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Optimización en Paralelo Basada en Poblaciones Usando GPGPU

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Author(s): Iliana Castro Liera | Marco Antonio Castro Liera | Jesu00FAs Antonio Castro

Journal: Conciencia Tecnológica
ISSN 1405-5597

Issue: 43;
Start page: 24;
Date: 2012;
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ABSTRACT
En este artículo se muestran dos estrategias para aprovechar el poderío computacional de las unidades de procesamiento gráfico de propósito general GPGPU (General-Purpose computation on Graphics Processing Unit) con arquitectura CUDA (Compute Unified Device Architecture) para la solución de problemas de optimización utilizando algoritmos genéticos (AG) y optimización por enjambre de partículas (PSO, Particle Swarm Optimization). Se muestra que esta implementación en una sola GPU consigue resultados de buena calidad en tiempos menores que los de un cluster de 16 computadoras con 32 núcleos.

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