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- Originaltitel:
- A Framework to Generate High-Performance Time-stepped Agent-based Simulations on Heterogeneous Hardware
- Übersetzter Titel:
- Ein Framework zur Generierung von zeitdiskreten und agentenbasierten Hochleistungssimulationen für heterogene Hardwareumgebungen
- Autor:
- Xiao, Jiajian
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.)
- Gutachter:
- Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.); Cai, Wentong (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- NAT Naturwissenschaften (allgemein)
- Stichworte:
- Agent-based Simulation, High-Performance Computing, Heterogeneous hardware, GPU, FPGA, CPU, OpenCL
- Übersetzte Stichworte:
- Agentenbasierte Simulation,High-Performance Computing, Heterogene Hardware, GPU, FPGA, CPU, OpenCL
- TU-Systematik:
- DAT 260; DAT 815
- Kurzfassung:
- Agent-Based Simulation has shown ability. However, ABS suffers from long execution times. Using heterogeneous hardware is a solution. However, significant effort is required to achieve high performance. To simplify this, OpenABLext is proposed. It generates high-performance ABS programs from sequential representations. Further, OptCL is also introduced to enable co-execution. We believe the framework consisting of OpenABLext and OptCL can simplify the future development of high-performance ABSs.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die agentenbasierte Simulation ist ein Ansatz zur Systembewertung, aber sie oft unter langen Ausführungszeiten leiden. Durch den Einsatz heterogener Hardware kann dieses Problem reduzieren. Um die Programmierung zu vereinfachen, wird in dieser Arbeit das Framework OpenABLext und eine Middleware namens OptCL entwickelt. Das vorgestellte Framework bestehend aus OpenABLext und OptCL vereinfacht die Entwicklung von hoch-performanten agentenbasierten Simulationen erheblich.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1652866
- Eingereicht am:
- 11.04.2022
- Mündliche Prüfung:
- 04.10.2022
- Dateigröße:
- 2651796 bytes
- Seiten:
- 168
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221004-1652866-1-8
- Letzte Änderung:
- 09.12.2022
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2022Schools und FakultätenInformatikInformatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Engineering
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology