論文の概要: Parallelizing a 1-Dim Nagel-Schreckenberg Traffic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14311v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 17:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 14:29:57.436538
• Title: Parallelizing a 1-Dim Nagel-Schreckenberg Traffic Model
• Title（参考訳）: 1次元Nagel-Schreckenberg交通モデル並列化
• Authors: Ramses van Zon, Marcelo Ponce
• Abstract要約: この課題はトロント大学のPHY1610 Scientific Computing for Physicistsの大学院のために作られた。 我々は,Nagel-Schreckenbergモデルを実装した既存のシリアルコードの,共有メモリ並列化および再現可能なバージョンの実装プロセスを通じて,学生を指導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Nagel-Schreckenberg model is a stochastic one-dimensional traffic model. In this assignment, we guide students through the process of implementing a shared-memory parallel and reproducible version of an existing serial code that implements this model, and to analyze its scaling behavior. One of the key elements in this traffic model is the presence of randomness, without which it would lack realistic phenomena such as traffic jams. Its implementation thus requires techniques associated with Monte Carlo simulations and pseudo-random number generation (PRNG). PRNGs are notoriously tricky to deal with in parallel when combined with the requirement of reproducibility. This assignment was created for the graduate course PHY1610 Scientific Computing for Physicists at the University of Toronto, which had its origin in the training program of the SciNet HPC Consortium, and is also very suitable for other scientific disciplines. Several variations of the assignment have been used over the years.
• Abstract（参考訳）: nagel-schreckenbergモデルは確率的一次元交通モデルである。 この課題では,このモデルを実装した既存シリアルコードの共有メモリ並列および再現可能なバージョンを実装し,そのスケーリング動作を分析するプロセスを通じて学生を指導する。 この交通モデルにおける重要な要素の1つはランダム性の存在であり、交通渋滞のような現実的な現象を欠く。 そのため、モンテカルロシミュレーションや擬似ランダム数生成(PRNG)に関連する技術が必要である。 PRNGは再現性の要件と組み合わせることで、並列処理が難しいことで知られています。 この課題はトロント大学の大学院でPHY1610 Scientific Computing for Physicistsとして作られ、SciNet HPC Consortiumのトレーニングプログラムに起源を持ち、他の科学分野にも非常に適している。 長年にわたりいくつかのバリエーションが用いられてきた。

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