-Beurs strategie skepping met behulp van GP op GPU Sagte Computing (impakfaktor: 1.27). 02/2012; 16 (2): 247-259. DOI: 10,1007 / s00500-011-0717-0 Hierdie vraestel ondersoek die spoed verbeteringe beskikbaar by die gebruik van 'n grafiese verwerking van eenheid (GPU) vir evaluering van individue in 'n genetiese programmering (GP) omgewing. 'N bestaande GP stelsel is aangepas om parallel evaluering van individue in staat stel op 'n GPU toestel. Verskeie kwessies wat verband hou met die implementering van GP op GPU bespreek, insluitende hoe om bome gebaseer GP voer op 'n toestel sonder rekursie ondersteuning, asook die effek dat behoorlike geheue uitleg op spoed toeneem kan hê wanneer die gebruik van CUDA-enabled nVidia GPU toestelle. Die spesifieke implementering GP is ontwerp om-beurs strategieë ontwikkel met behulp van tegniese ontleding aanwysers. Die tweede doel van hierdie navorsing is om die moontlike verbetering in prestasie wanneer opleiding te ondersoek individue op 'n groter aantal aandele en opleiding dae. Hierdie verhoogde opleiding grootte (byna 100,000 opleiding punte) geaktiveer te danke aan die speedups besef deur GPU evaluering. Verskillende scenario's is gebruik om verskeie spoed optimalisaties toets van GP evaluering op die GPU toestel, met 'n hoogtepunt speedup faktor van meer as 600 (in vergelyking met voortvloeiende evaluering op 'n 2.4 GHz CPU). Ook, is daar gevind dat die verhoging van die aantal aandele en die lengte van die opleidingstydperk moet ontruim kan lei tot hoër out-of-opleiding
No comments:
Post a Comment