Otimização de Desempenho em Código Interpretador de Programação Genética

  • Lucas Bicalho Oliveira UNIFESP
  • Álvaro Luiz Fazenda UNIFESP
  • Vinícius Veloso de Melo UNIFESP

Resumo

A Programação Genética é uma técnica de algoritmo evolutivo que frequentemente apresenta muitas instruções e etapas que podem ser executadas concorrentemente. Assim, técnicas de programação paralela e de alto desempenho podem ser empregadas para otimização do desempenho computacional do algoritmo desenvolvido. Este artigo demonstra a melhoria de desempenho obtida para um código interpretador de algoritmos de Programação Genética, através do uso de programação aderente aos padrões OpenMP e OpenACC. Como resultado, foi possível observar que as execuções em GPU mostraram significativa melhoria de desempenho quando utilizadas com entradas consideradas grandes para o problema. Cabe destacar ainda que a versão desenvolvida em OpenACC permite a portabilidade do código entre diferentes plataformas, permitindo execução eficiente da forma multithread em CPU, tanto quanto em GPU, representando uma opção com portabilidade efetiva.

Referências

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Koza, J. R. (1994). Genetic programming as a means for programming computers by natural selection. Statistics and Computing, 4(2):87–112.
Publicado
2021-05-06
Como Citar
OLIVEIRA, Lucas Bicalho; FAZENDA, Álvaro Luiz; DE MELO, Vinícius Veloso. Otimização de Desempenho em Código Interpretador de Programação Genética. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), [S.l.], p. 1-4, maio 2021. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/eradsp/article/view/16691>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/eradsp.2021.16691.
Seção
Trabalhos de Iniciação Científica