Paralelização de Algoritmos de Inteligência Coletiva em GPU usando CUDA

• Processo: 12/03574-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Adriane Beatriz de Souza Serapião
• Beneficiário: Felipe Bonon Gonçalves
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência coletiva
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Bioinspirados | computação paralela | Inteligência Coletiva | otimização | Inteligência Computacional

Resumo

A presente proposta de projeto consiste na exploração do potencial computacional das GPUs da NVIDIA, através do uso da tecnologia CUDA, com o propósito de otimizar o tempo de execução de algoritmos de Inteligência Coletiva em paralelo. Dois algoritmos de otimização inspirados no comportamento de populações de animais serão implementados: o Glowworm Swarm Algorithm e o Bat Algorithm. Para esta finalidade, faz-se necessário um estudo sobre a arquitetura das GPUs da NVIDIA e a tecnologia CUDA. Duas implementações distintas de cada algoritmo são propostas: uma paralelizada utilizando a tecnologia CUDA e outra no modo sequencial. Os resultados dos dois tipos de implementação são comparados entre si para cada um dos algoritmos de Inteligência Coletiva estudados para a análise de desempenho. (AU)