Применение параллельного программирования технологии CUDA в методах случайной оптимизации

Abstract

Цель работы: с помощью параллельных вычислений максимально ускорить процесс получения экстремума в задачах многомерной оптимизации и тем самым показать преимущества использования вышеуказанной технологии по сравнению с технологией последовательных вычислений В процессе исследования проводилось изучение алгоритмов случайного поиска, функций многомерной оптимизации, основные принципы разработки алгоритмов для GPU. В результате исследования было разработано приложение, реализующее методы многомерной оптимизации. В приложении есть возможность добавления новых функций.

Objective: using parallel computing to speed up the process of getting extremum in problems of multidimensional optimization, and thus to demonstrate the advantages of using the above technology compared to the technology of sequential computations In the process of research was conducted to study of algorithms of random search, functions, multidimensional optimization, the basic principles of developing algorithms for the GPU. The study was developed an application that implements the methods of multidimensional optimization. The application has the ability to add new features.