Paralelní algoritmy pro maximální toky v sítích na architektuře CUDA

Abstract

Práce se zabývá možnostmi paralelizace algoritmů hledajících maximální tok v síti pro masivně paralelní architekturu CUDA. Na úvod práce je zaveden nezbytný teoretický základ z teorie grafů a algoritmů, na který navazuje představení existujících sekvenčních a masivně paralelních algoritmů, které vycházejí výhradně z původního sekvenčního Goldbergova algoritmu. Dále je uveden nový masivně paralelní algoritmus využívající obarvení hran sítě. Uvedené paralelní algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce C++ rozšířeném o CUDA. Na závěr práce je výkonnost implementovaných algoritmů porovnána na sadě různých typů sítí.

This thesis explores the possibilities of parallelizing algorithms finding maximum flow in a network for massively parallel CUDA architecture. At the beginning of the work, a necessary theoretical basis from the graph and algorithm theory is introduced, followed by the introduction of existing sequential and massively parallel algorithms based exclusively on the original sequential Goldberg algorithm. Next, a new massively parallel algorithm using network edge coloring is introduced. All these parallel algorithms are implemented in the C++ programming language extended by CUDA. At the end of the work, the performance of implemented algorithms is compared on a set of different types of networks.