본 논문은 간단한 변수 제약 조건 하에서 비선형 함수의 전역 최솟값을 포함하는 GPU 기반 완전 탐색 방법을 제시한다. 구간 분석과 GPU의 성능 및 아키텍처를 결합하여, 전역 최솟값이 존재할 수 없는 영역을 반복적으로 제거하고 전역 최솟값이 존재해야 하는 유한한 영역 집합을 남긴다. 구간 분석의 엄밀성 덕분에 반올림 오차가 존재하더라도 전역 최솟값을 포함한다는 것이 보장된다. 효율성을 위해, GPU 성능 병목 현상을 피하기 위한 새로운 GPU 기반 단일 프로그램, 단일 데이터 병렬 프로그래밍 스타일을 채택하고, 대규모 비선형 함수를 최소화할 때 계산 비용을 줄이기 위해 변수 순환 기법을 통합하였다. Ackley 함수, Griewank 함수, Levy 함수, Rastrigin 함수 등 10개의 다봉형 벤치마크 테스트 함수(최대 10,000차원)를 최소화하여 방법의 유효성을 검증하였다. 기존 연구에서 보고되지 않은 80차원 이상의 벤치마크 함수에 대한 전역 최솟값을 성공적으로 포함하는 결과를 얻었다.
