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基于CUDA架构的并行PSO求解方法

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基于CUDA的并行计算技术与应用案例研究

基于CUDA的并行计算技术与应用案例研究

基于CUDA的并行计算技术与应用案例研究一、引言在当今信息时代，数据量呈指数级增长，传统的串行计算已经无法满足大规模数据处理的需求。

因此，并行计算技术应运而生，成为解决大规模数据处理难题的有效手段之一。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，利用GPU的强大并行计算能力，加速各种科学计算、图形处理和深度学习等应用。

本文将深入探讨基于CUDA的并行计算技术及其在各领域的应用案例研究。

二、CUDA并行计算技术概述CUDA是一种面向NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型，它允许开发人员利用GPU的并行计算能力来加速应用程序的运行速度。

CUDA包括CUDA C、CUDA C++、CUDA Fortran等编程语言，开发者可以使用这些语言来编写并行程序，并通过NVIDIA提供的工具将其编译成可在GPU上运行的代码。

CUDA架构主要包括主机端（Host）和设备端（Device），主机端负责控制整个程序流程，而设备端则负责执行并行计算任务。

三、CUDA并行计算技术特点高性能：GPU具有大量的核心和高带宽的内存，能够实现大规模数据并行处理，提供比传统CPU更高的计算性能。

灵活性：CUDA支持不同粒度的并行计算，包括线程级、块级和网格级，并且可以根据应用需求进行灵活配置。

易用性：CUDA提供了丰富的API和工具库，开发者可以快速上手并进行高效的并行编程。

通用性：除了图形处理领域，CUDA还广泛应用于科学计算、深度学习、密码学等各个领域。

四、CUDA在科学计算领域的应用案例1. 分子动力学模拟分子动力学模拟是一种重要的科学计算方法，用于研究原子和分子在不同条件下的运动规律。

通过利用CUDA并行计算技术，可以加速分子动力学模拟程序的运行速度，提高模拟效率，从而更好地理解物质的微观结构和性质。

2. 流体力学仿真流体力学仿真是研究流体运动规律和相互作用的重要手段，在航空航天、汽车工程等领域有着广泛应用。

一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法_李建明

一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法_李建明

程, 进程间的通信和管理将是相当大的损耗, 很多 并行机难以承受; 多线程技术是在 CPU 上用串 行来模拟并行, 并不能真正提高算法速度; 大多 数研究人员很难接触到上述并行机并使用它们来 解决实际问题, 同时并行机的管理和使用也相对 复杂. 文献 [ 4, 5] 提出了粗粒度 的并行粒子群算 法, 避开了进程间通信导致的粒子规模限制问题, 但同时也放弃了细粒度并行维持群体多样性、抑 制早熟和保持最大并行性的优势.
到找到最优解 [ 1] .
vk+ 1 id
=
w*
vkid +
c1* rand ( )*
(p id - xkid ) +
c2* rand ( )* ( p gd - xkid id ),
xk+ 1 id
=
xkid
+
vk+ id
1.
其中: k 为迭代次数, w 为惯性权重, c1 和 c2 为加速
常数, rand ( ) 为在 [ 0, 1] 范围内变化的随机函数.
面有了较好的应用. 与 CPU 相比, GPU的优势主要体现在以下两方面: 1) 浮点计算比 CPU 快: 一个 Geforce FX 5900
显卡上的 GPU 片元程序可以进行每秒 200亿次
乘法运算, 相当于一个 10 GH z的 P entium 4 CPU. 2) 并行计算特性: GPU 的像素渲染程序可以
进行计算并将结果存储到纹理. 用矩阵加法运算 对其并行过程进行描述. 定义 M N 矩阵 A, B:
a 11 a12
a1n
A = a21 a22
a2n ,
am1 am2
am n
b11 b12 B = b21 b22

CUDA框架视角下的图像处理并行算法分析

CUDA框架视角下的图像处理并行算法分析

CUDA框架视角下的图像处理并行算法分析作者：刘小豫聂维赵娟吴份侠来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2020年第09期【摘; 要】图像处理技术是当前计算机必不可少的用途之一。

