保守PDES中时间管理问题研究

并行离散事件仿真是一种非常有用的分析求解大规模复杂问题的工具,近年来成为仿真界研究热点之一.而并行仿真算法则是并行离散事件仿真中的核心问题,对于具体的应用系统,采用不同的并行仿真算法将导致其仿真性能大的差异.从保守PDES的基础出发,阐述其在时间管理中所遇到的问题,并进行分析和解决,然后给出一种简单的保守PDES系统结构.     

并行仿真中全状态保存技术研究

乐观时间同步机制能够显著提高并行仿真的性能,但是在乐观时间推进过程中会出现因果错误,需要根据保存的状态对事件进行回退,因此事件状态保存机制是影响乐观时间推进效率的重要因素。本文首先简要介绍了并行仿真中逻辑进程的执行过程,讨论了乐观时间推进的状态保存与回退机制;然后对全状态保存技术进行了建模和理论分析,并通过实验测试了全状态保存算法的性能,测试结果验证了理论分析的正确性。     

基于PDES乐观时间管理的周期时间桶算法研究

时间管理是影响并行离散事件仿真PDES系统高效运行的重要因素之一。文章首先分析了离散事件仿真的原理,以及PDES所面临的时间管理方面的挑战;然后阐述了乐观时间管理机制,重点提出了周期时间桶算法的设计与实现,并对其性能作了大体上的评估。     

并行离散事件仿真及其应用研究

并行离散事件仿真是一种非常有用的分析求解大规模复杂问题的工具,近年来成为住址界研究热点之一。本文首先指出并行离散事件仿真研究和应用中的不中足,在分析离散事件仿真机制和并行平台引入方式的基础上,结合实际应用现状阐述了并行离散事件仿真机制难以实现和应用的原因,然后针对这种不足提出了一种实现框架,并以通信系统仿真为例说明了所提框架的优越性。     

并行与分布式仿真时间推进同步机制综述

并行分布仿真对复杂大规模动态系统的研究以及探索,对长远的应用提供了便利,目前已成为研究的热点。然而时间同步管理是关注并确保并行分布仿真正确执行的一种机制,它不但要确保正确的执行因果逻辑关系,而且要保证仿真系统的可重复性。时间管理是影响并行分布仿真系统高效运行的重要因素之一。在分别论述四类基本的时间推进同步机制,即保守机制、乐观机制、混合机制和自适应机制的同时,还分析了各自的优缺点,指出了今后的研究发展方向。     

分布式集群并行仿真平台中时间同步技术研究

基于集群的并行仿真对复杂大规模动态系统的研究以及探索其长远的应用提供了便利,近年来日益成为研究的热点。然而时间同步管理不但是关注并确保并行仿真正确执行的一种机制,而且更是影响并行分布仿真系统高效运行的关键因素之一。该文首先介绍了两类最基本的时间同步协议,并在此基础上分析了两类典型的乐观与保守时间同步机制,即时间卷回算法和周期时间桶算法,最后在深入讨论这两种算法局限性的基础上,提出并实现了一种周期时间卷回算法,实践证明该算法是一种适合分布式集群并行仿真平台的先进的时间同步算法。     

基于PDES的弹性周期同步算法研究

并行分布仿真对复杂大规模动态系统的研究以及探索其长远的应用提供了便利,近年来日益成为研究的热点.然而时间同步管理是关注并确保并行分布仿真正确执行的一种机制,它不但要确保正确的执行因果逻辑关系,而且要保证仿真系统的可重复性.时间管理是影响并行分布仿真系统高效运行的重要因素之一.文章首先指出了常用乐观时间同步机制固有的缺点;其次重点描述了事件推进限这一重要概念及弹性周期同步算法的设计与实现;最后对弹性周期同步算法的性能进行了较为深入的探讨.首先对该算法进行了定性的综合评估,随后详细讨论了弹性周期同步算法的关键性能参数M的定量理论分析与推导.     

PDES中乐观时间同步的时空损耗研究

并行离散事件仿真对复杂大规模动态系统的研究以及探索其长远的应用提供了便利,近年来日益成为研究的热点。然而时间同步管理是影响并行离散事件仿真系统高效运行的重要因素之一。乐观的同步是采用检测和回退机制,允许逻辑进程积极的处理本地事件。一旦出现同步错误则利用回退机制从错误中恢复到较早状态,然后再恢复执行。这一切都是通过基于检查点状态保存重建机制来实现的,因而状态保存及状态重建必然伴随着时间和空间的损耗。该文深入研究了在乐观同步机制下,仿真执行时间和内存空间的损耗与检查点间隔之间的关系,并通过推理计算给出了检查点间隔的最优取值范围。     

