检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2015年第10期38卷 1959-1975页

作者：李文明叶笑春张洋宋风龙王达唐士斌范东睿谢向辉中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 华为技术有限公司中央研究院北京100085 高效能服务器和存储技术国家重点实验室北京100085 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现在模拟速度慢、配置过程复杂以及可扩展性差等方面.为了解决... 详细信息

大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现在模拟速度慢、配置过程复杂以及可扩展性差等方面.为了解决此问题,评估面向大数据应用的高通量众核体系结构的性能与功耗,该文提出了面向大数据应用的并行模拟框架——BDSim.该框架基于组件化思想,将功能组件与框架服务单元组成并行功能单元,并可根据负载情况,自由配置组件与框架服务单元之间的映射关系.为了提高组件之间的通信和同步效率,该文提出了一种非阻塞无锁通信优化方法,和一种CMB保守同步算法的优化算法——NMTRT-CMB同步算法.模拟不同并发规模的基于2D-Mesh网络的众核系统的实验结果表明,与基于锁的并行通信方法相比,框架采用的非阻塞无锁通信优化方法可以提高并行模拟速度约10%,该算法与CMB同步算法相比,NMTRT-CMB同步算法可以减少空消息数量达90%以上.

关键词：组件化并行模拟框架并行离散事件模拟非阻塞无锁通信 CMB算法高可配大数据

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