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.
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.