随着计算机技术的不断发展，图像处理的并行算法也在不断的更新。

论文主要是基于CUDA框架视角，详细地阐述了CUDA架构的发展脉络，对CUDA图像处理的并行算法进行了系统的分析，同时对CUDA的架构框架环境也有一定的研究，从而打破传统的图像处理壁垒，对新时期图像处理方式进行进一步的探究。

【Abstract】Image processing technology is one of the essential uses of computer nowadays. With the continuous development of computer technology， the parallel algorithm of image processing is also constantly updated. Based on the perspective of CUDA framework， this paper elaborates the development of CUDA architecture， systematically analyzes the parallel algorithm of CUDA image processing， and also studies the CUDA architecture framework environment to a certain extent， so as to break the traditional image processing barriers and further explore the image processing mode in the new era.【關键词】CUDA;图像处理;并行算法分析【Keywords】CUDA; image processing; parallel algorithm analysis【中图分类号】TP391.4; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;【文献标志码】A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;【文章编号】1673-1069（2020）09-0184-021 CUDA的发展脉络CUDA是GPU的衍生产物，随着信息技术的不断发展，显卡也在高速发展，CPU的出现为图片的显示和处理作出了巨大贡献。

基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现

基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现

基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现蔡勇;李光耀;王琥【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2013(030)008【摘要】针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究.通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方法.本方法的执行基于统一计算架构(CUDA),使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度.程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库,从而保证了程序的稳定性和易写性.通过对多个基准优化测试函数的求解证明,相对于基于CPU的串行计算方法,在求解收敛性一致的前提下,基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比.%This paper raised a fine-grained PSO algorism based on GPU acceleration,which could reduce the computing time for processing large amounts of data and solve large-scale complex problems.The implementation of proposed method based on compute unified device architecture (CUDA),in order to accelerate the convergence rate of whole swarm,a larger number of GPU threads used to parallel process a single update and fitness evaluation alone.For ensuring the stability of the code and it easier to program,fully used several numerical library provide by CUDA.Experiments based on several benchmark test functions show thatmore than 90 times speeds obtained with the same calculation precision,it compared to CPU-based sequential implementation.【总页数】4页(P2415-2418)【作者】蔡勇;李光耀;王琥【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现 [J], 侯广峰;王媛媛;郭禾;2.基于CUDA的H.264并行解码器设计与实现 [J], 陈勇;吴晓民;杨坚;奚宏生3.基于CUDA的并行布谷鸟搜索算法设计与实现 [J], 韦向远;杨辉华;谢谱模4.基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现 [J], 陈风;田雨波;杨敏5.基于CUDA架构的LDPC码并行译码设计与实现 [J], 鲁邹晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于CUDA的并行计算在图像处理中的应用

