基于CPU-GPU異構(gòu)并行系統(tǒng)的大規(guī)模人工社會仿真計算加速方法研究.pdf

1、人工社會是進行社會科學(xué)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(yīng)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(fù)雜、交互關(guān)系網(wǎng)絡(luò)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(gòu)處理器的發(fā)展，CPU/GPU異構(gòu)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(yīng)用于仿真

2、領(lǐng)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(fù)雜度，利用CPU/GPU異構(gòu)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(gòu)并行仿真引擎架構(gòu)，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(jié)構(gòu)和調(diào)度算法進行了設(shè)計和優(yōu)化。為了彌補并行仿真內(nèi)核對人工社會不同應(yīng)用領(lǐng)域的性能加速局限，

3、本文提出了面向領(lǐng)域的GPU仿真計算服務(wù)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(gòu)并行系統(tǒng)計算加速方法和實現(xiàn)框架。CPU/GPU異構(gòu)并行系統(tǒng)計算加速方法將 GPU的兩種仿真應(yīng)用方式（協(xié)處理器與主處理器）共同應(yīng)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(gòu)成異構(gòu)仿真引擎，負責(zé)Agent仿真的底層驅(qū)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(gòu)下，異構(gòu)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(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計，并基于此數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)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