Méthodologie pour la modélisation et l'implémentation de simulations multi-agents utilisant le GPGPU - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Access content directly
Conference Papers Year : 2016

Méthodologie pour la modélisation et l'implémentation de simulations multi-agents utilisant le GPGPU

Abstract

Using General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU) in Multi-Agent Based Simulation (MABS) appears to be very promising as it allows to use the massively parallel architecture of the GPU (Graphics Processing Units) to improve the scalability of MABS models. However, this technology relies on a highly specialized architecture, implying a very specific programming approach. So, it turns out that MAS models need to be adapted if they want to benefit from GPU power. Contrary to some recent research works that propose to hide GPU programming to ease the use of GPGPU, we present in this paper a methodology for mode-ling and implementing MABS using GPU programming. The idea is to be able to consider any kind of MABS rather than addressing a limited number of cases. This methodology defines the iterative process to be followed to transform and adapt a model so that it takes advantage of the GPU power without hiding the underlying technology. We experiment this methodology on two MABS models to test its feasibility and highlight the advantages and limits of this approach.
L'utilisation du GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) dans le cadre de la simulation multi-agent permet de lever, en partie, les contraintes liées au passage à l'échelle. Cependant, à cause de l'architecture massivement parallèle des GPU (Graphics Processing Units) sur laquelle repose le GPGPU, les modèles voulant bénéficier des avantages de cette technologie doivent être adaptés au préa-lable. Prenant le parti de ne pas suivre le cou-rant actuel qui vise à rendre transparent l'uti-lisation du GPGPU dans le but de simplifier son usage, le principe de délégation GPU propose plutôt de transformer un modèle afin qu'il bénéficie des avantages du GPGPU mais sans cacher la technologie utilisée. Dans cet article, nous présentons une méthodologie basée sur la délégation GPU pour le développement de simulations multi-agents. L'idée est de proposer une généralisation du processus d'application du principe de délégation GPU que nous expéri-menterons ensuite sur deux cas d'études afin de définir quels sont les avantages et limites d'une telle approche.
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Dates and versions

lirmm-01377521 , version 1 (07-10-2016)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-01377521 , version 1

Cite

Emmanuel Hermellin, Fabien Michel. Méthodologie pour la modélisation et l'implémentation de simulations multi-agents utilisant le GPGPU. JFSMA: Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents, Sep 2016, Saint-Marin du Vivier, France. ⟨lirmm-01377521⟩
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