この前、メタ戦略アルゴリズム（メタ解法、メタヒューリスティックスとも言われる）は CUDA(つまり GPGPU)で速くすることは出来ませんかと聞かれたのだが、アルゴリズムの都合上、非連続メモリアクセス、代入、大小比較、整数演算などが構成上多くを占めているので、GPGPU での高速化は難しいのではないだろうか。むしろデータやパラメータなどで分割して、グリッドやクラウドで並列分散処理した方が効果が期待できる。グリッド系技術でメタ戦略アルゴリズムの並列化というのも作ったことがあるのだが、実装も実行も結構面倒な上に性能を上げるのは難しい。この種のアルゴリズムは、コンピュータの性能を使い切るように実装するのは大変困難であるが、またそのように実装出来たとしても、それが最終的な解の良さにどれだけ貢献できるかというとこれも怪しいところだ。
