IPMSPGA:一种基于Xeon Phi的主从式并行遗传改进算法

摘要

遗传算法是一种解决优化问题的启发式全局搜索算法,并行遗传算法是遗传算法的并行扩展,可以有效地减少遗传算法的运行时间.传统的主从式并行遗传算法具有不能充分利用从节点计算资源的缺点,据此本文提出一种改进的基于Xeon Phi的主从式并行遗传算法IPMSPGA来充分利用大规模计算中从节点的计算资源.IPMSPGA采用线程并行和VPU并行两层并行方案,其中线程并行通过多线程来实现单指令多数据并行、VPU并行通过KCi指令来获得数据并行.其实验结果相对基于CPU的传统MSPGA和host端运行的multi-core MSPGA分别可达到12倍和4倍的提升.