一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，包括：S1、根据仿真系统中各仿真组件模型的连接关系和产生状态转移的时序关系构建包含以仿真组件模型为节点和以仿真组件模型之间的连接为有向边的有向图；S2、计算有向图中各节点的计算开销和有向边的通信开销，构建包含以节点的计算开销为节点的权重和以有向边的通信开销为有向边的权重的带权有向图；S3、识别带权有向图中所有的并行分支并根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，将对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算的结果作为并行分支的权重，根据并行分支的权重将并行分支分组并为各组分配计算资源。本发明专利技术可使得计算开销均衡。

A parallel recognition method based on weighted directed graph for simulation system

The invention discloses a power of recognition method, parallel to the simulation system based on S1, including: according to the connection and building contains a simulation component model for nodes and between the simulation component model connected to a directed edge directed graph sequential relationship state transition model in the simulation system of the simulation component S2; calculation is the computational overhead to the graph nodes and edges to the communication overhead, the building contains to computation costs for the node weights and to have to the side of the communication overhead to the weights of the edges of the weighted directed graph; S3, identification of weighted directed graph. All the parallel branches according to the weights of the directed edges of a weighted pruning to the map, there will be the fusion operation result to parallel graph contains all weights branch as the weights of parallel branches after pruning with the right, and according to the The weight of the row branch divides parallel branches and distributs computing resources for each group. The invention can make the computation cost balanced.

【技术实现步骤摘要】
一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法
本专利技术涉及仿真
更具体地，涉及一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法。
技术介绍
仿真系统的作用是在给定系统描述(模型)、初始条件以及输入时间序列前提下，生成相应的状态转移及输出轨迹，以模拟和观测客观世界系统(可以是自然系统、社会系统和工程系统)。对一个仿真系统的描述通常是，按照该系统的组成，分成多个部分，采用不同的描述方法，分别进行描述。即一个仿真系统通常包括多个异构的子模型。目前，通行的做法是将异构的子模型封装为规范化的仿真组件模型(仿真组件模型包括不可再分的原子组件模型和复合组件模型，复合组件模型由较小粒度的原子组件模型和/或复合组件模型通过模型的接口、模型之间的连接构成)，通过仿真组件模型的组合来实现复杂仿真系统的快速构建。仿真系统的运行受时间约束，在输入驱动下各仿真组件模型的状态随着时间推进会发生转移。仿真系统的并行运行能够分别计算各仿真组件模型的状态变化，再通过具有时间先后顺序的信息交互来确保各仿真组件模型之间的状态转移符合客观的因果关系。然而，传统的仿真系统并行运行都是粗粒度的，即粗粒度的复合组件模型被分配到不同的计算节点并行执行。但是，对于最新的多核或者众核计算资源而言，这样的并行化远不能发挥计算资源的优势，需要将更细粒度的仿真组件模型分配到CPU甚至核上并行执行。目前的并行化技术不能对细粒度并行运行的资源分配提供决策支持，其中，一个时间段内仿真组件模型的计算开销既由仿真组件模型状态转移的计算复杂度决定，也由仿真组件模型之间的时序关系决定(需要有引发模型状态转移的内部或者外部信息驱动模型状态转移的计算)。因此，需要提供一种可实现细粒度的仿真组件模型之间的合理分组，使得在一个时间段内各组的计算开销能够均衡的基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法。为达到上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，包括：S1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，根据仿真系统中各仿真组件模型的连接关系和产生状态转移的时序关系构建包含以仿真组件模型为节点和以仿真组件模型之间的连接为有向边的有向图；S2、计算有向图中各节点的计算开销和有向边的通信开销，构建包含以节点的计算开销为节点的权重和以有向边的通信开销为有向边的权重的带权有向图；S3、识别带权有向图中所有的并行分支并根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算，将融合运算结果作为并行分支的权重，根据并行分支的权重将并行分支分组，为各并行分支组分配计算资源。优选地，步骤S1进一步包括：S1.1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，以仿真组件模型作为节点；S1.2、将最先产生状态转移的仿真组件模型作为起点；S1.3、以代表起点的仿真组件模型连接的仿真组件模型作为终点，生成由起点至终点的有向边；S1.4、将代表终点的仿真组件模型作为起点；S1.5、判断是否所有仿真组件模型均已经作为过起点：若否，则转入步骤S1.3；若是，则构建完成包含节点和有向边的有向图。优选地，步骤S2进一步包括：S2.1、对仿真组件模型作为终点的有向边代表的连接产生的外部信息驱动的状态转移计算开销和仿真组件模型内部信息驱动的状态转移计算开销加权求平均得到仿真组件模型代表的节点的计算开销，对各节点的计算开销进行归一化后得到各节点的权重；S2.2、对包括信息交互频率与信息交互数据量的连接产生的信息交互进行统计，得到连接代表的有向边的通信开销，对各有向边通信开销进行归一化后得到各有向边的权重；S2.3、构建包含节点的权重和有向边的权重的带权有向图。优选地，步骤S3进一步包括：S3.1、根据带权有向图中作为节点的仿真组件模型的产生状态转移的时序和作为有向边的连接识别带权有向图中所有的并行分支；S3.2、根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算，将融合运算结果作为并行分支的权重，将权重大的并行分支单独分组并将权重小的并行分支合并分组，使得各并行分支组的权重近似；S3.3、为各并行分支组分配计算资源。本专利技术的有益效果如下：本专利技术所述技术方案在传统基于复合组件模型的仿真系统可并行运行的粗粒度识别方法基础之上，考虑一个时间段内不同仿真组件模型的计算开销和仿真组件模型之间的通信开销构建带权有向图，实现了细粒度的仿真组件模型之间的合理分组，使得在一个时间段内各组的计算开销能够均衡，各组之间的通信开销较小(信息交互频繁、信息交互数据量大的仿真组件模型尽量划分在一个组内)，从而在最新的多核或者众核计算资源条件下，能够为将细粒度的仿真组件模型分配到CPU甚至核上并行执行提供决策支持。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明；图1示出仿真系统的描述图。图2示出基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法的流程图。图3示出带权有向图的示意图。图4示出剪枝后的带权有向图的示意图。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术，下面结合优选实施例和附图对本专利技术做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本专利技术的保护范围。如图2所示，本实施例提供的基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，包括：S1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，根据仿真系统中各仿真组件模型的连接关系和产生状态转移的时序关系构建包含以仿真组件模型为节点和以仿真组件模型之间的连接为有向边的有向图，其中，有向图通常带有闭环，因为各仿真组件模型的输出信号经过若干仿真组件模型传递、转换后，很有可能最后传递回该仿真组件模型的输入接口；S2、计算有向图中各节点的计算开销和有向边的通信开销，构建包含以节点的计算开销为节点的权重和以有向边的通信开销为有向边的权重的带权有向图；S3、识别带权有向图中所有的并行分支并根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算，将融合运算结果作为并行分支的权重，根据并行分支的权重将并行分支分组，为各并行分支组分配计算资源。在具体实施时，步骤S1进一步包括：S1.1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，以仿真组件模型作为节点；S1.2、将最先产生状态转移的仿真组件模型作为起点；S1.3、以代表起点的仿真组件模型连接的仿真组件模型作为终点，生成由起点至终点的有向边；S1.4、将代表终点的仿真组件模型作为起点；S1.5、判断是否所有仿真组件模型均已经作为过起点：若否，则转入步骤S1.3；若是，则构建完成包含节点和有向边的有向图。在具体实施时，步骤S2进一步包括：S2.1、对仿真组件模型作为终点的有向边代表的连接产生的外部信息驱动的状态转移计算开销和仿真组件模型内部信息驱动的状态转移计算开销加权求平均得到仿真组件模型代表的节点的计算开销，对各节点的计算开销进行归一化后得到各节点的权重；S2.2、对连接产生的信息交互进行统计得本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，其特征在于，包括：S1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，根据仿真系统中各仿真组件模型的连接关系和产生状态转移的时序关系构建包含以仿真组件模型为节点和以仿真组件模型之间的连接为有向边的有向图；S2、计算有向图中各节点的计算开销和有向边的通信开销，构建包含以节点的计算开销为节点的权重和以有向边的通信开销为有向边的权重的带权有向图；S3、识别带权有向图中所有的并行分支并根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算，将融合运算结果作为并行分支的权重，根据并行分支的权重将并行分支分组，为各并行分支组分配计算资源。

