V magistrskem delu predstavljamo implementacijo algoritma diferencialne evolucije in njegove različice jDE, ki se izvajata na grafični procesni enoti. Za razvoj smo uporabili ogrodje OpenCL. Algoritma smo uporabili za optimizacijo izbranih funkcij iz tekmovanja CEC 2013. Z uporabo grafične procesne enote smo dosegli občutno pohitritev v primerjavi z implementacijo na centralni procesni enoti. Algoritem DE smo uporabili tudi za optimizacijo parametrov različnih jezikovnih modelov, ki se uporabljajo za modeliranje naravnega jezika.In this master\u27s thesis, we present an implementation of differential evolution algorithm and its version jDE, both running on graphics processing unit. For development we used OpenCL framework. Algorithms were used for function optimization of selected functions from CEC 2013 competition. Objective is to achieve significant speedup in comparison with implementation on central processing unit. CPU implementation was additionally used for optimization of parameters of multiple language model algorithms, which are used for natural language modelling