基于CUDA的并行计算在图像处理中的应用

基于CUDA的并行计算在图像处理中的应用一、引言在当今数字时代，图像处理技术已经成为人工智能、自动驾驶和医学成像等领域的核心技术之一。

然而，图像处理技术的快速发展及应用对于计算机性能提出了更高的要求，因此，如何高效地处理大量的图像数据成为了图像处理的瓶颈。

在这种情况下，基于CUDA的并行计算可以为我们解决这一难题。

二、CUDA的概述CUDA是英伟达公司推出的一种并行计算平台和编程模型。

它遵循基于数据并行计算模式，可以利用显卡的计算单元进行高效的计算。

相较于CPU，GPU拥有数千个核心，可以同时执行许多任务。

因此，CUDA的出现扩展了计算机程序的运算能力，从而使得图像处理的运锤能力提高了不少。

三、GPU与CPUGPU和CPU都是计算机的计算单元，然而，它们之间的差异也很明显。

1.架构不同：CPU和GPU是两种不同的硬件设备，其中CPU 主要用于处理通用数据，而GPU则用于图形处理。

2.内存结构不同：CPU的缓存较小，一般为几百KB到几MB，而GPU的缓存可以达到数GB甚至数百GB。

GPU的缓存也分为共享内存、纹理缓存和常量缓存等类型。

3.并行处理能力不同：CPU内核数量一般在4到16个，而GPU内核则多达数千个。

因此，GPU的并行处理效果也要比CPU好得多。

四、CUDA在图像处理中的应用1.图像滤波图像滤波是图像处理的重要内容之一。

基于CUDA的GPU并行计算可以使得均值滤波、中值滤波和高斯滤波等滤波算法加速。

以高斯滤波为例，使用CUDA和优化的高斯核，可以将图像处理的速度提高20倍以上。

2.图像增强通过对图像进行增强，可以使图像的细节更加清晰，色彩更加鲜艳。

针对不同的图像增强算法，可以选择CPU或GPU的算法框架进行加速。

例如：在图像锐化、对比度调整和Gamma校正等算法之中应用CUDA并行计算可以使得处理过程和速度都有很大的提高。

3.目标检测基于CUDA的GPU并行计算可以帮助我们在处理大规模图像时实现实时检测物体。

基于GPU的大规模拓扑优化问题并行计算方法

基于GPU的大规模拓扑优化问题并行计算方法

基于GPU的大规模拓扑优化问题并行计算方法
韩琪;蔡勇
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2015(032)004
【摘要】针对进行大规模拓扑优化问题计算量庞大且计算效率低的问题,设计并实现了一种基于图形处理器(GPU)的并行拓扑优化方法.采用双向渐进结构拓扑优化(BESO)为基础优化算法,采用一种基于节点计算的共轭梯度求解方法用于有限元方程组求解.通过对原串行算法的研究,并结合GPU的计算特点,实现了迭代过程全流程的并行计算.上述方法的程序设计和编写采用统一计算架构(CUDA),提出了基于单元和基于节点的两种并行策略.编写程序时充分使用CUDA自带的各种数学运算库,保证了程序的稳定性和易用性.数值算例证明,并行计算方法稳定并且高效,在优化结果一致的前提下,采用GTX580显卡可以取得巨大的计算加速比.
【总页数】7页(P221-226,304)
【作者】韩琪;蔡勇
【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙410082;北京大学信息科学与技术学院,北京100871
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于GPU的大规模基因片段并行匹配的方法 [J], 丁莎;赵士元;林涛
2.基于 GPU 集群的大规模三维有限差分正演模拟并行策略 [J], 廉西猛;张睿璇
3.基于GPU的大规模多阶段任务系统可靠性并行计算方法 [J], 闫华;汪贻生;王锐淇;刘波;郭立卿;肖骅
4.基于GPU的大规模无人机编队控制并行仿真方法 [J], 李文光; 王强; 曹严
5.二维结构拓扑优化的GPU并行计算方法研究 [J], 刘家彤; 王春洁; 吴健; 付志方因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法

基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法张硕;何发智;周毅;鄢小虎【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(036)012【摘要】基于统一计算设备架构(CUDA)对图形处理器(GPU)下的并行粒子群优化(PSO)算法作改进研究.根据CUDA的硬件体系结构特点,可知Block是串行执行的,线程束(Warp)才是流多处理器(SM)调度和执行的基本单位.为了充分利用Block中线程的并行性,提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法:将粒子的维度和线程相对应;利用GPU的Warp级并行,根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应;自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应.与已有的粗粒度并行方法(将每个粒子和线程相对应)以及细粒度并行方法(将每个粒子和Block 相对应)进行了对比分析,实验结果表明,所提出的并行方法相对前两种并行方法,CPU加速比最多提高了40.【总页数】6页(P3274-3279)【作者】张硕;何发智;周毅;鄢小虎【作者单位】武汉大学计算机学院,武汉430072;武汉大学计算机学院,武汉430072;武汉大学计算机学院,武汉430072;武汉大学计算机学院,武汉430072【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于多线程并行的动态自适应建表加速算法在气相爆轰模拟中的应用 [J], 吴锦涛;董刚;栗保明2.PMVS算法的CPU多线程和GPU两级粒度并行策略 [J], 刘金硕;江庄毅;徐亚渤;邓娟;章岚昕3.一种低剂量锥束 CT三维图像重建快速 GPU并行算法 [J], 杨柳;齐宏亮;刘旭江;周凌宏4.基于多线程多GPU并行加速的最小二乘逆时\r偏移算法 [J], KE Xuan;SHI Ying;ZHANG Wei;ZHANG Zhen;HE Wei5.基于线程池的GPU任务并行计算模式研究 [J], 李涛;董前琨;张帅;孔令晏;康宏;杨愚鲁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能⼊门教程这篇⽂章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能,结合实例形式分析了Python使⽤pyCUDA进⾏GPU加速并⾏计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下⽬录本⽂实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能。

