问题描述
我正在Repast 2.7中构建ABM，并且在项目中，我们将交付更大的生产数据集以通知我们的模型。
我在32核工作站上注意到可执行文件仅使用3-12核；平均cpu消耗量稳定在5.5％左右。似乎应该使用更多的内核。或最大化其使用的核心。我意识到这可能是幼稚的猜测。
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
报告32个核心可用。
我想知道是否以及如何配置我的项目以利用更多资源。我意识到可以使用HPC版本。但是，我首先想看看是否可以进行仿真以使用此计算机的所有可用资源，然后再进行另一次重写（我们从AnyLogic转到Repast。）
Tick目前仅花费最终版本大小的1/30的数据集大约需要60秒，而我们将在大约100个比较运行中进行上万次迭代。
感谢任何想法！
解决方法
Repast不提供模型代码的自动并行化。 Repast调度程序和代理代码在单个线程中运行，而显示将在单独的线程中运行，因此实际上只有一个CPU在完成模型逻辑的所有工作。为了提高模型性能，我们建议两个重要步骤：
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分析代码以确定哪些部分是计算瓶颈。 Yourkit是我过去使用过的优秀Java分析器。分析可以帮助确定部分代码是否效率低下和/或被频繁调用。对常用代码进行小的改进可以大大加快模型的速度。
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通过显式使用Java线程池来并行化模型。如果您的代理逻辑仅在上一步中才依赖于代理和环境的状态，则此过程非常简单。 Repast“群”演示是此概念的简单示例。简而言之，您可以创建一个针对每个刻度计划的代理“管理器”，管理器将按CPU数量划分代理，并让每批代理并行执行。