摘要：大规模人工社会仿真是研究社会科学的有效手段,日益发展的高性能计算资源,如GPU等为发展大规模人工社会仿真研究带来了新的机遇。基于保守同步时间策略提出了一种CPU/GPU异构协同的仿真引擎架构,CPU与GPU协同独立地完成模型的调度和执行。详细阐述了GPU并行仿真内核设计方法,针对大规模人工社会仿真的模型特点,对数据结构,调度算法等进行了重点分析。通过3层引擎管理架构,保证了各CPU与GPU之间的时间同步和消息通信的完成。最后以GameOfLife测试模型对GPU并行仿真内核的运行效率进行了评估,获得了相对CPU最高11.2倍的性能加速。

关键词：人工社会 大规模agent仿真 保守并行仿真 

单位：国防科学技术大学信息系统与管理学院 长沙410073