基于OpenCL的社会力行人模型的改进实现
分布式、并行与集群计算
2018-03-19 v2 其他凝聚态物理
摘要
针对基于OpenCL的社会力行人模型实现,提出了两个方面的改进。在算法方面,设计了一种基于分治思想的方法,以克服当场尺寸较大时全局内存耗尽的问题。这对于研究更精细的行人行走行为十分重要,因为此类研究通常需要更大的场。在计算方面,深入研究了OpenCL异构框架。针对先前提出的社会力模型,评估了可能影响数值效率的因素,包括局部内存的使用、为避免存储体冲突而对数据结构进行的刻意修补等。数值实验表明,数值效率被提升到了更高的水平。与CPU模型和先前的GPU模型相比,当前GPU模型分别最高可快71.56倍和13.3倍,从而更有资格作为超大规模人群分析的核心引擎。
引用
@article{arxiv.1803.04782,
title = {Improved OpenCL-based Implementation of Social Field Pedestrian Model},
author = {Bin Yu and Ke Zhu and Kaiteng Wu and Michael Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04782},
year = {2018}
}