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Bulk Execution of the Dynamic Programming for the Optimal Polygon Triangulation on the GPU

机译:批量执行GPU上最佳多边形三角测量的动态编程

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摘要

The optimal polygon triangulation problem for a convex polygon is an optimization problem to find a triangulation with minimum total weight. It is known that this problem can be solved using the dynamic programming technique in O(n~3) time. The main contribution of this paper is to present an efficient parallel implementation of this O(n~3)-time algorithm for a lot of instances on the GPU (Graphics Processing Unit). In our proposed GPU implementation, we focused on the computation for a lot of instances and considered programming issues of the GPU architecture such as coalesced access of the global memory, warp divergence. The experimental result shows that our GPU implementation on NVIDIA TITAN X attains a speed-up factor of up to 50.6 over the sequential CPU implementation on Intel Core i7-6700K.
机译:凸多边形的最佳多边形三角测量问题是优化问题,用于找到最小总重量的三角测量。 众所周知,可以使用O(n〜3)时间中的动态编程技术来解决这个问题。 本文的主要贡献是在GPU(图形处理单元)上的大量实例提供了该O(n〜3)-time算法的有效并行实现。 在我们提出的GPU实施中,我们专注于大量实例的计算,并考虑了GPU架构的编程问题,例如合并的全球记忆的访问,经线发散。 实验结果表明,我们在英特尔酷睿I7-6700K上的顺序CPU实施方面,我们对NVIDIA Titan X上的GPU实现高达50.6。

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