面向计算模型敏感性分析的无服务器方法
分布式、并行与集群计算
2023-04-18 v1
摘要
数字孪生是物理对象或系统的虚拟表示,用于分析目的,通常通过计算机仿真在许多工程和学科中开展。近来,该方法被引入计算医学,即医疗数字孪生(DTH)概念。此类研究需要对其模型进行验证与确认,以及相应的敏感性分析和不确定性量化(VVUQ)。从计算角度看,VVUQ是一个计算密集型过程,因为它需要大量具有输入参数变化的运行。研究者常使用高性能计算(HPC)方案来运行VVUQ研究,其中参数组合数量可轻易达到数万。然而,对于相当一部分计算模型而言,HPC有一个可行的替代方案——无服务器计算。本文中我们假设,使用无服务器计算模型可成为运行VVUQ计算选定情形的实用且高效的方法。我们以EasyVVUQ库为例展示了这一点,我们通过为其提供对多种无服务器服务的支持来扩展该库。由此产生的库——CloudVVUQ——使用两个来自计算医学领域并适配无服务器执行的真实应用进行了评估。我们的实验证明了所提方法的可扩展性。
引用
@article{arxiv.2304.08190,
title = {Serverless Approach to Sensitivity Analysis of Computational Models},
author = {Piotr Kica and Magdalena Otta and Krzysztof Czechowicz and Karol Zając and Piotr Nowakowski and Andrew Narracott and Ian Halliday and Maciej Malawski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08190},
year = {2023}
}
备注
Accepted at CCGrid2023 conference