Otimização de pathfinding em GPU
Nos últimos anos, as unidades de processamento gráfico (GPU) têm apresentado um avanço significativo dos recursos computacionais disponíveis para o uso de aplicações não-gráficas. A capacidade de resolução de problemas envolvendo computação paralela, onde o mesmo programa é executado em diversos ele...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/18293 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18293 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | A-estrela Inteligência Artificial Jogos Pathfinding CUDA GPU GPGPU Agentes Inteligentes A-star Artificial Intelligence Games Intelligent Agents |
| Sumario: | Nos últimos anos, as unidades de processamento gráfico (GPU) têm apresentado um avanço significativo dos recursos computacionais disponíveis para o uso de aplicações não-gráficas. A capacidade de resolução de problemas envolvendo computação paralela, onde o mesmo programa é executado em diversos elementos de dados diferentes ao mesmo tempo, bem como o desenvolvimento de novas arquiteturas que suportem esse novo paradigma, como CUDA (Computed Unified Device Architecture), tem servido de motivação para a utilização da GPU em aplicações de propósito geral, especialmente em jogos. Em contrapartida, a performance das CPUs, mesmo com a presença de múltiplos núcleos (multi-core), tem diminuído, limitando o avanço tecnológico de diversas técnicas desenvolvidas na área de jogos e favorecendo a transição e o desenvolvimento das mesmas para a GPU. Alguns algoritmos de Inteligência Artificial que podem ser decompostos e demonstram certo nível de paralelismo, como o pathfinding, utilizado na navegação de agentes durante o jogo, têm sido desenvolvidos em GPU e demonstrado um desempenho melhor quando comparado à CPU. De modo semelhante, este trabalho tem como proposta a investigação e o desenvolvimento de possíveis otimizações ao algoritmo de pathfinding em GPU, por meio de CUDA, com ênfase em sua utilização na área de jogos, escalando a quantidade de agentes e nós de um mapa, possibilitando um comparativo com seu desempenho apresentado na CPU. |
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