0

由于模拟运行需要大量时间，我正在使用并行化在 Matlab 中运行蒙特卡罗模拟。

主要目标是创建一个非常大的面板数据集并使用它来估计一些回归。

问题是，当我在没有并行化的情况下运行模拟时，它们需要很长时间才能运行，所以我决定使用 spmd 选项。但是，运行并行代码的结果与正常代码相比有很大不同。

rng(3857);
for r=1:MCREP
Ycom=[];
Xcom=[];
YLcom=[];

spmd
for it=labindex:numlabs:NT
    (code to generate different components, alpha, delta, x_it, eps_it)
    %e.g. x_it=2+1*randn(TT,1);   
    (uses random number generator: rndn)

    % Create different time periods observations for each individual
    for t=2:TT
        yi(t)=xi*alpha+mu*delta+rho*yi(t-1)+beta*x_it(t)+eps_it(t);
        yLi(t)=yi(t-1);
    end

    % Concatenate each individual in a big matrix: create panel
    Ycom=[Ycom yi];
    Xcom=[Xcom x_it];
    YLcom=[YLcom yLi];
end
end

% Retrieve data stored in composite form
mm=matlabpool('size');
for i=1:mm
Y(:,(i-1)*(NT/mm)+1:i*(NT/mm))=Ycom{i};
X(:,(i-1)*(NT/mm)+1:i*(NT/mm))=Xcom{i};
YL(:,(i-1)*(NT/mm)+1:i*(NT/mm))=YLcom{i};
end

(rest of the code, run regressions)

end

代码的密集部分是与 spmd 并行的代码，它创建了一个非常大的面板数据集，其中列是独立的个体，行是相关的时间段。

我的主要问题是，当我使用并行运行代码时，结果与我不使用它时的结果不同，而且如果我使用 8 个工人或 16 个工人，结果也不同。然而，在没有并行化的情况下运行代码在一段时间内是不可行的。

我相信问题来自随机数生成，但我无法修复 spmd 内的种子，因为这意味着在 Monte Carlo 循环内修复种子，因此所有重复都将具有相同的数字。

我想知道如何修复随机数生成器，这样无论我使用多少个工人都会给我相同的结果。

PS。另一种解决方案是在最外层循环（蒙特卡洛循环）中执行 spmd，但是当我以这种方式使用并行化时，我看不到性能提升。

非常感谢您的帮助。

4

1 回答 1

0

呵呵... MATLAB 并行执行中的随机生成器确实是个问题。

MATLAB 关于随机生成器的网页（http://www.mathworks.com/help/matlab/math/creating-and-controlling-a-random-number-stream.html）指出只有两个流/生成器可以有多个流。这两个有一个有限的时期（见上一个链接的表格）。

但！！！默认生成器 ( mt19937ar) 可以播种以获得不同的结果 :)

因此，您可以做的是从 开始，mrg32k3a在每个工作人员中获取一个随机数，然后使用该随机数和工作人员索引来播种mt19937ar生成器。

例如

spmd
  r1 = rand(randStream{labindex}, [1 1]);
  r2 = rand(randStream{labindex}, [1 1]);
  rng(labindex+(r1/r2), 'twister');

% Do you stuff
end

当然，r1andr2可以修改（或者，也许，添加更多r's）以获得更复杂的播种。

于 2015-08-22T09:41:57.210 回答