OPMOS: Ordered Parallel Multi-Objective Shortest-Path

要約

多目的最短経路 (MOS) 問題は、多属性グラフ内の開始ノードから宛先ノードまでの一連のパレート最適解を見つけます。
NP ハード MOS 問題を解決するために、文献ではヒューリスティックな多目的 A* スタイルのアルゴリズム アプローチが調査されています。
一般化された MOS アルゴリズムは、各ノードで部分パスの「フロンティア」を維持し、順序付けられた処理を実行して、目標ノードに到達するためのパレート最適パスが確実に生成されるようにします。
非支配パスが急速に増加し、それに付随してパレート最適解が大幅に増加するため、目的の数が増加すると、アルゴリズムは計算的に扱いにくくなります。
これまでの研究は複雑さを軽減するためのアルゴリズム手法に焦点を当ててきましたが、私たちはアルゴリズム アーキテクチャ アプローチを使用して並列処理を活用することでこの課題に取り組みました。
重要な洞察は、MOS アルゴリズムが高い作業効率を維持するために部分パスの順序付けられた実行に依存しているということです。
ここで提案する OPMOS フレームワークは、順序付けされた並列処理のロックを解除し、MOS での複数のパスの同時実行を効率的に活用します。
NVIDIA GH200 スーパーチップを使用した実験評価では、配送ルーティングのための実世界のアプリケーションを使用した作業効率と並列処理における OPMOS のパフォーマンス スケーリングの可能性が示されています。

要約(オリジナル)

The Multi-Objective Shortest-Path (MOS) problem finds a set of Pareto-optimal solutions from a start node to a destination node in a multi-attribute graph. To solve the NP-hard MOS problem, the literature explores heuristic multi-objective A*-style algorithmic approaches. A generalized MOS algorithm maintains a ‘frontier’ of partial paths at each node and performs ordered processing to ensure that Pareto-optimal paths are generated to reach the goal node. The algorithm becomes computationally intractable as the number of objectives increases due to a rapid increase in the non-dominated paths, and the concomitantly large increase in Pareto-optimal solutions. While prior works have focused on algorithmic methods to reduce the complexity, we tackle this challenge by exploiting parallelism using an algorithm-architecture approach. The key insight is that MOS algorithms rely on the ordered execution of partial paths to maintain high work efficiency. The OPMOS framework, proposed herein, unlocks ordered parallelism and efficiently exploits the concurrent execution of multiple paths in MOS. Experimental evaluation using the NVIDIA GH200 Superchip shows the performance scaling potential of OPMOS on work efficiency and parallelism using a real-world application to ship routing.

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