【摘 要】
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对Markov性能势理论在一类闭排队网络中进行梯度估计的应用给出了一种高效的并行仿真算法.针对仿真中占总运算量70%以上的一类参数矩阵运算的特点,提出了一种新的矩阵元素对
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对Markov性能势理论在一类闭排队网络中进行梯度估计的应用给出了一种高效的并行仿真算法.针对仿真中占总运算量70%以上的一类参数矩阵运算的特点,提出了一种新的矩阵元素对处理器的分配方法:"螺旋式"划分法,使该部分矩阵运算在所有处理器上达到了完全负载平衡;针对仿真中样本轨道数据的大量的广播式通讯开销,该文提出用"公共随机数"法使所有处理器产生相同的样本轨道,从而以增加很小工作量的代价去掉了这部分通讯开销.另外,由于仿真中占运算量90%以上的两部分矩阵进行并行计算时具有特征;没有矩阵元素在各处理器间相互交换的通讯开销,该文算法能广泛地适用于各种体系结构的并行机.最后给出了该并行算法在曙光-1000并行机上的计算结果,显示出该算法能取得接近线性的加速比和较高的并行效率.
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