openmp личные / общие данные в симуляции MC

Question

openmp личные / общие данные в симуляции MC

Я моделирую стохастическое дифференциальное уравнение методом Монте-Карло, который в принципе идеально подходит для openMP, поскольку разные реализации не зависят друг от друга. К сожалению, я столкнулся с некоторыми проблемами с моим кодом, который дает неверный результат, как только я включаю openMP. Без этого все работает отлично. Мой «критический» цикл выглядит так:

double price = 0.0
#pragma omp parallel for private(VOld, VNew)
for (long i = 0; i < NSim; ++i){
VOld = S_0;
for (long index = 0; index < Nt; ++index){
VNew = VOld  + (dt * r * VOld) + (sqrdt * sig * VOld * dW());
VOld = VNew;
}
double tmp = myOption.PayOff(VNew);
price += (tmp)/double(NSim);
}

Буду очень признателен за любую помощь. Заранее спасибо 🙂

2

boost c++montecarlo openmp

Решение

Другие решения

Ну, одна проблема, которую я вижу, состоит в том, что у вас есть условие гонки по переменной price, Вы должны делать сокращение

#pragma omp parallel for private(VOld, VNew) reduction(+:price)

То же самое касается вашей переменной OptionPrice

Кроме того, мне кажется, что rng все еще общедоступный, а не приватный. Вы должны определить его в параллельном блоке, если вы хотите, чтобы он был закрытым или объявить его закрытым (для закрытых переменных я предпочитаю объявлять их в параллельном блоке, который автоматически делает их закрытыми, а не объявлять их закрытыми).

2

Итак, основываясь на ответах @jmbr и @raxman, я переместил внутренний цикл в отдельную функцию и убедился, что rng сейчас действительно личное. Также обратите внимание на трюк с посевом, который становится жизненно важным. Кроме того, я представил reduction на OptionPrice, Код ниже работает нормально.

double SimulateStockPrice(const double InitialPrize, const double dt, const long Nt, const double r, const double sig, boost::mt19937 *rng){

static unsigned long seed = 0;
boost::mt19937 *rng = new boost::mt19937();
rng -> seed((++seed) + time(NULL));
boost::normal_distribution<> nd(0.0, 1.0);
boost::variate_generator< boost::mt19937, boost::normal_distribution<> > dW(*rng, nd);

double sqrdt = sqrt(dt);
double PriceNew(0.0), PriceOld(InitialPrize);

for (long index = 0; index < Nt; ++index){
PriceNew = PriceOld  + (dt * r * PriceOld) + (sqrdt * sig * PriceOld * dW());
PriceOld = PriceNew;
}

delete rng;
return PriceNew;
}

Затем в большой петле я иду с:

#pragma omp parallel for default(none) shared(dt, NSim, Nt, S_0, myOption) reduction(+:OptionPrice)
for (long i = 0; i < NSim; ++i){
double StockPrice = SimulateStockPrice(S_0, dt, Nt, myOption.r, myOption.sig, rng);
double PayOff     = myOption.myPayOffFunction(StockPrice);
OptionPrice      += PayOff;
}

И пошло-поехало 🙂

1

Источник

Accepted Answer

Распространенная ошибка — забывать, что у каждого потока должен быть свой генератор случайных чисел. Если это не так, то каждый вызов dW будет портить внутреннее состояние (общего, а не частного) генератора случайных чисел.

Надеюсь, это поможет.

2