Vi presenterar en fallstudie om nyttan av grafikkort för att utföra massivt parallellsimulering av avancerade Monte Carlo-metoder. Grafikkort som innehåller flera Graphics Processing Units (GPU) är fristående parallella beräkningsenheter som kan inrymmas i konventionella stationära och bärbara datorer. För vissa klasser av Monte Carlo algoritmer erbjuder de massivt parallell simulering, med den extra fördelen jämfört med konventionella distribuerade multi-core processorer som de är billiga, lättillgängliga, lätt att underhålla, lätt att koda, dedikerade lokala enheter med låg strömförbrukning. På en kanonisk uppsättning stokastiska simuleringsexempel, inklusive populationsbaserade Markov-kedjor Monte Carlo-metoder och sekventiella Monte Carlo-metoder, hittar vi uppfarter från 35 till 500 gånger över konventionell enkelgängad datakod. Våra resultat tyder på att GPU har potential att underlätta tillväxten av statistisk modellering till komplexa data rika domäner genom tillgången till billiga och tillgängliga många-kärniga beräkningar. Vi anser att den hastighet vi observerar bör motivera en bredare användning av parallella simuleringsmetoder och större metodisk uppmärksamhet på deras utformning.
Denna implementering fungerade med en uppsättning stokastiska simulering exempel inklusive populationsbaserade Markov kedja Monte-Carlo simuleringar på GPU och det förde upp hastighet från 35 till 500 över CPU-implementationer REF.
On the utility of graphics cards to perform massively parallel simulation of advanced Monte Carlo methods
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}