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# E10: 大规模问题实验
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## 实验目的
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验证 cuGenOpt 在大规模问题（n>100）上的性能表现，以及多 GPU 简化版的实际收益。
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## 实验设计
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### 测试规模
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**TSP**:
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- n = 100, 200, 300, 400, 500
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**VRP**:
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- n = 50, 100, 150, 200
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- 车辆数动态调整（n/20 + 1）
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- 容量固定为 150
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### 对比维度
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1. **单 GPU vs 多 GPU**（简化版）
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2. **不同规模下的性能表现**
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3. **多 GPU 的收益曲线**
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### 配置参数
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```cpp
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SolverConfig cfg;
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cfg.pop_size = 0; // 自适应（L2 cache感知）
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cfg.max_gen = 10000;
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cfg.num_islands = 16;
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cfg.use_aos = true;
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cfg.sa_temp_init = 50.0f;
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cfg.use_cuda_graph = true;
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```
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### 运行次数
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每个配置运行 5 次，取平均值。
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## 文件说明
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- `large_tsp_problem.cuh`: 支持最多 512 个城市的 TSP 问题定义
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- `large_vrp_problem.cuh`: 支持最多 256 个客户、16 辆车的 VRP 问题定义
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- `gpu.cu`: 主实验代码
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## 编译和运行
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```bash
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# 在远程服务器上
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cd ~/cugenopt_e10
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# 编译
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nvcc -arch=sm_70 -O2 -std=c++17 --extended-lambda \
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-I ../../../prototype/core \
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-I ../../../prototype/problems \
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-I . \
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-o e10_test gpu.cu
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# 运行
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./e10_test > e10_output.txt 2>&1
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```
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## 预期结果
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1. **单 GPU 性能**：
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- 小规模（n≤100）：gap < 5%
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- 中规模（n=200-300）：gap < 10%
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- 大规模（n≥400）：gap 可能较高，但仍能找到可行解
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2. **多 GPU 收益**：
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- 预期在大规模问题上收益更明显（2-5%）
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- 验证"简化版"在实际场景中的价值
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3. **可扩展性**：
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- 观察 gens/s 随规模的变化
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- 识别性能瓶颈（shared memory, L2 cache）
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## 实验日期
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2026-03-05
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