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J-GLOBAL ID：201702238072070151   整理番号：17A1399604

種々のコンピューティング環境上での再現性のある大規模社会シミュレーション【Powered by NICT】

Reproducible large-scale social simulations on various computing environment

著者 (2件)： Harada Takuya (Department of Informatics, Graduate School of Kansai University, Takatsuki, Osaka, Japan) ,  Muarata Tadahiko (Department of Informatics, Kansai University, Takatsuki, Osaka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IFSA-SCIS  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,CPU(Central Processing Unit)またはGPU(グラフィック処理ユニット)を含む様々なコンピューティング環境上で再現性のある大規模社会シミュレーションのための並列計算手法を提案した。大規模社会シミュレーションのための計算資源を使用する場合,シミュレーションの再現性を考慮すべきである。「再現性」シミュレーションの同じ試験を繰り返すことができることを意味する。同じ計算資源である試験を繰り返すに対し有効であれば,同じシミュレーション結果を再現するのに容易である。全てではない同じ計算資源が利用可能である場合には,乱数発生器は,元の計算資源から異なってくる可能性があるため,同じ試験を得ることが困難になる。本研究では,CPUやGPU上でのマルチスレッド計算を採用した。CPUやGPU上での再現性のある社会的シミュレーションを実行する二モデルを提案した。一つは試験(試験並列化)を並列化することである。もう一つは単一シミュレーション(エージェント並列)のエージェントを並列化することである。これらのモデルは,異なる計算資源の再現性も確保できる。著者らの実験結果は,同じ計算プロセスはCPUやGPU上で得られることを示した。CPUやGPU上での大規模社会シミュレーションを並列化する,二次効果としてシミュレーションを加速することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 乱数発生器 ,  並列演算 ,  マルチスレッド ,  *再現性 ,  エージェント ,  *シミュレーション
準シソーラス用語： 計算資源 ,  GPU【プロセッサ】 ,  *社会シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンピューティング ,  環境 ,  再現性 ,  大規模 ,  社会シミュレーション