Реализация масштабируемых алгоритмов распределенного статистического моделирования на суперкомпьютере с помощью программной библиотеки PARMONC

Автор: Марченко Михаил Александрович

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Информационные проблемы математического моделирования

Статья в выпуске: 2 (19), 2013 года.

Бесплатный доступ

Представлена библиотека PARMONC (Parallel Monte Carlo), предназначенная для эффектив­ного распараллеливания различных приложений метода Монте-Карло, требующих больших вычислительных затрат. При распараллеливании используется “естественная” крупноблочная фрагментированность алгоритмов метода Монте-Карло. “Ядром” библиотеки является тща­тельно протестированный, быстрый и надежный длиннопериодный параллельный генератор псевдослучайных чисел. Библиотека представляет собой простой в использовании програм­мный инструмент для организации распределенных вычислений, не требующий от пользова­теля знания языка MPI; распараллеливание сложных последовательных программ статисти­ческого моделирования не вызывает затруднений. Библиотека PARMONC позволяет масшта­бировать вычисления на практически неограниченное число ядер, которое зависит только от используемой вычислительной системы, причем вычислительная нагрузка равномерно распре­деляется по всем ядрам. Ключевые слова: статистическое моделирование, метод Монте-Карло, генераторы псев­дослучайных чисел, распределенные вычисления, библиотеки программ.

Еще

Статистическое моделирование, метод монте-карло, генераторы псев­дослучайных чисел, распределенные вычисления, библиотеки программ

Короткий адрес: https://sciup.org/14320207

IDR: 14320207

Список литературы Реализация масштабируемых алгоритмов распределенного статистического моделирования на суперкомпьютере с помощью программной библиотеки PARMONC

  • Глинский Б. М., Родионов А. С., Марченко М. А. и др. Агентно-ориентированный под­ход к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию//Вестн. ЮУрГУ. Cер. Мат. моделирование и программирование. 2012. № 18. Вып. 12.
  • Glassman I. Combustion. 4th ed./I. Glassman, R. Yetter. Salt Lake City: Acad. Press, 2008.
  • Михайлов Г. А. Численноестатистическоемоделирование.МетодыМонте-Карло/Г.А.Ми­хайлов, А. В. Войтишек. М.: Академия, 2006.
  • Марченко М. А., Михайлов Г. А. Распределенные вычисления по методу Монте-Карло//Автоматика и телемеханика. 2007. Вып. 5. С. 157-170.
  • Marchenko M. A. Majorant frequency principle for an approximate solution of a nonlinear spatially inhomogeneous coagulation equation by the Monte Carlo method//Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2008. V. 21, N 3. P. 199-218.
  • Marchenko M. A., Mikhailov G. A. Parallel realization of statistical simulation and random number generators//Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2002. V. 17, N 1. P. 113-124.
  • Marchenko M. A. Parallel pseudorandom number generator for large-scale Monte Carlo simu­lations//Lecture Notes Comput. Sci. 2007. V. 4671. P. 276-282.
  • Страница библиотеки PARMONC на сайте ССКЦ КП СО РАН. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www2.sscc.ru/SORAN-INTEL/paper/2011/parmonc.htm.
  • Документация к библиотеке PARMONC на сайте ССКЦ КП СО РАН. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www2.sscc.ru/SORAN-INTEL/paper/2011/parmonc.pdf.
  • Marchenko M. PARMONC -a software library for massively parallel stochastic simulation//Lecture Notes Comput. Sci. 2011. V. 6873. P. 302-315.
  • Описание кластера НКС-30Т на сайте ССКЦ КП СО РАН. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www2.sscc.ru/HKC-30T/HKC-30T.htm.
Еще
Статья научная