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【2h】

Dynamic Multicore Processing for Pandemic Influenza Simulation

机译：大流行性流感模拟的动态多核处理

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摘要

Pandemic simulation is a useful tool for analyzing outbreaks and exploring the impact of variations in disease, population, and intervention models. Unfortunately, this type of simulation can be quite time-consuming especially for large models and significant outbreaks, which makes it difficult to run the simulations interactively and to use simulation for decision support during ongoing outbreaks. Improved run-time performance enables new applications of pandemic simulations, and can potentially allow decision makers to explore different scenarios and intervention effects.Parallelization of infection-probability calculations and multicore architectures can take advantage of modern processors to achieve significant run-time performance improvements. However, because of the varying computational load during each simulation run, which originates from the changing number of infectious persons during the outbreak, it is not useful to us the same multicore setup during the simulation run. The best performance can be achieved by dynamically changing the use of the available processor cores to balance the overhead of multithreading with the performance gains of parallelization.
机译：大流行模拟是分析疾病暴发和探索疾病，人群和干预模型变化的影响的有用工具。不幸的是，这种类型的模拟可能非常耗时，尤其是对于大型模型和重大爆发，这使得在持续爆发期间难以交互运行模拟以及将模拟用于决策支持非常困难。改进的运行时性能支持大流行模拟的新应用，并有可能使决策者探索不同的情况和干预效果。感染概率计算和多核体系结构的并行化可以利用现代处理器的优势来显着提高运行时性能。但是，由于每次模拟运行期间计算负荷的变化是由于爆发期间感染人数的变化而引起的，因此对于我们在模拟运行期间使用相同的多核设置来说，这是没有用的。通过动态更改可用处理器内核的使用以平衡多线程的开销与并行化的性能增益之间的平衡，可以获得最佳性能。

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