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 |