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尼古拉斯·普雷沃;索斯，马特;Kuldeep S.梅尔。

利用GPU在并行SAT解决中实现有效的子句共享。 （英语） Zbl 07495592号

Li，Chu-Min（编辑）等，《满意度测试的理论和应用——SAT 2021》。第24届国际会议，西班牙巴塞罗那，2021年7月5日至9日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12831, 471-487 (2021).
小结：由于巧妙的软件工程和数据结构的创造性设计，过去二十年见证了SAT解算器运行时性能的空前提高。然而，年度SAT竞赛的大多数参赛作品保留了MiniSat的核心架构，该架构是从单核CPU架构的角度设计的。然而，自2005年以来，由于Dennard扩展即将结束，出现了向异构架构的重大转变。
这项工作的主要贡献是一个新的基于多线程CDCL的框架，称为\（mathsf{GPUShareSat}\），旨在利用CPU+GPU体系结构。我们方法的核心基本原则是在CPU和GPU之间划分任务，以尝试实现两者的最佳效果。我们观察到，基于位向量的操作可以让GPU有效地确定所学子句对不同线程的有用性，并相应地通知线程相关子句的存在。这种针对来自不同线程的所有赋值检查所有子句的方法允许GPU通过聪明的组测试策略和按位操作挖掘其大规模并行性的潜力。
我们详细的实证分析表明了我们的方法的实际效率：特别是，（mathsf{GPUShareSat}）与最先进的单线程解算器Relaxed_LCMDCBDL_newTech相比，2020年SAT竞赛的并行赛道获胜者P-MCOMSPS-STR多解决了19个实例。
关于整个系列，请参见[Zbl 1482.68030号].

MSC公司：

65年第68季度 算法和问题复杂性分析
68兰特 可满足性的计算方面
68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）

软件：

SATO公司;玲玲;Treengeling公司;超小卫星;ManySAT公司;SAT时CUD;褶皱;查夫;巴基斯坦国家税务局
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Prevot}等人，Lect。注释计算。科学。12831471--487（2021；Zbl 07495592）
全文： 内政部

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