DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v23r421

О реализации параллельного алгоритма глобальной оптимизации с использованием набора инструментов Intel oneAPI

Авторы

  • К. А. Баркалов
  • И. Г. Лебедев
  • Я. В. Силенко

Ключевые слова:

глобальная оптимизация
многоэкстремальные функции
параллельные вычисления
редукция размерности
графические ускорители
Intel oneAPI

Аннотация

В статье рассматривается параллельный алгоритм решения задач глобальной оптимизации и обсуждается его реализация с использованием набора инструментов Intel oneAPI. Предполагается, что целевая функция задачи задана как “черный ящик” и удовлетворяет условию Липшица. Изложенный в статье параллельный алгоритм использует схему редукции размерности на основе кривых Пеано, которые непрерывно и однозначно отображают отрезок вещественной оси на гиперкуб. В качестве средства для реализации параллельного алгоритма использован инструментарий Intel oneAPI, который позволяет писать один код как для центрального процессора, так и для графических ускорителей. Приведены результаты вычислительных экспериментов, полученные при решении серии сложных задач многоэкстремальной оптимизации.

Загрузки

Опубликован

2022-11-28

Выпуск

Том 23 (2022): Выпуск 4.

Раздел

Параллельные программные средства и технологии

Авторы

К. А. Баркалов

Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• профессор

И. Г. Лебедев

Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• заведующий лабораторией

Я. В. Силенко

Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского
пр.Гагарина, 23, 603950, Нижний Новгород
• лаборант

Библиографические ссылки

  1. D. C. Kutov, A. V. Sulimov, and V. B. Sulimov, “Supercomputer Docking: Investigation of Low Energy Minima of Protein-Ligand Complexes,” Supercomput. Front. Innovs. 5 (3), 134-137 (2018).
    doi 10.14529/jsfi180326.
  2. K. K. Abgaryan and M. A. Posypkin, “Optimization Methods as Applied to Parametric Identification of Interatomic Potentials,” Zh. Vychisl. Mat. Mat. Fiz. 54 (12), 1994-2001 (2014) [Comput. Math. Math. Phys. 54 (12), 1929-1935 (2014)].
    doi 10.1134/S0965542514120021.
  3. Yu. G. Yevtushenko, S. A. Lurie, M. A. Posypkin, and Yu. O. Solyaev, “Application of Optimization Methods for Finding Equilibrium States of Two-Dimensional Crystals,” Zh. Vychisl. Mat. Mat. Fiz. 56 (12), 2032-2041 (2016) [Comput. Math. Math. Phys. 56 (12), 2001-2010 (2016)].
    doi 10.1134/S0965542516120083.
  4. J. D. Pintér (Ed.), Global Optimization: Scientific and Engineering Case Studies (Springer, New York, 2006).
  5. I. Gubaydullin, L. Enikeeva, K. Barkalov, and I. Lebedev, “Parallel Global Search Algorithm for Optimization of the Kinetic Parameters of Chemical Reactions,” in Communications in Computer and Information Science (Springer, Cham, 2021), Vol. 1510, pp. 198-211.
    doi 10.1007/978-3-030-92864-3_16
  6. Ya. D. Sergeev and D. E. Kvasov, Diagonal Methods of Global Optimization (Fizmatlit, Moscow, 2008) [in Russian].
  7. R. Paulavicius and J. Zilinskas, Simplicial Global Optimization (Springer, New York, 2014).
    doi 10.1007/978-1-4614-9093-7.
  8. R. G. Strongin and Ya. D. Sergeyev, Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms (Springer, Berlin, 2000).
  9. Ya. D. Sergeyev, R. G. Strongin, and D. Lera, Introduction to Global Optimization Exploiting Space-Filling Curves (Springer, New York, 2013).
    doi 10.1007/978-1-4614-8042-6.
  10. R. G. Strongin, V. P. Gergel, V. A. Grishagin, and K. A. Barkalov, Parallel Computations in Global Optimization Problems (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2013) [in Russian].
  11. V. Sovrasov, “Comparison of Several Stochastic and Deterministic Derivative-Free Global Optimization Algorithms,” in Lecture Notes in Computer Science (Springer, Cham, 2019), Vol. 11548, pp. 70-81.
    doi 10.1007/978-3-030-22629-9_6.
  12. A. V. Boreskov, A. A. Kharlamov, N. D. Markovsky, et al., Parallel Computing on the GPU. Architecture and Programming Model of CUDA (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2015) [in Russian].
  13. A. S. Tanenbaum and T. Austin, Structured Computer Organization (Pearson, New York, 2006; Piter, Saint Petersburg, 2014).
  14. D. A. Komolov, R. A. Myalk, A. A. Zobenko, and A. S. Filippov, Computer-Aided Design Systems from Altera MAX+Plus II and Quartus II (RadioSoft, Moscow, 2002) [in Russian].
  15. V. Gergel, K. Barkalov, and A. Sysoyev, “Globalizer: A Novel Supercomputer Software System for Solving Time-Consuming Global Optimization Problems,” Numer. Algebra Control Optim. 8 (1), 47-62 (2018).
    doi 10.3934/naco.2018003.

Лицензия

Copyright (c) 2022 К. А. Баркалов, И. Г. Лебедев, Я. В. Силенко

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.