Abstract General Purpose computing over Graphical Processing Units (GPGPUs) är ett enormt paradigmskifte i parallella datorer som utlovar en dramatisk ökning av prestanda. Men GPGPUs ger också en aldrig tidigare skådad nivå av komplexitet i algoritmisk design och mjukvaruutveckling. I denna uppsats beskriver vi de utmaningar och designval som ingår i parallelliseringen av en hybrid av genetisk algoritm (GA) och lokal sökning (LS) för att lösa MAXimum SAtisfiability (MAX-SAT) problem på en toppmodern nVidia Tesla GPU med nVidia Compute Unified Device Architecture (CUDA). MAX-SAT är ett problem av praktisk betydelse och är ofta löst genom att använda metaheuristics baserade sökmetoder som GAs och hybrid av GA med LS. Nästan alla parallella GAs (pGAs) utformade under de senaste två decennierna var utformade för antingen kluster eller MPPs. Tyvärr görs mycket lite forskning om genomförandet av sådana algoritmer över råvarugrafik hårdvara. GAs i sin enkla form är inte lämpliga för implementering över Single Instruction Multiple Thread (SIMT) arkitektur av en GPU, och samma är fallet med konventionella LS algoritmer. I detta dokument utforskar vi olika genetiska aktörer som kan användas för ett effektivt genomförande av GAs över nVidia GPUs. Vi designar och introducerar också nya tekniker/operatörer för en effektiv
Munawar m.fl. REF utformade en hybrid av finkornig GA och lokal sökning för att lösa ett problem med maximal tillfredsställelse med hjälp av CUDA.
Hybrid of genetic algorithm and local search to solve MAX-SAT problem using nVidia CUDA framework
{'venue': 'Genetic Programming and Evolvable Machines', 'journal': 'Genetic Programming and Evolvable Machines', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}