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A Massively Parallel BWP algorithm for Solving Large-Scale Systems of Nonlinear Equations

A Massively Parallel BWP Algorithm for Solving Large-Scale S...

引用

IEEE High Performance Extreme Computing Virtual Conference (HPEC)

作者： Silva, Bruno Lopes, Luiz Guerreiro Univ Madeira PhD Program Comp Eng SRE Reg Govt Madeira Funchal Madeira Is Portugal Univ Madeira Fac Exact Sci & Engn Funchal Madeira Is Portugal

ISBN: (纸本)9798350308600

This paper presents a GPU-based massively parallel implementation of the best-worst-play (BWP) metaphor-less optimization algorithm, which results from the combination of two other simple and quite efficient population-based algorithms, Jaya and Rao-1, that have been used to solve a variety of problems. The proposed parallel GPU version of the algorithm is here used for solving large nonlinear equation systems, which have enormous importance in different areas of science, engineering, and economics and are usually considered the most difficult class of problems to solve by traditional numerical methods. The proposed parallelization of the BWP algorithm was implemented using the Julia programming language on a GeForce RTX 3090 GPU with 10 496 CUDA cores and 24 GB of VRAM and tested on a set of challenging scalable systems of nonlinear equations with dimensions between 500 and 2000. Depending on the tested problem and dimension, the GPU-based implementation of BWP exhibited a speedup up to 283.17x, with an average of 161.21x, which shows the efficiency of the proposed GPU-based parallel version of the BWP algorithm.

关键词： metaheuristic optimization metaphor-less algorithms GPU acceleration best-worst-play algorithm nonlinear equation systems

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