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현병용 (서경대학교) 권오성 (서경대학교) 현수환 (서경대학교) 서기성 (서경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
3 - 6 (4page)

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GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units, 이하 GPU)는 SIMD(Single Instruction Multiple Data)구조로 되어 있어 고도의 병렬 처리가 가능하며, CPU에 비교하여 최대 100~150배 이상의 성능을 발휘할 수 있는 것으로 알려져 있다. 유전 알고리즘은 적합도 계산이나 진화 연산 등이 같은 형태의 연산이 서로 다른 데이터에 적용되는 형태를 가지고 있어, GPU를 통해 처리 속도를 획기적으로 개선할 수 있다. 본 논문에 는 유전 알고리즘을 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 GPU상에 구현하고, 다양한 목적함수에 대해서, 개체수의 크기를 변화시키면서 CPU 연산의 결과와 비교하였다.
#유전알고리즘 #GPU #병렬처리 #CUDA

목차

요약
1. 서론
2. GPU와 CUDA
3. GPU를 통한 유전알고리즘 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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