面向大规模网络项目的 FPGA 集群中演化算法的表示
分布式、并行与集群计算
2014-12-18 v1 神经与进化计算
摘要
许多问题与网络项目相关，如配电、电信等。其中大多数可用图来表示，这些图操纵数千乃至数百万个节点，使得获取实时解几乎成为不可能的任务。许多高效解决方案采用演化算法（EA），研究表明，通过使用适当的表示（如节点深度编码 NDE），EA 的性能可得到大幅提升。本工作的目标是将基于 NDE 的 512 节点单 FPGA（现场可编程门阵列）实现划分为多 FPGA 方案，从而将系统扩展至 4096 个节点。
引用
@article{arxiv.1412.5384,
title = {Representation of Evolutionary Algorithms in FPGA Cluster for Project of Large-Scale Networks},
author = {Andre B. Perina and Marcilyanne M. Gois and Paulo Matias and Joao M. P. Cardoso and Alexandre C. B. Delbem and Vanderlei Bonato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.5384},
year = {2014}
}
备注
Preprint of a short paper published in the proceedings of ERAD-SP 2014