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利用新的图形处理器架构重新评估利用可编程图形处理器加速标准粒子群优化算法的可行性和有效性.针对新的图形处理器架构进行系统分析,在此架构下实现了标准粒子群优化算法的并行版本.实验结果表明,通过合理运用新的图形处理器架构,与其他标准粒子群优化算法的并行版本相比,取得了良好的加速比.
Fermi架构下的SPSO算法加速
【摘 要】
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利用新的图形处理器架构重新评估利用可编程图形处理器加速标准粒子群优化算法的可行性和有效性.针对新的图形处理器架构进行系统分析,在此架构下实现了标准粒子群优化算法的并行版本.实验结果表明,通过合理运用新的图形处理器架构,与其他标准粒子群优化算法的并行版本相比,取得了良好的加速比.
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2013年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61073009,60873235）, 国家高技术研究发展计划863项目基金（批准号：2011AA010101）, 吉林省科技发展计划重点项目基金（批准号：20080318）
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