Development of the Agent-based Demography and Migration Model of Eurasia and its Supercomputer Implementation
16.03.2018 18:53:00

В статье описываются результаты исследования, направленного на совершенствование инструментов реализации больших агентных моделей на суперкомпьютерах. Для проведения эффективного расчета модели с использованием суперкомпьютера требуется распределить агентов равномерно по всем задействованным процессорам суперкомпьютера таким образом, чтобы минимизировать связи между агентами, размещенными на разных процессорах. Связи агентов можно представить в виде графа, а затем для его разбиения на относительно изолированные части применить алгоритмы графовой декомпозиции.

Самой многочисленной является популяция агентов-людей, каждый из которых может быть связан с множеством других агентов-людей благодаря родственным отношениям, соседству, участию в совместной работе (в том числе, и занятости в одном проекте). А кроме того, связан агентами следующих уровней иерархии – предприятиями, муниципальными образованиями и т.д. Агенты других уровней также образуют графы, например, предприятия участвуют в совместных проектах, а регионы в модели характеризуются графом транспортной связности. Теснота связи агентов, под которой понимается интенсивность обмена сообщениями, сильно варьируется даже в пределах связей агентов одного типа, что также должно быть учтено в процедуре декомпозиции графов.

Описанная структура модели приводит к формированию крупномасштабного графа агентов разных типов, который целесообразно разбить на блоки, связанные с регионами, так как наиболее интенсивный обмен сообщениями приходится на связи агентов-людей в местах их проживания. Таким образом, расчетная сетка будет состоять из ячеек, соответствующих регионам, а задача обеспечения эффективности расчета модели с использованием суперкомпьютера решается путём распределения ячеек, содержащих агентов, по процессорам. Это распределение производится с учётом веса ячеек (численности агентов в них) и числа связей между каждой парой ячеек. Для эффективного разбиения множества ячеек на подмножества равного размера с минимумом связей были реализованы алгоритмы графовой декомпозиции METIS/ParMETIS (Karypis, Kumar, 1995), которые успешно применяются для распределения графов больших размерностей (до 109) в задачах декомпозиции и переупорядочивания расчётных сеток, матриц и графов.

Для расчетов использовались два суперкомпьютера: МВС-100K (Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН, г. Москва) и Tianhe-2 (Национальный университет оборонных технологий КНР, г. Гуанчжоу).

257-1-1306-4-10-20171231.pdf скачан: 18раз.
rss
Назад
Статьи
Суперкомпьютерные технологии Агент-ориентированные модели METIS Транспортные модели пешеходная модель Демография Cуперкомпьютерные технологии Parallel computing Параллельные вычисления БРИКС Монография Биомедицина Междисциплинарное исследование Новости Революция Экономические процессы цунами Axum SWAGES Высокопроизводительные вычисления Методология запуска О проекте Социальная сеть Эксафлопная производительность CUDA Microsoft Social Simulation Conference ГИС Механизм раделяемой памяти Пандемия Ссылки Эпидемия Case HPS POLARIS TSUBAME Моделирование мира Пандора Стратегии распараллеливания Ядерная атака на США XAXIS Иерархическая платформа Моделирование эпидемий Суперкомпьютерная Академия автоматическое распараллеливание D-MASON Repast Исследования Модель экономики Евросоюза Пространственно-распределенные агентные модели Суперкомпьютерные дни агентная модель FuturICT Russian Supercomputing Days Агент-ориентированный подход Исторические процессы Мониторинг планеты Пространственные модели большие данные GPU SEGMEnT Клеточные автоматы Контакты Публикации HPABM SSC