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Random number generators for large-scale parallel Monte Carlo simulations on FPGA

机译:在FPGA上大规模并行蒙特卡罗模拟随机数发电机

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摘要

Through parallelization, field programmable gate array (FPGA) can achieve unprecedented speeds in large-scale parallel Monte Carlo (LPMC) simulations. FPGA presents both new constraints and new opportunities for the implementations of random number generators (RNGs), which are key elements of any Monte Carlo (MC) simulation system. Using empirical and application based tests, this study evaluates all of the four RNGs used in previous FPGA based MC studies and newly proposed FPGA implementations for two well-known high-quality RNGs that are suitable for LPMC studies on FPGA. One of the newly proposed FPGA implementations: a parallel version of additive lagged Fibonacci generator (Parallel ALFG) is found to be the best among the evaluated RNGs in fulfilling the needs of LPMC simulations on FPGA. (c) 2018 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:通过并行化,现场可编程门阵列(FPGA)可以在大规模并行蒙特卡罗(LPMC)模拟中实现前所未有的速度。 FPGA为随机数生成器(RNG)的实现提供了新的约束和新的机会,这是任何蒙特卡罗(MC)仿真系统的关键要素。 本研究中使用了实证和应用的测试,该研究评估了以前的FPGA基于FPGA的MC研究中使用的四个RNG,以及用于两种众所周知的高质量RNG的新提出的FPGA实现,适用于对FPGA研究的LPMC研究。 其中一个新提议的FPGA实施方式:并行版本的添加剂滞后的Fibonacci发生器(并行ALFG)是在满足FPGA上满足LPMC仿真的需求的评估RNG中的最佳状态。 (c)2018年Elsevier Inc.保留所有权利。

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