基于CUDA的大规模群体行为实时仿真并行实现及优化

群体仿真中个体从环境中查找相关对象时会导致较高的时间复杂度。要使大规模群体能够实时仿真,必须降低模型运算的时间复杂度或者提高计算平台的能力。通过对Biods模型为典型案例进行研究,提出一种基于统一计算架构(CUDA)的大规模群体行为实时仿真并行实现及优化的方法。实现中将个体与GPU逻辑线程一一对应,通过将仿真环境离散化来提高相关个体查找的效率,通过并行化基数排序法将个体信息组织成具有空间局部性的数组,提高图形处理器(GPU)内存带宽的利用率。通过实验验证了该方法将仿真个体的数量提升到CPU方法的约7.3倍。     

大规模网络仿真方法研究

当今计算机仿真已经成为研究计算机网络的一种非常有效的评估工具。随着现代网络的规模和复杂度不断扩大,仿真大规模网络的需求越来越迫切,因此网络仿真的可伸缩性就变得尤为重要。该文首先指出了仿真大规模网络存在的所需存储量大、仿真时间长等基本问题,然后重点阐述了并行分布式仿真、仿真的分析抽象和仿真算法优化三种改善网络仿真可伸缩性的主要方法及其相关工具,最后加以总结并指出了今后大规模网络仿真的发展趋势。     

虚拟环境中大规模群体行为建模研究进展

虚拟环境中的大规模群体行为建模是虚拟现实技术的重要研究方向之一,它是提高虚拟环境沉浸感的重要支撑技术,在军方和民用领域具有重要的潜在应用价值。首先从社会学研究领域讨论了群体和群体行为的基本概念和相关理论,然后重点介绍了虚拟现实领域大规模群体行为建模的基本方法和国内外最新研究进展以及影视娱乐业中典型群体行为模型生成系统,最后在对相关研究成果分析的基础上指出了大规模群体行为建模存在的问题和今后重点关注的研究内容。     

大规模虚拟民众群体行为仿真概念建模研究

针对现实社会中大规模社会民众群体所具有的复杂性特征,将复杂网络最新研究成果与基于Agent的成熟建模理念相结合,提出了一个虚拟战争空间中大规模社会群体行为建模的概念建模框架,该框架由三部分组成：Agent 、关系网络、智能环境（Agent Relation Environment,ARE）,给出了该框架所涉及的一系列概念的定义,对框架的内容和特点进行了较为详细的阐释和探讨。     

面向战略决策的大规模群体行为视景仿真研究

根据面向战略决策的大规模群体行为视景仿真具有“海量“运算和图形渲染处理的特点,构建了该类型仿真的总计技术方案并详细论述了三维虚拟人的制作与其动作行为的生成过程.在此基础上给出了如何应用Geofusion平台在描绘群体行为的整体效果和如何用OpenGVS平台来渲染出逼真的三维视景.这样不仅可以使战略决策人员能更清楚地了解战争行动可能会给社会群体带来什么样的影响,而且可以掌握其影响的程度,这将对提高战略决策的合理性与准确性具有重要的现实意义.     

面向战略决策训练的群体行为仿真建模研究

针对当前面向战略决策训练的群体行为仿真中存在的:多注重表现,不注重系统本原数学模型的构建等问题进行了阐述,确立了该类型仿真的要点,给出了总体结构模型.并对意识形成模型、人际关系模型和视景表现等模型的构建进行了论述.可以说,为面向战略决策训练的群体行为的仿真建模研究提供了明晰的思路与方法.     

计算系统生物学中并行随机仿真方法研究进展

随机仿真是计算系统生物学中对随机离散模型进行仿真研究的一类重要方法。本文对随机仿真方法的原理及并行化研究的进展进行了论述,指出了并行化是解决随机仿真性能开销问题的重要途径,并依照细粒度并行和粗粒度并行分类,阐述了当前并行随机仿真方法的研究现状,重点针对空间并行性,介绍了反应-扩散系统随机仿真的方法和相关工具。最后,对并行随机仿真方法研究未来发展进行了展望。     

虚拟战争空间中大规模群体行为模型设计

作为虚拟战争空间中社会仿真子系统的一个极其重要组成部分,大规模群体行为模型的合理设计是构建战争虚拟空间的关键.首先阐述了虚拟现实领域中大规模群体行为建模的重要意义,指出虚拟现实的真实性不应该仅仅包括三维可视而且应该包括行为逻辑;然后介绍了虚拟战争空间中大规模群体行为建模的基本概念,建模理论以及相关研究成果,指出了群体行为的复杂性特点是大规模群体行为建模的困难所在,依据短期行为可预测及长期行为的统计可见性,结合现有社会学心理学相关研究成果,设计了一个多层次、多粒度大规模群体行为模型框架.部分已实现的子模型说明多层次的模型体系的设计不仅给实现带来方便性而且是能满足战争实验研究的需要的.     

