6 research outputs found
GPU parallelization strategies for metaheuristics: a survey
Metaheuristics have been showing interesting results in solving hard optimization problems. However, they become limited in terms of effectiveness and runtime for high dimensional problems. Thanks to the independency of metaheuristics components, parallel computing appears as an attractive choice to reduce the execution time and to improve solution quality. By exploiting the increasing performance and programability of graphics processing units (GPUs) to this aim, GPU-based parallel metaheuristics have been implemented using different designs. RecentresultsinthisareashowthatGPUstendtobeeffectiveco-processors forleveraging complex optimization problems.In thissurvey, mechanisms involvedinGPUprogrammingforimplementingparallelmetaheuristicsare presentedanddiscussedthroughastudyofrelevantresearchpapers.
Metaheuristics can obtain satisfying results when solving optimization problems in a reasonable time. However, they suffer from the lack of scalability. Metaheuristics become limited ahead complex highdimensional optimization problems. To overcome this limitation, GPU based parallel computing appears as a strong alternative. Thanks to GPUs, parallelmetaheuristicsachievedbetterresultsintermsofcomputation,and evensolutionquality
Energy-aware scheduling in heterogeneous computing systems
In the last decade, the grid computing systems emerged as useful provider of the computing power required for solving complex problems.
The classic formulation of the scheduling problem in heterogeneous computing systems is NP-hard, thus approximation techniques are required for solving real-world scenarios of this problem. This thesis tackles the
problem of scheduling tasks in a heterogeneous computing environment in reduced execution times, considering the schedule length and the total energy consumption as the optimization objectives. An efficient multithreading local search algorithm for solving the multi-objective scheduling problem in heterogeneous computing systems, named MEMLS, is presented. The proposed method follows a fully multi-objective approach, applying a Pareto-based dominance search that is executed in parallel by using several threads. The experimental analysis demonstrates that the new multithreading algorithm outperforms a set of fast and accurate two-phase deterministic heuristics based on the traditional MinMin. The new ME-MLS method is able to achieve significant improvements in both makespan and energy consumption objectives in reduced execution times for a large set of testbed instances, while exhibiting very good scalability. The ME-MLS was evaluated solving instances
comprised of up to 2048 tasks and 64 machines. In order to scale the dimension of the problem instances even further and tackle large-sized problem instances, the Graphical Processing Unit (GPU) architecture is considered. This line of future work has been initially tackled with the gPALS: a hybrid CPU/GPU local search algorithm for
efficiently tackling a single-objective heterogeneous computing scheduling problem. The gPALS shows very promising results, being able to tackle instances of up to 32768 tasks and 1024 machines in reasonable
execution times.En la última década, los sistemas de computación grid se han convertido en útiles proveedores de la capacidad de cálculo necesaria para la resolución de problemas complejos. En su formulación clásica, el problema de
la planificación de tareas en sistemas heterogéneos es un problema NP difícil, por lo que se requieren técnicas de resolución aproximadas para atacar instancias de tamaño realista de este problema. Esta tesis aborda
el problema de la planificación de tareas en sistemas heterogéneos, considerando el largo de la planificación y el consumo energético como objetivos a optimizar. Para la resolución de este problema se propone un algoritmo de búsqueda local eficiente y multihilo. El método propuesto se trata de un enfoque plenamente multiobjetivo que consiste en la aplicación de una búsqueda basada en dominancia de Pareto que se ejecuta en paralelo mediante el uso de varios hilos de ejecución. El análisis experimental demuestra que el algoritmo multithilado propuesto supera a un conjunto de heurísticas deterministas rápidas y e caces basadas en el algoritmo MinMin tradicional. El nuevo método, ME-MLS, es capaz de lograr mejoras significativas tanto en el largo de la planificación y
como en consumo energético, en tiempos de ejecución reducidos para un gran número de casos de prueba, mientras que exhibe una escalabilidad muy promisoria. El ME-MLS fue evaluado abordando instancias de
hasta 2048 tareas y 64 máquinas. Con el n de aumentar la dimensión de las instancias abordadas y hacer frente a instancias de gran tamaño, se consideró la utilización de la arquitectura provista por las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esta línea de trabajo futuro ha sido abordada inicialmente con el algoritmo gPALS: un algoritmo híbrido CPU/GPU de búsqueda local para la planificación de tareas en en sistemas
heterogéneos considerando el largo de la planificación como único objetivo. La evaluación del algoritmo gPALS ha mostrado resultados muy prometedores, siendo capaz de abordar instancias de hasta 32768
tareas y 1024 máquinas en tiempos de ejecución razonables
An improved heuristic for the probabilistic traveling salesman problem with deadlines based on GPGPU
Stochastic combinatorial optimization problems have received increasing attention in recent years. These problems can be used to obtain more realistic models for real world applications. The drawback is that stochastic combinatorial optimization problems are usually much harder to solve than their non-stochastic counterparts and therefore efficient heuristics for these problems are of great importance. In this paper we focus on the Probabilistic Traveling Salesman Problem with Deadlines, a well-known stochastic vehicle routing problem. This problem can be efficiently solved using a heuristic based on general-purpose computing on graphics processing units. We show how such a heuristic can be further improved to allow a more efficient utilization of the graphics processing unit. We extensively discuss our results and point out how our techniques can be generalized for solving other stochastic combinatorial optimization problems
Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)
Contenido:
Arquitecturas de computadoras
Sistemas embebidos
Arquitecturas orientadas a servicios (SOA)
Redes de comunicaciones
Redes heterogéneas
Redes de Avanzada
Redes inalámbricas
Redes móviles
Redes activas
Administración y monitoreo de redes y servicios
Calidad de Servicio (QoS, SLAs)
Seguridad informática y autenticación, privacidad
Infraestructura para firma digital y certificados digitales
Análisis y detección de vulnerabilidades
Sistemas operativos
Sistemas P2P
Middleware
Infraestructura para grid
Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)
Contenido:
Arquitecturas de computadoras
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