分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：Nvidia的CUDA 架构为我们提供了⼀种便捷的⽅式来直接操纵GPU 并进⾏编程，但是基于 C语⾔的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。

⽽python 作为⼀门⼴泛使⽤的语⾔，具有简单易学、语法简单、开发迅速等优点。

作为第四种CUDA⽀持语⾔，相信python⼀定会在⾼性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。

pyCUDA特点CUDA完全的python实现编码更为灵活、迅速、⾃适应调节代码更好的鲁棒性，⾃动管理⽬标⽣命周期和错误检测包含易⽤的⼯具包，包括基于GPU的线性代数库、reduction和scan，添加了快速傅⾥叶变换包和线性代数包LAPACK完整的帮助⽂档pyCUDA的⼯作流程具体的调⽤流程如下：调⽤基本例⼦12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpyfrom piler import SourceModulemod =SourceModule("""__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) {const int i = threadIdx.x;dest[i] = a[i] * b[i];}""")multiply_them =mod.get_function("multiply_them")a =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)b =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) dest =numpy.zeros_like(a)multiply_them(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),block=(400,1,1), grid=(1,1))print dest-a*b#tips: copy from hello_gpu.py in the package.具体内容设备交互Profiler Control动态编译OpenGL交互GPU数组补充内容：对于GPU 加速python还有功能包，例如处理图像的pythonGPU加速包——以及专门的GPU 加速python机器学习包——Matlab对应的⼯具包并⾏和以及和更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《》、《》、《》、《》、《》及《》希望本⽂所述对⼤家Python程序设计有所帮助。

一种基于GPU并行计算的图片处理方法

一种基于GPU并行计算的图片处理方法随着现代计算机性能的不断提高，计算机在处理复杂图像时的速度也得到了显著提升。

其中，GPU并行计算技术在图像处理领域中已经成为一项不可或缺的工具。

本文将介绍一种基于GPU并行计算的图片处理方法，通过优化算法和提高计算效率，可大幅缩短图像处理的时间和提升处理质量。

一、基于GPU的图像处理技术简介GPU全称为图形处理器，由于其处理图形数据的特性，逐渐受到越来越多的关注和应用。

在图像处理领域中，GPU的强大计算能力和并行处理技术，可以使处理过程更加高效和精准。

一般而言，GPU计算技术可以分为两种方式，一种是CUDA （Compute Unified Device Architecture）技术，另一种是OpenCL 技术。

CUDA是由NVIDIA公司推出的一种并行计算框架，支持使用C或C++编写GPU计算程序。

OpenCL是由Khronos Group 组织推出的跨平台的并行计算标准，支持各种处理器平台和操作系统。

在GPU并行计算的处理过程中，可以将图像分成若干小块进行操作，各小块之间可以并行处理。

通过优化处理算法和利用GPU的并行性，可以大大缩短图像处理时间。

此外，GPU还可以进行图像质量控制，如边缘检测、色彩平衡、锐化等操作，从而得到更加清晰、细致的图像效果。

二、基于GPU并行计算的图片去噪方法在实际应用中，图片的质量受影响的因素很多，其中噪声是一种常见的问题。

噪声可以来自相机传感器、拍摄环境等多个方面。

所以，去除图片中的噪声是一项基础且非常重要的工作。

目前，基于GPU的图片去噪技术已经得到了广泛应用。

在这些技术中，最常见的方法是双边滤波算法。

这种方法可以平滑图片的噪声分布，而不会破坏图片的细节特征。

在程序实现中，可以将双边滤波算法分成CPU和GPU两部分进行处理。

在CPU端，可以采用标准的滤波器来预处理图像数据。

预处理完成后，将数据传送到GPU中进行处理。

在GPU端，可以采用并行块卷积的方法进行滤波处理。

基于CUDA的并行计算在图像处理中的应用研究

基于CUDA的并行计算在图像处理中的应用研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也越来越成熟。

在这其中，基于CUDA的并行计算已经成为了一个研究热点。

本文将从基本概念、并行计算的优点、CUDA的特点、以及其在图像处理中的应用等角度进行分析和探讨。

一、基本概念CUDA，全称为Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA推出的一个通用并行计算架构。

