Geri Dön

Accelerating local search algorithms for travelling salesman problem using GPU effectively

Grafik işlemci biriminin etkin kullanımıyla gezgin satıcı problemi için yerel arama algoritmalarının hızlandırılması

  1. Tez No: 418655
  2. Yazar: GİZEM ERMİŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT ÇATAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Çalışmanın temel amacı NP-zor optimizasyon problemlerini çözmede Grafik İşlemci Birimi kullanımının avantajlarını göstermektir. Bu nedenle, gezgin satıcı problemini çözmek üzere 2-opt ve 3-opt yöntemleri paralel olarak uygulanmıştır. Yöntemler belirli bir değişim sisteminin tüm geçerli kombinasyonlarını karşılaştırmaktadır. Bunun anlamı çok fazla sayıda hesaplama ve karşılaştırma işlemine ihtiyaç duyacak olmalarıdır. Bu yöntemlerin Grafik İşlemci Birimi aracılığıyla paralelleştirilmesiyle, Merkezi İşlemci Biriminin performansıyla karşılaştırıldığında performans önemli ölçüde artmıştır. Grafik İşlemci Biriminin kendine özgü çalışma tarzı ve karmaşık mimari yapısı nedeniyle, uygulamalar zorlu olabilmektedir. Grafik İşlemci Biriminin özensiz kullanımı algoritmanın performansında kayda değer bir azalışa yol açabilir. Bu nedenle, Grafik ve Merkezi İşlemci Birimi performanslarının karşılaştırmalarına ek olarak, Grafik İşlemci Biriminin kaynak tahsisinin işlemci performansındaki etkisi de incelenmiştir. Kaynaklar farklı yollarla paylaştırılarak, çeşitli büyüklükteki gezgin satıcı problemleri üzerinde birtakım deneyler test edilmiştir. Deneylere göre Grafik İşlemci Birimi kaynaklarını ideal olarak paylaştırmak için bir yöntem belirlenmiştir. Grafik İşlemci Birimleri günden güne evrilmesine rağmen, bazı kaynakları hala oldukça sınırlı kapasiteye sahiptir. Bu sebeple, uygulama sırasında söz konusu büyük boyutlu problemler olduğunda, Grafik İşlemci üzerindeki özel bir bellek yetersiz kalmıştır. Sorunun üstesinden gelmek için, bazı yararlı yaklaşımlar önerilmiştir. Temel olarak, problem parçalara ayrılmıştır. Paralelleştirme işlemi her parçaya ayrı ayrı uygulanmıştır. Özetleyecek olursak, bu araştırmanın amacı Grafik İşlemci Biriminin etkin kullanımıyla ilgili faydalı bilgiler vermek ve optimizasyon alanındaki araştırmacıların bu konuya aşina olmalarını sağlamaktır.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study is to demonstrate the advantages of the GPU usage to solve computationally hard optimization problems. Thus, to solve the Travelling Salesman Problem, 2-opt and 3-opt methods were implemented in parallel. These search techniques compare every possible valid combination of the certain exchange system. It means that large numbers of calculations and comparisons are required. Through the parallelization of these methods via the GPU, performance has increased remarkably compared to performance in the CPU. Because of the distinctive manner of work and the complicated memory structure of GPU, implementations can be tough. Imprecise usage of GPU causes considerable decrease in the performance of the algorithm. Therefore, in addition to comparisons between GPU and CPU performances, the effect of GPU resource allocations on the GPU performance was examined. Allocating resources in different ways, several experiments on various sized travelling salesman problems were tested. According to the experiments, a technique was specified to utilize GPU resources ideally. Although GPU devices evolve day to day, some resources of them have still quite restricted capacity. For this reason, when it came to large scale problems, a special on-chip memory of the GPU device remained incapable. In order to overcome this issue, some helpful approaches were proposed. Basically, the problem was divided into parts. Parallelism was applied to each part separately. To sum up, the aim of this research is to give some useful insights about effective GPU usage and making researchers in the optimization area familiar with it.

Benzer Tezler

  1. Accelerating computer algorithm by using GPU

    Bilgisayar algoritmalarının GPU ile hızlandırılması

    SALİH YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLAY YALÇIN ALKAN

  2. BitVertex evolutionary algorithm for accelerating graph coloring in register allocation

    Kayıt tahsisinde çizge renklendirmeyi hızlandırmak için BitVertex evrimsel algoritması

    GİZEM SÜNGÜ TERCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ARSLAN BAYRAKÇİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL BOZ

  3. A hybrid modified grey wolf optimization-based perturb & observe MPPT under varying climatic conditions

    Hibrit modifiye grey wolf optimizasyon tabanlı perturb & observe değişen iklim koşulları altında MPPT

    ABDIRAHIM ADDAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EnerjiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSARİA KARİM MAHMOOD

  4. Circuit level analog design automation

    Devre düzeyinde analog tasarım otomasyonu

    ÖZSUN SERKAN SÖNMEZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. GÜNHAN DÜNDAR