基于结构网格的大规模并行计算研究

通过求解RANS方程和Menter's k-Omega SST两方程湍流模型,以及采用多重网格加速收敛技术、基于多块结构网格的通用数据传输方法和区域分解负载平衡技术,实现CFD软件的并行计算。在国家超算长沙中心的"天河"系统上完成了软件的移植、测试,并实现翼身组合体外形的2048处理器核数、网格规模上亿单元的大规模并行计算,并行效率达到48%,较大幅度地缩短了计算周期,提高了工作效率。通过对DLR-F6的模拟,在气动力系数精确求解、超大规模网格模拟的快速收敛和网格收敛性研究等方面取得了初步结果,为下一步大规模工程实际应用打下了坚实基础。     

基于MRT-LBM方法的大规模可扩展并行计算研究

在大规模三维复杂流动的数值模拟中,针对具有良好数值稳定性的多弛豫时间模型格子Boltzmann方法(MRT-LBM),并结合大涡模拟湍流模型和曲面边界插值格式,分析了在D3Q19离散速度模型下的网格生成、流场信息初始化和迭代计算3部分的可并行性.采用MPI编程模型,从分布式集群的特点和计算量负载均衡的角度出发,分别提出了适合于大规模分布式集群的网格生成、流场信息初始化和迭代计算的并行算法.该并行算法也能有效适用于D3Q15和D3Q27离散速度模型.通过在国产神威蓝光超级计算机上的测试,分别针对求解问题总体计算规模固定和保持每个计算核中计算量一致的2种情况的并行性能分析,验证了该并行算法在十万计算核的量级下仍具有良好的加速比和可扩展性.     

提升大规模集群上并行计算软件系统可靠性和服务性的方法与实践

大规模集群上的并行计算软件需要具备处理部分节点、网络等失效的容错能力,也需要具有易于管理、维护、移植和可扩展的服务能力。针对星形计算模型,研究和开发了一套并行计算框架。利用调度节点内部的可变粒度分解器、相关队列等方法,实现了全系统容错,且具有较好的易用性、可移植性和可扩展性。系统目前可以实现300TFlops计算能力下连续运行超过150h,而且还具有进一步的可扩展能力。     

大规模3D并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法

为进一步提高大规模平台上可扩展矩阵乘法的并行计算效率,提出一种并行分层可扩展矩阵乘法的递阶优化方法。首先,在可扩展矩阵乘法算法(SMM)算法枢轴行和枢轴列通信研究基础上,利用分层方式在更高等级上对网格进行矩形群划分,实现矩阵乘法的二维计算向三维计算转变,并设计对应的集群内通信和集群间通信过程,实现SMM乘法的递阶并行优化(HSMM);其次,对所提HSMM算法进行理论分析,分情况对其通信成本进行分析和预测,推导出最佳计算成本的集群数选取方式;最后,通过在Grid5000和BlueGene/P测试平台实验,验证了所提算法有效性和理论分析的正确性。     

大型隧道工程三维数值分析的并行计算方法

建立了黄浦江某大型越江隧道的三维精细非线性有限元模型,采用接触均衡的并行计算技术,解决了大型隧道工程数值模拟时规模庞大的问题。数值模拟了越江隧道的静应力场,比较了两种不同分区方案对并行加速比的影响。数值模拟结果能够为大型隧道工程设计提供参考依据。     

基于机群计算的星载SAR回波并行仿真研究

在星载合成孔径雷达（SAR）回波仿真时域算法和基于FFT的频域模拟算法的基础上,对星载SAR回波仿真的并行化算法进行了研究。基于通用计算机平台构成机群,采用SOCKET通信机制进行消息传递及数据传送,实现了回波仿真的并行化处理。通过对并行算法加速性能的分析,证明了该算法能有效地加速回波仿真的进程。利用Chirp Scaling（CS）算法对仿真数据进行成像,验证了该算法的有效性。     

大规模稀疏矩阵在并行应用中的通信优化研究*

为了提高并行应用系统的效率,研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题.通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计算能力之间的关系进行定量分析,推导出稀疏度下界计算公式.通过对不同稀疏度情况下算法所取得的效率进行分析,总结出压缩通信中稀疏度与通信效率之间的函数关系.结合油藏数值模拟的应用实例,设计实现了稀疏矩阵的压缩通信算法.结果表明本算法在稀疏矩阵通信方面效率有明显的提高.     

基于MPI的连铸模拟并行计算

鉴于连铸模拟计算量大和耗时较长的特点,提出了基于cluster计算环境下的一种并行算法,该算法基于“分而治之”的策略,采用主从模式对模拟计算的SIMPLER算法进行了并行化。通过在cluster并行计算机系统上的数值实验表明,该算法取得了较好的并行计算效果。     

Extending the DEVS formalism for massively parallel simulation

The use of multiprocessors for discrete event simulation is an active research area where work has focused on strategies for model execution with little regard for the underlying formalism in which models may be expressed. However, a formalism-based approach offers several advantages including the ability to migrate models from sequential to parallel platforms and the ability to calibrate simulation architectures to model structural properties. In this article, we extend the DEVS (discrete event system specification) formalism, originally developed for sequential simulation, to accommodate the full potential of parallel processing. The extension facilitates exploitation of both internal and external event parallelism manifested in hierarchical, modular DEVS models. After developing a mapping of the extended formalism to parallel architectures, we describe an implementation of the approach on a massively parallel architecture, the Connection Machine. Execution results are discussed for a class of models exhibiting high external and internal event parallelism, the so-called broadcast models. These verify the tenets of the underlying theory and demonstrate that significant reduction in execution time is possible compared to the same model executed in serial simulation.     

WAPM:适合广域分布式计算的并行编程模型

早期的MPI与OpenMP等编程模型由于扩展性限制或并行粒度的差异而不适合于大规模的广域动态Internet环境.提出了一个用于广域网络范围内的并行编程模型(WAPM),为应用的分布式计算的编程提供了一个新的可行解决方案.WAPM由通信库、通信协议和应用编程接口组成,并且具有通用编程、自适应并行、容错性等特点,通过选择合适的编程语言,就可形成一个广域范围内的并行程序设计环境.以分布式计算平台P2HP为工作平台,描述了WAPM分布式计算的实施过程.实验结果表明,WAPM是一个通用的、可行的、性能较好的编程模型.