它允许利用GPU进行大规模的、高效的并行计算任务。

相对于CPU，GPU拥有更多的核心和更高的并行计算能力，能够在相同时间内完成更多的计算任务。

二、并行计算的优点并行计算的优点主要体现在两个方面：1. 大大缩短计算时间并行计算能够将一个大任务分解成多个小任务同时进行，从而大大缩短了总的计算时间。

2. 提高计算效率GPU相对于CPU拥有更多的核心和更高的并行计算能力，能够同时处理多个任务，从而提高了计算效率。

三、CUDA的特点CUDA作为一个通用并行计算架构，其特点主要体现在以下几个方面：1. 高效性CUDA能够充分利用GPU的并行计算能力，从而提高了计算效率。

2. 可伸缩性CUDA支持多GPU，并行计算能力随着GPU的数量增加而线性增加。

3. 灵活性CUDA支持C和C++编程语言，开发者可以使用这两种语言进行开发。

4. 简单易用CUDA提供了大量的函数库，能够快速完成常见的计算任务。

四、CUDA在图像处理中的应用CUDA作为一个通用并行计算架构，在图像处理中的应用也非常广泛。

主要应用场景包括：1. 图像压缩利用CUDA进行图像压缩，能够大大提高压缩效率，缩短压缩时间。

2. 图像滤波利用CUDA进行图像滤波，能够快速地完成各种滤波算法，从而提高计算效率。

3. 图像特征提取利用CUDA进行图像特征提取，能够快速地完成各种特征提取算法，从而提高计算效率。

4. 图像识别利用CUDA进行图像识别，能够快速地完成各种识别算法，从而提高计算效率。

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基于 CUDA 架构的并行 PSO 求解方法
蔡勇，李光耀，王琥
（湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙 410082）
摘要：粒子群优化算法（PSO）是一个迭代的求解过程，当问题较复杂时需要一个庞大的粒子 群进行优化解的搜索。因此，设计出高效的 PSO 求解方法是有必要的。本文通过对传统 PSO 算法的分析， 结合目前被广泛使用的基于 GPU 的并行计算技术， 设计出了一种快速的并行 PSO 求解方法。本算法的执行基于统一计算.架构（CUDA） ，使用 GPU 大量的线程并行处理各个粒 子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用 CUDA 所自带的各种数值求解库， 从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明，相对于基于 CPU 的串行计算方法，在求解精度一致的前提下，基于 CUDA 架构的并行 PSO 求解方法可以 取得 40 倍以上的计算加速比。 关键词：粒子群优化算法； 并行计算；GPU；CUDA
Vid (t 1) wVid (t ) c1 r1 ( PpBd (t ) X id (t )) c 2 r2 ( PgBd (t ) X id (t ))
（1） （2）
X id (t 1) X id (t ) Vid (t )
其中, i 1,2,..N , N 是指人口，即粒子群中的粒子数。 d 1,2,..D ， D 是求解空间的维度。在公式 1 各公式 2 中，学习因子 c1 和 c 2 是非负的常数， r1 和 r2 是[0,1]范围的随机数， Vid [ Vmax , Vmax ] ，其 中 Vmax 由所指示的目标优化函数决定。 如果粒子的某一维度的速度超过 Vmax ， 将会被设为 Vmax 。Vmax 主 要决定着 PSO 的收剑速度。 w 称为惯性权重，用于平衡全局和局部的搜索能力，一般为[0,1]中常数。
2
[4]
