基于CUDA的大规模群体行为实时仿真并行实现及优化

• 作者: 刘志忠 叶晨 彭伟 贺毅辉
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模群体行为 统一计算架构 并行计算 实时仿真
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 2466-2469
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02466

摘要

群体仿真中个体从环境中查找相关对象时会导致较高的时间复杂度.要使大规模群体能够实时仿真,必须降低模型运算的时间复杂度或者提高计算平台的能力.通过对Biods模型为典型案例进行研究,提出一种基于统一计算架构(CUDA)的大规模群体行为实时仿真并行实现及优化的方法.实现中将个体与GPU逻辑线程一一对应,通过将仿真环境离散化来提高相关个体查找的效率,通过并行化基数排序法将个体信息组织成具有空间局部性的数组,提高图形处理器(GPU)内存带宽的利用率.通过实验验证了该方法将仿真个体的数量提升到CPU方法的约7.3倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺毅辉	解放军理工大学指挥自动化学院	14	51	4.0	6.0
2	刘志忠	解放军理工大学指挥自动化学院	7	22	3.0	4.0
3	叶晨	解放军理工大学指挥自动化学院	1	4	1.0	1.0
4	彭伟	解放军理工大学指挥自动化学院	6	77	4.0	6.0