Metoder för att genomföra stokastiska simuleringar på Graphics Processing Unit (GPU) har utvecklats. Dessa algoritmer används i en simulering av mikro- och nanoenheter med optiska pincetter, men är också direkt kompatibla med simuleringar av en mängd olika monteringstekniker med antingen elektroforetiska, magnetiska eller andra fångstmetoder. Betydande upphastighet är möjligt för stokastiska partikelsimuleringar när du använder GPU, som ingår i de flesta PC: s, snarare än CPU som hanterar de flesta beräkningar. En noggrann analys av noggrannheten och precisionen när man använder GPU i stokastiska simuleringar saknas dock och behandlas här. En stokastisk simulering för sfäriska partiklar med Langevins ekvation och Verlet-integration har utvecklats och kartlagts på stadier av GPU-hårdvaran som ger bästa prestanda. Resultaten från CPU- och GPU-implementationen jämförs sedan med varandra och med väletablerad teori. Felet i den genomsnittliga ensembleenergin och diffusionskonstanten mäts för både CPU- och GPU-implementationer. Den tid det tar att slutföra flera simuleringsexperiment på varje plattform har också uppmätts och den hastighetshöjning som GPU uppnått beräknas sedan.
Med hjälp av en modell som liknar vår, Balijepalli et al. REF ger en noggrannhets- och felanalys av resultat från både CPU och GPU, tillsammans med experimentell validering av simuleringen.
Stochastic Simulations with Graphics Hardware : Characterization of Accuracy and Performance
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computing and Information Science in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}