Декомпозиция графа для оптимизации ресурсоемких агент-ориентированных моделей
16.04.2019
Декомпозиция графа для оптимизации ресурсоемких агент-ориентированных моделей

В статье рассматривается алгоритм декомпозиции графа, применительно к реализации масштабируемой агент-ориентированной модели, с целью эффективной балансировки нагрузки между узлами суперкомпьютера. Агенты модели одновременно задействованы в нескольких процессах, для которых важны различные социальные связи (семья, соседи, друзья и др.).

Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах
10.04.2019
Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах

Разработана система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах, позволяющая эффективно масштабировать агент-ориентированные модели до 1 млрд. агентов. Она была применена при реализации крупномасштабной агентной модели стран Евразии, имитирующей основные процессы движения населения этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели было проведено на различных суперкомпьютерах (Ломоносов (МГУ), Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай)).

Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация
07.09.2018
Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация
В статье рассмотрено применение агент-ориентированного подхода при моделировании естественного движения населения. Представлена демографическая модель России с учетом ее административного деления, в которой на основе моделирования поведения отдельных членов искусственного общества имитируются процессы смертности, рождаемости и миграции. Для моделирования поведения искусственного общества в целом требуется проведение модельных расчетов с числом агентов до 109 и использование суперкомпьютерных технологий. Важной задачей в таких расчетах становится оптимальное распределение агентов по процессорам кластера. Показано применение декомпозиции модели с использованием алгоритма METIS с учетом основных особенностей агентной модели. Обсуждаются результаты апробации модели.
Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии
03.08.2018
Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии

В статье рассматривается технология построения многоагентных симуляций, дающая возможность эффективно масштабировать модели этого класса до 109 агентов, и её применение при создании крупномасштабной агентной модели стран Евразии. Задача модели – имитировать основные миграционные процессы и динамику экономик этих стран, а также последствия реализации крупных инфраструктурных проектов как результата действий множества самостоятельных агентов. Тестирование модели проводилось на различных суперкомпьютерах, что позволило сделать вывод об их технических характеристиках.

Алгоритм реализации крупномасштабных агентных моделей на суперкомпьютерах
16.03.2018
Алгоритм реализации крупномасштабных агентных моделей на суперкомпьютерах

Опубликована статья «Development of the Agent-based Demography and Migration Model of Eurasia and its Supercomputer Implementation» в которой описываются результаты исследования, направленного на совершенствование инструментов реализации больших агентных 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. 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).


Исследования 1 - 5 из 9
Начало | Пред. | 1 2 | След. | Конец Все
Статьи
Суперкомпьютерные технологии METIS Агент-ориентированные модели Транспортные модели Parallel computing Параллельные вычисления БРИКС Монография пешеходная модель Биомедицина Междисциплинарное исследование Новости Революция Экономические процессы 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 Демография Моделирование мира Пандора Стратегии распараллеливания Ядерная атака на США Cуперкомпьютерные технологии 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