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马尔科夫链蒙特卡洛MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法广泛应用于地球系统模型中参数不确定性分析和模拟.由于地球环境科学数据的高维度、大容量特性,迫切需求高性能的MCMC算法满足应用需求.采用数据分治法实现该算法的多核并行化.利用静态和动态分配策略将算法中的多个输入链分配到各CPU;独立计算并通过共享内存实现进程间通信;主进程回收各单元计算结果,合成最终的马尔可夫链输出矩阵.采用控制变量法分析不同样本和马尔可夫链数量下的算法加速情况.结果表明在计算规模较大、动态负载均衡的条件下易于获得较好的加速比,在4个CPU以内时效果显著,之后随着CPU增加加速效果出现波动或趋于稳定.研究表明并行化MCMC能够利用多核CPU硬件设施获得加速效果,更多核数的加速性能存在进一步优化的空间.
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计算机应用与软件
ISSN： 1000-386X
CN： 31-1260/TP
Year： 2017
Issue： 12
Volume： 34
Page： 250-255,272
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