Title (eng)
Benchmarking a parallelized agent-based simulation in economics
Parallel title (deu)
Benchmarken einer parallelisierten agentenbasierten Simulation aus der Ökonomie
Author
Oliver Reiter
Advisor
Wilfried Gansterer
Assessor
Wilfried Gansterer
Abstract (deu)
Agenten basierte Simulationen erfreuen sich steigender Beliebtheit in the
Sozialwissenschaften. Auch in der Ökonomie sind sie auf dem Vormarsch.
Das Wachsen der Modelle in Größe und Umfang macht es notwendig, die
Simulationen in parallel und möglichst effizient auszuführen.
Wir werden die Performance Eigenschaften des sogenannten “Benchmark”
Modells von Caiani et al. (2016) untersuchen, welches mithilfe des FLAME
frameworks implementiert wurde. Wir testen die Performance auf drei ver-
schiedenen Maschinen: auf einen gewöhnlichen Laptop, auf eine Multicore
Maschine und am Vienna Scientific Cluster 2 .
Die Resultate zeigen, dass die Performance der Simulation einerseits schlecht
ist, speziell wenn die erreichten MFLOPS pro Sekunde herangezogen wer-
den dass aber andererseits auch super-lineare Speedups möglich sind. Un-
sere Untersuchungen zeigen, dass sich beide Ergebnisse auf ein ineffizientes
Design auf die Art und Weise wie Daten der Agenten geladen und gespe-
ichert werden zurückführen lassen. Da eine stark überhöhte Menge an Daten
transferiert wird, ist diese Applikation I/O bound was zur enttäuschenden
Performance führt. Wenn dieser Datentransfer dann auf mehrere Prozesse
aufgeteilt wird, kommt es zu den super-linearen Speedups.
Abstract (eng)
Agent-based simulations are gaining popularity in the social sciences, also
in economics. As such simulation models grow in size and features, there is
a growing need that these simulations are executed in parallel.
We will study the performance behaviour of a parallelized agent-based model,
the so called “benchmark” model by Caiani et al. (2016), implemented in the
FLAME framework. The parallel performance of the model is tested on a
commodity hardware laptop, a multicore machine and the Vienna Scientific
Cluster 1 .
We find that the performance of the simulation is a) poor, especially when
MFLOPS per second are used as benchmark but also that b) super-linear
speedups are possible. We trace both these finding back to an inefficient
design of how the agent’s data is read and stored. An exaggerated amount of
data is transferred to the CPU, which makes the application I/O bound and
leads to the observed poor performance. Furthermore, when the simulation
is executed on more processes, data transfers are better distributed leading
to the super-linear speedups.
Keywords (eng)
Agent-based simulationhigh performance computingparallelism
Keywords (deu)
Agentenbasierte SimulationVienna Scientific ClusterHigh Performance Computing
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
iii, 64 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Number of pages
72
Study plan
Masterstudium Scientific Computing
[UA]
[066]
[940]
Association (deu)
Title (eng)
Benchmarking a parallelized agent-based simulation in economics
Parallel title (deu)
Benchmarken einer parallelisierten agentenbasierten Simulation aus der Ökonomie
Author
Oliver Reiter
Abstract (deu)
Agenten basierte Simulationen erfreuen sich steigender Beliebtheit in the
Sozialwissenschaften. Auch in der Ökonomie sind sie auf dem Vormarsch.
Das Wachsen der Modelle in Größe und Umfang macht es notwendig, die
Simulationen in parallel und möglichst effizient auszuführen.
Wir werden die Performance Eigenschaften des sogenannten “Benchmark”
Modells von Caiani et al. (2016) untersuchen, welches mithilfe des FLAME
frameworks implementiert wurde. Wir testen die Performance auf drei ver-
schiedenen Maschinen: auf einen gewöhnlichen Laptop, auf eine Multicore
Maschine und am Vienna Scientific Cluster 2 .
Die Resultate zeigen, dass die Performance der Simulation einerseits schlecht
ist, speziell wenn die erreichten MFLOPS pro Sekunde herangezogen wer-
den dass aber andererseits auch super-lineare Speedups möglich sind. Un-
sere Untersuchungen zeigen, dass sich beide Ergebnisse auf ein ineffizientes
Design auf die Art und Weise wie Daten der Agenten geladen und gespe-
ichert werden zurückführen lassen. Da eine stark überhöhte Menge an Daten
transferiert wird, ist diese Applikation I/O bound was zur enttäuschenden
Performance führt. Wenn dieser Datentransfer dann auf mehrere Prozesse
aufgeteilt wird, kommt es zu den super-linearen Speedups.
Abstract (eng)
Agent-based simulations are gaining popularity in the social sciences, also
in economics. As such simulation models grow in size and features, there is
a growing need that these simulations are executed in parallel.
We will study the performance behaviour of a parallelized agent-based model,
the so called “benchmark” model by Caiani et al. (2016), implemented in the
FLAME framework. The parallel performance of the model is tested on a
commodity hardware laptop, a multicore machine and the Vienna Scientific
Cluster 1 .
We find that the performance of the simulation is a) poor, especially when
MFLOPS per second are used as benchmark but also that b) super-linear
speedups are possible. We trace both these finding back to an inefficient
design of how the agent’s data is read and stored. An exaggerated amount of
data is transferred to the CPU, which makes the application I/O bound and
leads to the observed poor performance. Furthermore, when the simulation
is executed on more processes, data transfers are better distributed leading
to the super-linear speedups.
Keywords (eng)
Agent-based simulationhigh performance computingparallelism
Keywords (deu)
Agentenbasierte SimulationVienna Scientific ClusterHigh Performance Computing
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
72
Association (deu)
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