En effektiv latensdämpande mekanism presenteras i parallelliseringen av agentbaserade modellsimuleringar (ABMS) med miljontals agenter. Mekanismen är utformad för att rymma den hierarkiska organisationen samt heterogenitet av nuvarande state-of-the-art parallella datorplattformar. Vi använder den för att utforska beräkning kontra kommunikation kompromiss-off continuum tillgängliga med de djupa beräknings- och minneshierarkier av yttre plattformar och presentera en ny analytisk modell av kompromissen. Vi beskriver vår implementering och rapporterar preliminära resultat på två distinkta parallella plattformar som lämpar sig för ABMS: CUDA-gängor på flera, nätverksanslutna grafiska bearbetningsenheter (GPU) och pthreads på flerkärniga processorer. Message Passing Interface (MPI) används för inter-GPU samt inter-socket kommunikation på ett kluster av flera GPU:er och multi-core processorer. Resultaten indikerar fördelarna med vårt latency-dämpande system, vilket ger så mycket som över 100-faldig förbättring av drifttid för vissa referensscenarier för ABMS-tillämpningar med flera miljoner agenter. Denna hastighetsförbättring uppnås på vårt system som redan är två till tre storleksordningar snabbare på en GPU än en likvärdig CPU-baserad utförande i en populär simulator i Java. Således är det övergripande genomförandet av vårt nuvarande arbete över fyra storleksordningar snabbare när de utförs på flera GPU:er.
Aaby m.fl. REF presenterade parallelliseringen av agentbaserade modellsimuleringar (ABMS) med miljontals agenter på flera GPU:er och flerkärniga processorer.
Efficient simulation of agent-based models on multi-GPU and multi-core clusters
{'venue': 'SimuTools', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}