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构） ，是由显示芯片设计制造商 NVIDIA 公司推出的一种基于 GPU 的并行计算架构。它的提出简化了通用计算映射到 GPU 上执行的过程， 大大缩短了计算程序的开发难度和周期。CUDA 通过线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步这三个抽象 提供了细粒度的数据并行化和线程并行化计算模型。线程组层次结构指 CUDA 利用 3 个向量将线程组织成 为三个不同的层次。GPU 可以访问到的存储空间同样具有层次结构。CUDA 线程可在执行过程中访问多个 存储器空间的数据。CUDA 线程首先被划分为线程块，每个线程块所拥有的线程数不能超过 512 个。每个 线程都有一个私有的本地存储器。 每个线程块都有一个共享存储器， 该存储器对于块内的所有线程都是可 见的，并且与块具有相同的生命周期。线程块的上级为组织线程块三维向量，叫做块网格（grid） 。块网 格（grid）也同样被一个三维向量组织，最终形成一个庞大的线程组。线程组中的所有的线程都可访问相 同的全局存储器。 可以被 GPU 调用并执行的函数称为内核（kernel） ，CUDA 提供一种类 c 的编程语言，使编程人员可 以脱离图形编程方便的编写在 GPU 进行计算的程序。CUDA 在调用 kernel 将由多个 CUDA 线程同时执行多 次。图１表示基于 CUDA 的通用计算流程。首先由 CPU 进行相关的前处理，包括输入数据的读取以及存储 空间分配等。然后，将用于计算的数据从主板的内存复制到 GPU 的存储空间中。GPU 进行计算后，将计算 结果由 GPU 传回到内存中，供中央处理器 CPU 计算使用。
1
[3] [2] [1]
高了 PSO 算法的计算速度，即使对于大规模的粒子群也能快速进行优化求解。同时，这种并行计算方法并 不需要特殊的硬件支持，在普通个人电脑上就能进行计算，因此，具有很高的实用价值。这种并行 PSO 算法也适用于其它基于群体的优化搜索算法，可以帮助科研人员进行更多其它优化算法的效率优化。
1 粒子群优化（PSO）算法
PSO 是一种简单而有效的优化算法。 PSO 依照鸟群或鱼群寻找食物的方法寻找适应函数的最佳值。 作 为启发算法中的一种，PSO 由于其强健、有效和简单而被广泛的使用。在 PSO 算法中第一个优化问题的最 佳值的搜索是由一个群体中的多个粒子完成。 在每一个迭代步中， 每个粒子的速度和位置要根据粒子迄今 所经历的最佳位置（ PpBd (t ) ）和整个群体中所找到的最佳位置（ PgBd (t ) ）进行更新。在传统的 PSO 算法 [1]中，粒子的速度和位置的更新由公式 1 和公式 2 进行计算。
引言
粒子群优化算法（PSO）起源于鸟类和鱼类的群体智能，是一种基于群体的新型随机元启发式搜索算 法，由 Eberhart 和 Kennedy 等在 1995 年提出 。相比于传统的基于种群的优化算法，PSO 算法更加容 易执行，并且可以一直维持一个强的收敛和全局搜索能力，目前广泛应用于函数优化、人工神经网络、 数据聚类等问题，并取得了很好的优化效果。但是在进行复杂问题的求解时，PSO 算法往往需要成千上 万的粒子进行全局搜索，由于 PSO 算法的求解过程属于一个迭代过程，这会产生大量的计算时间，因此， 找到一种高效的 PSO 求解方法是十分必要的。并行计算是解决计算效率一个非常有效的途径。传统的并 行 PSO 算法主要有两种，一种是在并行机群上运行，如基于 MPI 的并行 PSO 计算方法 ，另外则是基于 OpenMP 的多线程并行模拟技术 。这种传统的方法在取得了一定计算效率的同时也具有几点的不足：并 行 PSO 算法一般是基于粒子的并行，如果采用一个线程进行一个粒子的计算，对于一个拥有数千粒子的 模型则需要启动数成个线程进行计算，这在传统的并行计算平台启动如此多的线程，一方面需要高昂的 硬件成本， 另一方面会导致大量进程间的通信和复杂管理损耗。 基于 OpenMP 的多线程并行模拟技术中的 实际进行并行计算线程是有限的，所以取得的加速比也是十分有限的，所以， 我们认为在传统的粗粒度 的并行计算方法并不是十分适应于 PSO 算法。 基于 GPU 的并行计算是目前被广泛使用的细粒度并行计算途径。统一计算架构（CUDA）是由 NVIDIA 公司提出的一种基于 GPU 的并行计算架构。本文提出了一种基于 CUDA 架构并行 PSO 求解方法，极大的提
