Parallelization of calculations using GPU in optimization approach for macromodels construction

• Autorzy: Stakhiv, P. , Strubytska, I. , Kozak, Y.

Warianty tytułu

PL

Zrównoleglenie obliczeń przy pomocy GPU dla problemów tworzenia makromodeli

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Construction of mathematical models for nonlinear dynamical systems using optimization requires significant computation efforts to solve the optimization task. The most CPU time is required by optimization procedure for goal function calculations, which is repeated many times for different model parameters. This allows to use processors with SIMD architecture of calculation parallelization. The effectiveness of such parallelization is the subject of investigation in this paper.

PL

Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych dla nieliniowych układów dynamicznych wymaga dużych nakładów obliczeniowych. Większość czasu procesora pochłaniane jest przez obliczanie wartości funkcji celu, co powtarzane jest wielokrotnie dla różnych parametrów modelu. Dzięki temu możliwe jest wykorzystanie architektury SIMD do zrównoleglenia obliczeń. Przedmiotem przedstawionych badań jest efektywność takiego zrównoleglenia.

Słowa kluczowe

PL

makromodel; optymalizacja; zrównoleglenie; GPU; SIMD

EN

macromodel; optimization; parallelization; GPU; SIMD

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 3a
• Strony: 7-9
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., schem., wykr.

Twórcy

autor

Stakhiv, P.

autor

Strubytska, I.

autor

Kozak, Y.

• Institute of Computer Sciences, Technical University of Łódz, ul. Wolczanska 215, Łódz, 90-924, Poland,

Bibliografia

• [1] P. Stakhiv, Yu. Kozak, Design of discrete models of complex dynamic systems based on optimization approach, Proceedings of the 11th International Conference on “System modeling and Control”, Zakopane, Poland, October 17-19, 2005, pp. 297-301
• [2] Liliana Bychkovska-Lipinska L., Stakhiv P., Kozak Y., Parallelization of Calculations in Construction of Mathematical Models using Optimization, Proceedings of XIII International Conference on “System modeling and Control”, SMC’2009, ISBN 978-83-927875-0-1
• [3] NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture, Programming Guide, Version 2.0, – 2008. –107 p.
• [4] А. В. Боресков, А. А. Харламов. Основы работы с технологией CUDA. – М.: ДМК Пресс, 2010. – 232 с.