Sinir ağları kullanarak grafik işleme üniteleri üzerinde gerçeklenebilirlik problemleri çözme için paralel bir yaklaşım

Grafik İşleme Üniteleri (GİÜ'ler) son zamanlarda genel amaçlı uygulamaların paralelleştirilmesi konusunda popüler olmuştur. GİÜ'ler çok sayıda güçlü işlemciden oluşup hazır paket olarak sunulmaktadır. Gerçeklenebilirlik Problemi (GP) bilinen en eski NP-karmaşıklık problemlerinden biridir. GP çözümünün otomatik teorem ispatı, devre tasarımı, yapay zeka ve yazılım doğrulama gibi çeşitli uygulama alanları vardır. GP'yi deneysel olarak çözen birçok algoritma olmasına karşın, bunların tüm GP örnekleri üzerinde etkili olduğuna inanılmamaktadır. Bu tezde, GP'yi çözmek için algoritma seçim mekanizması olarak yapay sinir ağlarını kullanan yeni bir GİÜ tabanlı paralel bir yaklaşım öneriyoruz. Bizim sistemimizde, nihai sonuca ulaşmak için yapılan deneyler üzerinde oluşturulan alt problemlerin, doğru algoritmalar (çözücüler) seçilerek çözülmesi ile 3 kata kadar hızlanmalar olduğunu gösteriyoruz.