sPEGG：商用图形处理器上的高吞吐量生态进化模拟
sPEGG: high throughput eco-evolutionary simulations on commodity graphics processors
摘要：
将群体遗传学整合到群落生态学理论中是生态学和进化的一个主要目标，但分析由此产生的模型在计算上是令人生畏的。在这里，我们描述sPEGG（$\underline{\textrm{s}}\textrm{imulating}$ $\underline{\textrm{P}}\textrm{henotypic}$ $\underline{\textrm{E}}\textrm{volution}$ on $\underline{\textrm{G}}\textrm{eneral Purpose}$ $\underline{\textrm{G}}\textrm{raphics Processing Units}$（GPGPU）），一个开源的，多物种的前向时间群体遗传学模拟器。使用单个商品GPGPU而不是单个中央处理器，我们发现sPEGG可以将生态进化模拟加速超过200倍，与中小型计算机集群的性能相当。
英文摘要：
Integrating population genetics into community ecology theory is a major goal in ecology and evolution, but analyzing the resulting models is computationally daunting. Here we describe sPEGG ($\underline{\textrm{s}}\textrm{imulating}$ $\underline{\textrm{P}}\textrm{henotypic}$ $\underline{\textrm{E}}\textrm{volution}$ on $\underline{\textrm{G}}\textrm{eneral Purpose}$ $\underline{\textrm{G}}\textrm{raphics Processing Units}$ (GPGPUs)), an open-source, multi-species forward-time population genetics simulator. Using a single commodity GPGPU instead of a single central processor, we find sPEGG can accelerate eco-evolutionary simulations by a factor of over 200, comparable to performance on a small-to-medium sized computer cluster.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
