講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-06-30 17:05
GPGPUを用いた組合せ最適化問題計算の高速化 ○橘 俊宏・安達雅春(東京電機大) NLP2011-34 |
抄録 |
(和) |
近年,グラフィックカード(graphics processing unit, GPU)に汎用的な計算をさせるGPGPU(general-purpose computing on graphics processing units)という技術が注目されている.GPGPUの特徴はGPUのハードウェア構造を利用して並列性の高い計算を実現させることができる点である.これまでに筆者らはカオスニューロダイナミクスを用いる非対称巡回セールスマン問題の解法にGPGPUを適用することで計算時間の短縮が可能であることを確認した.本報告では,対象とする問題を2次割当問題として,同期更新型のカオスニューロダイナミクスを用いる解法をGPGPUに適用する為の改良について述べる.さらに,この改良による大域最適解と最小解との誤差の評価で性能が悪化しないことを確認し,また,計算時間の短縮を実現した. |
(英) |
Recently, graphics processing units (GPUs) are used for general purpose computing which is called GPGPU. A feature of GPGPU is executing parallel computation by many GPU cores. In this paper, GPGPU calculation is used for several methods of combinatorial optimization problems using chaotic neurodynamics. In this paper, quadratic assignment problem is examined. From numerical experimental results, the application of GPGPU succeeded to reduce drastically the computational time. |
キーワード |
(和) |
GPGPU / CUDA / 2次割当問題 / 組合せ最適化問題 / / / / |
(英) |
GPGPU / CUDA / Quadratic assignment problems / Combinatorial optimization problems / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 106, NLP2011-34, pp. 53-58, 2011年6月. |
資料番号 |
NLP2011-34 |
発行日 |
2011-06-23 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2011-34 |