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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
현병용 (서경대학교) 서기성 (서경대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
328 - 335 (8page)

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GPU (Graphics Processing Units) is consists of SIMD (Single Instruction Multiple Data) architecture and provides fast paralell processing. A GA (Genetic Algorithm), which requires large computations, is implemented in GPU using CUDA (Compute Unified Device Architecture). Three kinds of execution models are presented according to different combinations of processing modules in GPU. Comparison of experiments between GPU models and CPU are tested for a couple of benchrnark problems by variation of population sizes and complexity of problem sizes
#GA (Genetic Algorit1un) #GPGPU #CUDA

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. GPU와 CUDA
Ⅲ. GPU를 통한 유전 알고리즘 구현 기법 및 실험
Ⅳ. GPU 수행 방법 및 개체수 변화의 실혐 및 결과
Ⅴ. 문제의 크기 변화 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 이주석 / 2009 / GPU 병렬 컴퓨팅 기술을 이용한 개인용 수퍼 컴퓨터 현황과 전망 / 전자공학회지 36 (5) dbpia 2. [기타자료] - NVIDIA / 2009 / CUDA Programming Guide / NVIDIA Corporation google schola 3. [기타자료] - NVIDIA / 2009 / CUDA C Programming Best Practices Guide / NVIDIA Corporation google schola 4. [단행본] - D. E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning / Addison-Wesley google schola 5. [학술대회논문] - O. Maitre / 2009 / Coarse grain parallelization of evolutionary algorithms on GPU cards with EASEA / Proc. of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO-2009, Montreal Quebec, Canada : 1403 ~ 1410 google schola

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