En chefsbaserad parallelliseringsalgoritm för Quantum Monte Carlo (QMC-MW) presenteras och jämförs med den rena iterativa parallelliseringsalgoritmen, som är i allmänt bruk. Den nya manager-worker algoritmen utför automatisk lastbalansering, vilket gör det möjligt att utföra nära den teoretiska maximal hastighet även på heterogena parallella datorer. Dessutom utför den nya algoritmen såväl som den rena iterativa algoritmen på homogena parallella datorer. I kombination med den dynamiska distribuerbara dekorrelationsalgoritmen (DDDA) [Feldmann et al., J Comput Chem 28, 2309 (2007) gör den nya algoritmen att QMC-beräkningar kan avslutas på en förspecificerad konvergensnivå snarare än på ett förspecificerat antal steg (vanlig praxis). Detta möjliggör en garanterad precisionsnivå till minsta möjliga kostnad. Dessutom visar vi (genom både analytisk härledning och experimentell verifiering) att vanliga QMC-implementationer inte är "perfekt parallella" som ofta påstås.
En chef-arbetsbaserad parallelliseringsalgoritm för Quantum Monte Carlo (QMC-MW) presenteras på REF på heterogena parallella datorer och de jämförs med den rena iterativa parallelliseringsalgoritmen (QMC-PI).
Manager-worker-based model for the parallelization of quantum Monte Carlo on heterogeneous and homogeneous networks.
{'venue': 'Journal of computational chemistry', 'journal': 'Journal of computational chemistry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}