[8] [7] [6]
4
表 1 利用 CUBLAS 查找极值 流程 找到极值的索引号 通过找到极值 3.3 随机数的产生 在 PSO 算法中粒子速度的更新依靠于随机数的产生。以前，基于 GPU 的随机数产生机理的缺失成为 限制 GPU 在优化算法计算方面的主要原因。传统的方法是在 CPU 端生成随机数后再传输到 GPU 端中，由 上文的分析，我们知道这对程序效率是不利的。目前，也有多少基于 GPU 的并行随机数生成方法，如文 献 。这些方法实现了 GPU 上随机数的产生，但如果单独在优化算法中使用也是十分困难的。所以，我 们同样使用 CUDA API 中提供的库来解决这个问题。CURAND
[5]
图 1 基于 CUDA 的通用计算流程
3 基于 CUDA 的并行 PSO 算法
在 PSO 算法计算过程中，除了群体最优位置和最优速度是由所有粒子所决定外，其它个体的值均由
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粒子自身所有，粒子的计算也是相独立的。因此，非常适于基于指令并行的并行计算模式，并且适合于在 GPU 上实现。由于现代 GPU 中片段着色器在 CUDA 中被抽象成为每一个线程的处理器，GPU 被划分为是一 种单指令多线程（SIMD）并行计算设备。因此，可以在 CUDA 中建立与粒子数相同的线程数，每个 GPU 线程执行每个粒子更新计算， 充分利用 GPU 的并行性， 将多个粒子计算的时间缩短成和一个粒子计算的时 间相似。在 GPU 上实现并行 PSO 算法需要解决以下问题：数据存储问题;最佳适应值的 GPU 并行搜索；GPU 的随机数产生和 PSO 算法的 GPU 转化。 3.1 GPU 中数据存储 在基于 GPU 并行计算程序设定时，首先应该考虑到数据存储的问题。为了保证程序计算效率应该全 面平衡如下几点。首先是尽量减少 CPU 和 GPU 之间的数据交换，因为，由于硬件的限制这种类型的传输速 度很慢。其次要注意到 CUDA 架构中多层内存结构的利用，要根据数据的类型及使用情况合理分配到各种 内存空间中。 PSO 算法中的数据结构相对比较简单， 在 CUDA 架构中可以在全局显存中采用与 CPU 中相同的数组用 来存储粒子位置，粒子速度等信息。不同之处在于，CUDA 架构中设备以是一维线性的形式存储，如果原 数组是二维或多维数组， 要通过下标转换后以一维数组的形式定位。 在设备计算能力 2.0 以下的设备执行 时，对于这些数组应该注意到读取的对齐问题，因此，使用 cudaMallocPitch()等语句进行全局显存的分 配是十分必要的。同时，在同一计算块内应该充分使用共享显存等，降低全局显存较慢的读写速率对程序 执行效率的影响。 对于计算能力 2.0 以上计算设备， 这些相关优化技巧可以弱化， 因为其硬件本身能过一、 二级缓存技术等掩盖了全局显存的读写速率问题。 3.2 最佳适应值的 GPU 并行搜索 最佳适应值的搜索要求在所有粒子找到的局部最佳值中能过求极值的找到全局最佳值。在基于 GPU 的并行计算中有三种方法可能完成这个操作。第一方法是先将 GPU 中的局部最佳值复制到 CPU 中，在 CPU 中串行完成极值的查找。第二种方法是通过并行缩减 的方法直接在 GPU 中找到极值。由于 CPU 与 GPU 间 数据传输速度的限制， 第一种算法中数据传输所花费的时间将极大的影响地影响算法运行速度。 第二方法 所采用的并向缩减算法是目前最广泛应用的并行极值求解方法， 目前也有多个的基于 GPU 的并行缩减算法 在文献中提到 。但这种采用这种算法将带来额外的编程量，并且为了最大化的发挥算法的计算效率，往 往需要根据不同设备计算能力对运行参数进行设定， 带来了程序编写上困难。 为此， 适时是使用 CUDA API 中所提供各种数值计算库是十分必要的。CUBLAS 是基于 CUDA 的基本线性代数库（BLAS）实现。它支持 访问 NVIDIA GPU 的计算资源。通 CUBLAS 可能方便的在 GPU 直接进行并行极值查找，并且极值将直接存储 到 CPU 端的变量中。具体的实现方法如表 1 所示。