大規模な社会シミュレーションのパフォーマンスを最適化するためのソリューション：
- ハードウェアの選択少なくともA100やその他の高性能GPUが必要で、弾力的な容量拡張のためにクラウド・コンピューティング・プラットフォームの利用を推奨する。
- パラメーター・チューニング合理化
OasisSimulatorのインテリジェンスの数（バッチ・シミュレーションを推奨）、アクションのタイプなどのパラメータを設定する。 - 分散コンピューティングスルー
pip install camel-oasisマルチノード並列コンピューティングをサポートする拡張モジュールのインストール - 知能グループ化100,000人以上のインテリジェンスをグループで管理し、通信のオーバーヘッドを削減する階層的シミュレーション・アーキテクチャ
実証テストによると、上記の方法により、同じハードウェア条件下で、数百万のインテリジェンスのシミュレーション速度を3-5倍向上させることができます。システム内蔵のパフォーマンスモニタリングツールを使用して、リアルタイムでリソース割り当てを最適化することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。CAMEL-AI: マルチインテリジェント協調システム構築のためのオープンソース・フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " CAMEL-AI大規模社会シミュレーションにおける性能ボトルネックへの対応
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