{"id":683,"date":"2016-07-21T13:08:56","date_gmt":"2016-07-21T16:08:56","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=683"},"modified":"2016-07-21T13:08:56","modified_gmt":"2016-07-21T16:08:56","slug":"vol13-no1-art1","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol13-no1\/vol13-no1-art1\/","title":{"rendered":"Paraleliza\u00e7\u00e3o de Algoritmos de Busca baseados em Cardumes atrav\u00e9s de Unidades de Processamento Gr\u00e1fico"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> Paraleliza\u00e7\u00e3o de Algoritmos de Busca baseados em Cardumes atrav\u00e9s de Unidades de Processamento Gr\u00e1fico<\/p>\n

Autores:<\/strong> Lins, Anthony Jos\u00e9 da Cunha Carneiro; Lima Neto, Fernando Buarque; Bastos Filho, Carmelo Jos\u00e9 A.<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Busca por cardumes (FSS, Fish School Search) \u00e9 uma t\u00e9cnica de intelig\u00eancia computacional usada para resolver problemas de otimiza\u00e7\u00e3o em espa\u00e7os de busca multimodais com alta dimensionalidade. FSS \u00e9 inspirada no comportamento social de cardumes, na qual a posi\u00e7\u00e3o de cada peixe no espa\u00e7o de busca representa uma poss\u00edvel solu\u00e7\u00e3o para o problema. Como FSS \u00e9 uma t\u00e9cnica de intelig\u00eancia de enxames e sua fun\u00e7\u00e3o objetivo pode ser avaliada para cada peixe individualmente, esta se torna uma potencial candidata para implementa\u00e7\u00f5es em plataformas de processamento paralelo. A utiliza\u00e7\u00e3o de Unidades de Processamento Gr\u00e1fico (GPU, Graphic Processing Units) vem se mostrando bastante vantajosa em aplica\u00e7\u00f5es que requerem computa\u00e7\u00e3o paralela intensiva. Com a populariza\u00e7\u00e3o da plataforma CUDA da NVIDIA, tornou-se poss\u00edvel o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es de prop\u00f3sito geral em plataformas com GPUs visando atingir processamento de alto desempenho. Neste trabalho \u00e9 apresentada uma an\u00e1lise de como adaptar o algoritmo original do FSS utilizando os benef\u00edcios da computa\u00e7\u00e3o paralela. Esta vers\u00e3o foi nomeada de pFSS (parallel Fish School Search). Al\u00e9m de mostrar as vantagens do pFSS em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 abordagem para execu\u00e7\u00e3o em CPU, tamb\u00e9m \u00e9 analisado o desempenho em termos de tempo de execu\u00e7\u00e3o e converg\u00eancia nos modos de processamento s\u00edncrono e ass\u00edncrono. Ainda \u00e9 apresentada uma an\u00e1lise do impacto da utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas plataformas GPUs operando em colabora\u00e7\u00e3o para problemas de alta dimensionalidade. Os resultados desta an\u00e1lise mostram que o pFSS pode atingir speedups de at\u00e9 127 vezes em rela\u00e7\u00e3o ao processamento seq\u00fcencial em CPU, mantendo a qualidade dos resultados retornados pelo algoritmo de busca por cardumes.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> Intelig\u00eancia de Enxames; Busca por Cardumes; Unidades de Processamento Gr\u00e1fico; Computa\u00e7\u00e3o Paralela<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 18<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol13-no1-art1<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol13-no1-art1.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol13-no1-art1.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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