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      유전알고리즘의 GPU 구현

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      GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units, 이하 GPU)는 SIMD(Single Instruction Multiple Data)구조로 되어 있어 고도의 병렬 처리가 가능하며, CPU에 비교하여 최대 100~150배 이상의 성능을 발휘할 수 있는 것으로 알려져 있다. 유전 알고리즘은 적합도 계산이나 진화 연산 등이 같은 형태의 연산이 서로 다른 데이터에 적용되는 형태를 가지고 있어, GPU를 통해 처리 속도를 획기적으로 개선할 수 있다. 본 논문에 는 유전 알고리즘을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 GPU상에 구현하고, 다양한 목적함수에 대해서, 개체수의 크기를 변화시키면서 CPU 연산의 결과와 비교하였다.
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      GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units, 이하 GPU)는 SIMD(Single Instruction Multiple Data)구조로 되어 있어 고도의 병렬 처리가 가능하며, CPU에 비교하여 최대 100~150배 이상의 성능을 발휘할 ...

      GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units, 이하 GPU)는 SIMD(Single Instruction Multiple Data)구조로 되어 있어 고도의 병렬 처리가 가능하며, CPU에 비교하여 최대 100~150배 이상의 성능을 발휘할 수 있는 것으로 알려져 있다. 유전 알고리즘은 적합도 계산이나 진화 연산 등이 같은 형태의 연산이 서로 다른 데이터에 적용되는 형태를 가지고 있어, GPU를 통해 처리 속도를 획기적으로 개선할 수 있다. 본 논문에 는 유전 알고리즘을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 GPU상에 구현하고, 다양한 목적함수에 대해서, 개체수의 크기를 변화시키면서 CPU 연산의 결과와 비교하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. GPU와 CUDA
      • 3. GPU를 통한 유전알고리즘 구현
      • 4. 실험 및 결과
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. GPU와 CUDA
      • 3. GPU를 통한 유전알고리즘 구현
      • 4. 실험 및 결과
      • 5. 결론
      • 참고문헌
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