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该文件pso-gpu-shared.cu，用于在GPU上共享PSO算法。

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简介：
通过运用CUDA编程技术，成功地构建了并行粒子群优化算法的实现方案。算法的核心运算环节在GPU平台上得以高效运行，而CPU则负责处理整个逻辑控制流程。相较于传统的串行计算方式，采用并行计算方法能够显著提升运算速度，并达到更高的精度，其计算效率提升幅度高达十倍之多。

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  • PSO-GPU-Shared.cu
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    PSO-GPU-Shared.cu 是一个CUDA C源代码文件，实现了基于粒子群优化算法（PSO）的并行计算程序，充分利用了GPU共享内存以加速复杂问题求解过程。 使用CUDA编程实现并行粒子群优化算法，在GPU上执行主要的运算部分，而CPU负责逻辑控制。相比串行计算块，并行计算速度快10倍以上且精度更高。
     
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    本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统中使用Anaconda软件包管理器来安装并配置TensorFlow-GPU版，包含环境设置及可能遇到的问题解决方案。 当在Anaconda环境中安装Tensorflow并连接清华源镜像时，默认的国外镜像地址会导致下载速度慢甚至失败。为了解决这个问题，可以使用国内清华大学提供的镜像来加速下载过程。 具体操作步骤如下：首先，在 Anaconda Prompt 中输入以下两行命令： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` 然后继续执行： ``` conda config --set show_channel_urls yes ```
     
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