国民经济动员仿真演练混合仿真策略研究

国民经济动员仿真演练是一个复杂的基于HLA的分布式离散事件仿真过程,包括人在回路与无人在回路的混合仿真环节,且一次演练中参演单位数量非常多,需要解决高效的实时与超实时混合仿真控制问题.在分析仿真演练特点的基础上,将并行离散事件仿真(PDES)技术应用于联邦成员仿真控制过程,提出联邦成员离散事件仿真与成员内部PDES混合仿真策略.在分析时间推进过程的基础上,设计全局仿真时间控制机制.混合仿真策略可以支持实时与超实时混合仿真模式,并能充分地提高仿真并行能力,而全局时间控制则保证了系统时间的有效推进.     

并行离散事件仿真中增量状态保存技术研究

并行仿真技术广泛应用于复杂系统仿真以及实时仿真中,回退是影响乐观并行仿真性能的关键因素.首先阐明回退与乐观同步算法的关系,然后讨论了回退中的增量状态保存技术,最后对其进行了建模和理论分析,并通过实验测试了增量状态保存策略的性能.     

面向社会网络仿真的混合时间管理算法

并行仿真技术在大规模社会网络研究中扮演着越来越重要的角色,而仿真时间同步机制是决定并行仿真性能的重要因素,如何发掘社会学研究领域的应用特征以设计高效的时间管理算法是当前时间同步机制研究的重要课题。社会网络仿真中个体间行为模式差异较大,难以提取合适的Lookahead以保证保守时间管理策略的高效运行;同时,社会网络仿真中个体交互情况复杂,采用乐观时间管理策略时,容易引起系统内大量级联回滚。本文针对上述问题提出一种基于社区发现的混合时间管理机制,在逻辑进程的粒度上根据网络结构优化选择保守和乐观时间管理策略,从而最大限度地发掘系统的性能。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于Agent的分布仿真中的时间同步机制

介绍了基于Agent的分布仿真平台ADSimE中采用的时间同步机制——保守策略和乐观策略,即在该平台中的节点内部采用保守策略,而在节点之间采用乐观策略,这样可提高仿真平台时间推进的性能。给出了两种同步机制的基本原理,重点阐述了保守策略仿真Agent类和乐观策略仿真Agent类的设计及处理流程。     

基于混合人工蜂群算法的并行测试任务优化研究

并行测试技术可以同时进行多个任务的测试,提高资源利用率,节约测试成本;并行测试调度问题是一种复杂的组合优化问题,是并行测试技术的核心要素;并行测试系统作为并行测试技术的载体,自身的性能和求解效率尤其重要;对并行测试完成时间极限定理进行了研究,建立了并行测试任务调度的数学模型,分析了传统元启发式算法求解并行测试问题的不足,提出了基于动态规划的递归搜索技术和人工蜂群算法相结合的混合人工蜂群算法,并采用整数规划精确算法和遗传算法对混合人工蜂群算法进行验证;得出结论采用混合人工蜂群算法进行并行测试任务的调度节约了接近50%的时间,降低了约20%的硬件资源占用,提高了测试效率,可以满足工程实际的应用。     

基于改进的分层译码算法的QC-LDPC译码器设计

对空间数据系统委员会(CCSDS)推荐的QC-LDPC码进行了研究,给出了改进的分层译码算法.基于改进的分层译码算法设计部分并行结构QC-LDPC译码器,译码速率较快,适合应用需求,并通过仿真验证所设计的译码器的性能.     

GROMACS软件并行计算性能分析

分子动力学模拟是对微观分子原子体系在时间与空间上的运动模拟,是从微观本质上认识体系宏观性质的有力方法.针对如何提升分子动力学并行模拟性能的问题,本文以著名软件GROMACS为例,分析其在分子动力学模拟并行计算方面的实现策略,结合分子动力学模拟关键原理与测试实例,提出MPI+OpenMP并行环境下计算性能的优化策略,为并行计算环境下实现分子动力学模拟的最优化计算性能提供理论和实践参考.对GPU异构并行环境下如何进行MPI、OpenMP、GPU搭配选择以达到性能最优,本文亦给出了一定的理论和实例参考.     

一种Trace驱动的多核SMP集群并行性能模拟方法

基于新型多核SMP集群的层次化性能模型,本文在BigSim并行性能模拟器基础上实现了一个Trace驱动的多核SMP集群并行性能模拟器Sim-MSC。在一个InfiniBand多核SMP集群的宿主机平台上采用jacobi3D程序进行了测试,结果表明Sim-MSC能够模拟MPI消息传递并行应用程序在多核SMP集群上的执行特征,精确预测系统和应用性能。     

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。