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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-walk Parallel Pattern Search Approach on a GPU Computing Platform

verfasst von : Weihang Zhu, James Curry

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2009

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper studies the efficiency of using Pattern Search (PS) on bound constrained optimization functions on a Graphics Processing Unit (GPU) computing platform. Pattern Search is a direct search optimization technique that does not require derivative information on non-linear programming problems. Pattern Search is ideally suited to a GPU computing environment due to its low memory requirement and no communication between threads in a multi-walk setting. To adapt to a GPU environment, traditional Pattern Search is modified by terminating based on iterations instead of tolerance. This research designed and implemented a multi-walk Pattern Search algorithm on a GPU computing platform. Computational results are promising with a computing speedup of 100+ compared to a corresponding implementation on a single CPU.

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Metadaten
Titel
Multi-walk Parallel Pattern Search Approach on a GPU Computing Platform
verfasst von
Weihang Zhu
James Curry
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01970-8_99