Bachelorverteidigung von Leon Herrmann

Stochastische Modelle müssen aufgrund ihrer auf Zufall basierenden Ausführung oft mehrfach simuliert werden, um aussagekräftige Informationen über die Modelle zu erhalten. Neben einer kurzen Betrachtung existierender Ansätze, werden in dieser Arbeit drei Strategien vorgestellt, um Ensemblen von stochastischen Simulationen effizient parallel auf einer Grafikkarte auszuführen. Die implementierten Strategien nutzen hierbei verschiedene Ansätze zur Implementierung des selben Simulationsalgorithmus (Optimized Direct Method). Durch Nutzung von Code-Generierung werden die Simulatoren von konkreten Modellen getrennt und können so für die Simulation diverser stochastischer Modelle eingesetzt werden. Die GPU-Simulatoren wurden mit verschieden komplexen stochastischen Modellen evaluiert. Die Ergebnisse zeigen eine bis zu 67-fache Ausführungsgeschwindigkeit gegenüber einer state-of-the-art seriellen CPU-Implementierung. Zudem können unterschiedliche Eignungen der Ansätze für unterschiedlich aufgebaute Modelle festgestellt werden.