. Hlavným cieľom tejto práce je preto navrhnúť riešenie problému globálnej optimalizácie za pomoci surovej výpočetnej sily GPU. Napriek neporovnateľne väčšiemu počtu výpočtových
jadier, ktorými GPU oproti CPU disponuje, je však paralelizácia známych sériových algoritmov pomerne náročná, a to kvôli špecifikám GPU, ako sú napríklad výpočtový model, alebo architektúra pamäti. Druhotným cieľom tejto práce je preto preskúmať viacero možných prístupov k riešeniu úlohy globálnej optimalizácie a experimentálne porovnať dosiahnuté výsledky.

Seznam odborné literatury

David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu: Programming Massively Parallel Processors, Second Edition: A Hands-on Approach, 2012, ISBN: 0124159923
Jason Sanders, Edward Kandrot: CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, NVIDIA 2010, ISBN: 0-13-138768-5
Matthew Scarpino: OpenCL in Action: How to Accelerate Graphics and Computations, Manning Publications 2011, ISBN: 1617290173
R. Horst, Panos M. Pardalos, Nguyen Van Thoai: Introduction to Global Optimization, Springer, 2nd edition, 2000, ISBN: 0792367561
Ivan Zelinka: Umělá inteligence v problémech globální optimalizace, BEN-Technická literatura 2002, ISBN: 80-7300-069-5