GPU Accelerated Adversarial Search

Abstract

Moderní programovatelné grafické čipy umožňují významným způsobem urychlit běh výpočetně náročných algoritmů. Tato technologie schopná masivní paralelizace výpočtů významně zvyšuje výkon velké skupiny algoritmů. Tato práce se zaměřuje na využití grafických procesorů (GPU) v akceleraci algoritmů na takzvané prohledávání herních stromů. Zkoumáme, zda jsou tyto algoritmy vhodné pro paralelizace typu SIMD(single instruction multiple data), jež GPU poskytuje. Proto byly paralelní verze vybraných algoritmů pro GPU srovnány s algoritmy běžícími na CPU. Získané výsledky ukazují výrazné zlepšení rychlosti a dokazují použitelnost GPU technologií v oblasti prohledávání herních stromů.

General purpose graphical processing units were proven to be useful for accelerating computationally intensive algorithms. Their capability to perform massive parallel computing significantly improve performance of many algorithms. This thesis focuses on using graphical processors (GPUs) to accelerate algorithms based on adversarial search. We investigate whether or not the adversarial algorithms are suitable for single instruction multiple data (SIMD) type of parallelism, which GPU provides. Therefore, parallel versions of selected algorithms accelerated by GPU were implemented and compared with the algorithms running on CPU. Obtained results show significant speed improvement and proof the applicability of GPU technology in the domain of adversarial search algorithms.