文档类型
文章
出版日期
8 - 2019
出版物标题
《超级计算
文摘
现代图形处理单元(gpu)提供更多比最近的cpu计算能力通过提供大量简单的方式来表述数据并行处理、多线程的核心。在这项研究中,我们关注的是使用GPU执行并行离散事件模拟。我们的方法是使用一个修改服务时间分布函数允许更多的独立事件并行处理。实现问题和替代策略将详细讨论。我们描述和比较我们的经验和结果使用推力和幼崽,两个开源库并行算法类似于c++标准模板库,建立我们的工具。实验结果表明,我们的实现可以在连续两个数量级的速度比模拟大规模的仿真模型。
库的引用
唱,Janche;李,Che-Rung;“政府改造”,弗农;王,Chung-Ta“GPU实现并行离散事件仿真的经历”(2019)。电气工程和计算机科学学院出版物。455年。
https://engagedscholarship.csuohio.edu/enece_facpub/455
DOI
10.1007 / s11227 - 018 - 2254 - 4
版本
Postprint
发行人的声明
“最后的出版是在通过http://dx.doi.org/10.1007/s11227施普林格- 018 - 2254 - 4
体积
75年
问题
8
评论
这项研究的部分支持由高级研究富布赖特奖学金的分配和计算时间从俄亥俄州的超级计算机中心。