Využití heterogenních výpočetních systémů pro rozsáhlé agentové simulace

Ing. Jan Procházka

Disertační práce

Heterogeneous Computing Systems for Large-Scale Agent-Based Simulations

Anotace:

Tato disertační práce se zabývá použitím heterogenních výpočetních systémů pro rozsáhlé multi-agentové simulace. Specificky je zaměřena na paralelizaci multi-agentových modelů prostřednictvím obecných výpočtů na grafických kartách. Cílem této práce je významné urychlení simulací velkého rozsahu, pokud jde o velikost populace agentů, rozsáhlost prostředí modelu a množství simulačních kroků, které je třeba vykonat. Prvním výstupem disertačního výzkumu je vytvořený metodický postup pro návrh a implementaci paralelně pracujících modelů. Tento metodický postup je postaven na vybraných principech, nástrojích a technikách softwarového návrhu, agentového modelování a na Fosterově metodice návrhu paralelních aplikací. Druhým prezentovaným výstupem je nástroj NL2OCL, nově vytvořené programové rozšíření pro systém NetLogo, které umožňuje realizaci paralelních výpočtů na grafických kartách prostřednictvím platformy OpenCL přímo z prostředí systému NetLogo. Nakonec práce demonstruje použití metodického postupu a nástroje NL2OCL na vybraných modelech. Na základě výsledků provedených experimentů nad těmito modely práce potvrzuje hypotézu, že je možné využít prostředky heterogenních výpočetních systémů pro významné urychlení rozsáhlých multi-agentových simulací v prostředí standardních konfigurací osobních počítačů.

Abstract:

This dissertation thesis deals with heterogenous computing systems in large-scale multi-agent simulations. Specifically, it focuses on model parallelization via general purpose computations on graphical processor units. The main aim is to provide a significant speedup to large simulations with huge agent populations, large model environments and high number of required simulation steps. The first research output presented is a new methodology for designing and implementing parallelized multi-agent models. It combines selected software design and agent-based modelling approaches, tools, and techniques with Foster’s parallel application design methodology. The second output is NL2OCL – a newly developed NetLogo extension that allows NetLogo models to execute parallel computations on GPU using OpenCL platform directly from NetLogo system. Finally, the thesis demonstrates the new methodology and NL2OCL software tool on selected models. Based on experimental results achieved with these models the thesis confirms the hypothesis that it is possible to use heterogenous computational systems to significantly increase simulation speed of large multi-agent models on standard PC configurations.

Klíčová slova

multi-agentové modelování, rozsáhlé simulace, heterogenní výpočetní systémy, paralelní aplikace, GPGPU, OpenCL, NetLogo

Keywords

multi-agent modelling, large-scale simulations, heterogenous computing systems, parallel applications, GPGPU, OpenCL, NetLogo

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 10. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 19. 12. 2017
• Vedoucí: doc. RNDr. Kamila Štekerová, Ph.D.
• Oponent: Radim Farana, Petr Hájek, Ján Vaščák

Univerzita Hradec Králové

Fakulta informatiky a managementu

Doktorský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika