TWOJA PRZEGLĄDARKA JEST NIEAKTUALNA.

Wykryliśmy, że używasz nieaktualnej przeglądarki, przez co nasz serwis może dla Ciebie działać niepoprawnie. Zalecamy aktualizację lub przejście na inną przeglądarkę.

Katedra Automatyki, Mechatroniki i Systemów Sterowania

Równoległe algorytmy optymalizacji

optymalizacja, obliczenia superkomputerowe

Algorytmy wielowątkowe (równoległe i rozproszone) są naturalnym rozszerzeniem algorytmów sekwencyjnych rozwijanych od dziesięcioleci, a implementowanych dotychczas głównie w środowiskach obliczeń jednoprocesorowych. Wprowadzenie w ostatniej dekadzie łatwo dostępnych architektur równoległych, w postaci procesorów wielordzeniowych i procesorów obliczeniowych MIC i GPU, wymaga nowego sposobu konstruowania algorytmów tak, by w pełni wykorzystać znaczną moc obliczeniową sprzętu komputerowego. Trend ten jest wyraźnie widoczny w dziedzinie optymalizacji dyskretnej. Podstawowym problemem jest odpowiednio efektywne zaadoptowanie silnie sekwencyjnych jedno-procesorowych obliczeń na odpowiedni ich wariant równoległy, wielo-procesorowy. Wielowątkowe metaheurystyki, zastosowane do rozwiązywania NP-trudnych problemów optymalizacyjnych, pozwalają nie tylko na znaczne przyspieszenie obliczeń, ale także stanowią, same w sobie, nową generację algorytmów, charakteryzujących się nierzadko tzw. ponadliniowym przyspieszeniem (efekt synergii).

Pracowania Systemów Dyskretnych dysponuje urządzaniami klasy MIC (Intel Xeon Phi) oraz multi-GPU (nVidia Tesla), dysponującymi ponad 4000 rdzeni, które wykorzystywane są do harmonogramowania i optymalizacji w czasie rzeczywistym (technologie CUDA, OpenMP). Projektowanie algorytmy są także uruchamiane na dużym klastrze obliczeniowym (MPI).

Zastosowanie badań

Zastosowanie badań obejmuje projektowanie i implementację szybkich równoległych algorytmów optymalizacyjnych dla zagadnień takich, jak:

  • obliczenia macierzowe,
  • szeregowanie zadań,
  • harmonogramowanie produkcji (bardzo duże instancje problemu lub planowanie w czasie rzeczywistym),
  • optymalizacji transportu,
  • planowanie operacyjne z uwzględnieniem niepewności danych.

Projektowane algorytmy mogą być także uruchamiane na stacjach roboczych wyposażonych w urządzenia koprocesorowe (MIC, GPU), stanowiące tanią alternatywę dla dużych centr superkomputerowych (pod względem stosunku mocy obliczeniowej do ceny zestawu).

Dane kontaktowe ws. wykonania usługi

prof. dr hab. Wojciech Bożejko; wojciech.bozejko@pwr.edu.pl; tel. +48 71-320-2468 (pok. 216 C-3).

Politechnika Wrocławska © 2024