Parallelization of calculations using GPU in optimization approach for macromodels construction

Construction of mathematical models for nonlinear dynamical systems using optimization requires significant computation efforts to solve the optimization task. The most CPU time is required by optimization procedure for goal function calculations, which is repeated many times for different model parameters. This allows to use processors with SIMD architecture of calculation parallelization. The effectiveness of such parallelization is the subject of investigation in this paper.

---

Rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych dla nieliniowych układów dynamicznych wymaga dużych nakładów obliczeniowych. Większość czasu procesora pochłaniane jest przez obliczanie wartości funkcji celu, co powtarzane jest wielokrotnie dla różnych parametrów modelu. Dzięki temu możliwe jest wykorzystanie architektury SIMD do zrównoleglenia obliczeń. Przedmiotem przedstawionych badań jest efektywność takiego zrównoleglenia.