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文檔簡介
1、人工社會是進行社會科學研究的有效手段,其核心方法是基于Agent的建模、仿真和實驗分析。隨著仿真應用需求的發(fā)展,人工社會規(guī)模逐漸增大,Agent模型及其行為規(guī)則日益復雜、交互關系網(wǎng)絡越來越龐大。為了滿足人工社會仿真計算實驗實時性、高效性的要求,提高大規(guī)模人工社會仿真執(zhí)行效率就成為了亟待解決的問題。隨著 GPU等異構處理器的發(fā)展,CPU/GPU異構并行系統(tǒng)在合理功耗下能夠獲得強大的計算性能,已經(jīng)成為高性能計算機發(fā)展的方向,也逐漸應用于仿真
2、領域的計算加速中。面對日益增長的人工社會仿真規(guī)模和復雜度,利用CPU/GPU異構并行系統(tǒng)計算優(yōu)勢進行仿真性能優(yōu)化,就成為了提升人工社會仿真執(zhí)行效率的有效途徑。
在上述問題背景下,本文基于單進程、多線程的保守并行仿真引擎框架,提出了基于三層引擎管理的CPU/GPU異構并行仿真引擎架構,同時針對大規(guī)模Agent仿真特點,對GPU仿真內(nèi)核的數(shù)據(jù)結構和調(diào)度算法進行了設計和優(yōu)化。為了彌補并行仿真內(nèi)核對人工社會不同應用領域的性能加速局限,
3、本文提出了面向領域的GPU仿真計算服務組件思想。主要研究工作和成果如下:
(1)提出了面向大規(guī)模人工社會的CPU/GPU異構并行系統(tǒng)計算加速方法和實現(xiàn)框架。CPU/GPU異構并行系統(tǒng)計算加速方法將 GPU的兩種仿真應用方式(協(xié)處理器與主處理器)共同應用于大規(guī)模Agent仿真的計算加速中。GPU主處理器方式與CPU一起構成異構仿真引擎,負責Agent仿真的底層驅動計算加速,同時GPU協(xié)處理器方式以計算組件的方式接入仿真引擎,將人
4、工社會模型中的大規(guī)模并發(fā)計算剝離,載入GPU中實現(xiàn)并行計算加速。在基于三層引擎管理的引擎架構下,異構仿真內(nèi)核和計算組件可以實現(xiàn)靈活拓展。
(2)實現(xiàn)了面向大規(guī)模Agent仿真的GPU仿真內(nèi)核。根據(jù)Agent仿真特點和GPU硬件執(zhí)行特點,對Agent模型和事件隊列數(shù)據(jù)結構進行優(yōu)化設計,并基于此數(shù)據(jù)結構設計了基于同步保守并行策略的GPU內(nèi)核調(diào)度算法。針對 GPU內(nèi)核運行時的并發(fā)事件操作,提出了GPU消息輸出算法;為了進一步提升同步
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