基于自適應(yīng)線程束的GPU并行PSO算法
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基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)（ CUDA）對圖形處理器（GPU）下的并行粒子群優(yōu)化（PSO）算法作改進(jìn)研究。根據(jù)CUDA的硬件體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，可知Block是串行執(zhí)行的，線程束（Warp）才是流多處理器（SM）調(diào)度和執(zhí)行的基本單位。為了充分利用Block中線程的并行性，提出基于自適應(yīng)線程束的GPU并行PSO算法：將粒子的維度和線程相對應(yīng)；利用GPU的Warp級并行，根據(jù)維度的不同自適應(yīng)地將每個粒子與一個或多個Warp相對應(yīng)；自適應(yīng)地將一個或多個粒子與每個Block相對應(yīng)。與已有的粗粒度并行方法（將每個粒子和線程相對應(yīng)）以及細(xì)粒度并行方法（將每個粒子和Block相對應(yīng)）進(jìn)行了對比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的并行方法相對前兩種并行方法，CPU加速比最多提高了40。
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