【技术特征摘要】
1.一种基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，其特征在于，包括：S1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，根据仿真系统中各仿真组件模型的连接关系和产生状态转移的时序关系构建包含以仿真组件模型为节点和以仿真组件模型之间的连接为有向边的有向图；S2、计算有向图中各节点的计算开销和有向边的通信开销，构建包含以节点的计算开销为节点的权重和以有向边的通信开销为有向边的权重的带权有向图；S3、识别带权有向图中所有的并行分支并根据有向边的权重对带权有向图进行剪枝，对剪枝后的带权有向图中的并行分支包含的所有权重进行融合运算，将融合运算结果作为并行分支的权重，根据并行分支的权重将并行分支分组，为各并行分支组分配计算资源。2.根据权利要求1所述的基于带权有向图的仿真系统并行性识别方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：S1.1、根据各仿真组件模型的信息交互关系得到各仿真组件模型的连接关系，以仿真组件模型作为节点；S1.2、将最先产生状态转移的仿真组件模型作为起点；S1.3、以代表起点的仿真组件模型连接的仿真组件模型作为终点，生成由起点至终点的有向边；S1.4、将代表终点的仿真组件模型作为起点；S1.5、判断是否所有仿真组件模型均已经作为过起点：若否，...

【专利技术属性】
技术研发人员：申玉文，林廷宇，阮超，贾政轩，李伯虎，
申请(专利权)人：北京仿真中心，
类型：发明
国别省市：北京,11