Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU
Thesis title in thesis language (Slovak): Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU
Thesis title in Czech: Riešenie problému globálnej optimalizácie využitím GPU
Thesis title in English: Employing GPUs in Global Optimization Problems
Key words: globálna optimalizácia, extrémy funkcií, analýza dát, paralelizácia, GPU, CUDA
English key words: global optimization, extremes of function, data analysis, parallel, GPU, CUDA
Academic year of topic announcement: 2013/2014
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: slovenština
Department: Department of Software Engineering (32-KSI)
Supervisor: doc. RNDr. Martin Kruliš, Ph.D.
Author: Mgr. Michal Hošala - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 08.11.2013
Date of assignment: 08.11.2013
Confirmed by Study dept. on: 18.11.2013
Date and time of defence: 08.09.2014 10:00
Date of electronic submission:31.07.2014
Date of submission of printed version:31.07.2014
Date of proceeded defence: 08.09.2014
Opponents: RNDr. Michal Brabec, Ph.D.
 
 
 
Guidelines
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.
References
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
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html