GPU를 사용한 이차원 셀 모델을 위한 병렬 시뮬레이션 환경

Abstract

복잡한 시스템을 모델링 하기 위한 방법 중 하나로 셀 오토마타 모델링이 있다. 셀 오토마타는 대상 시스템을 이차원의 격자 모델들로 표현하여 시뮬레이션 하는데 사용되어 왔다. 셀 오토마타 시뮬레이션에서 각 셀 모델들은 매 이산 시간 마다 모델 상태를 갱신한다. 이처럼 매 이산 시간 마다 모델 상태 연산을 하기 때문에 효율성 측면에서의 문제가 야기된다. 그러나 효율성 문제를 극복하기 위해 이산 시간 크기를 늘리게 되면 시뮬레이션 정확도 측면에서 문제가 발생한다. 그래서 본 논문에서는 이런 이산 시간 시뮬레이션에서 발생하는 문제를 극복하고자 셀 모델을 이산 이산 사건 시뮬레이션을 하고자 한다. 다수의 셀 모델 시뮬레이션에서는 시뮬레이션 성능이 중요하다. 시뮬레이션 성능을 올리기 위한 방법 중 하나로 병렬 시뮬레이션 방법이 있다. 기존의 병렬 시뮬레이션은 다수의 CPU를 이용하거나 한 CPU 내에 여러 코어를 이용하였다. 그러나 본 논문에서는 이 CPU의 병렬 자원을 사용하는 것이 아니라 가격은 저렴하지만 병렬 연산에서는 더욱 강력한 CPU보다 강력한 GPU를 이용하고자 한다. 본 논문에서는 GPU를 병렬 자원으로 사용하여 셀 모델을 이산 사건, 병렬 시뮬레이션 할 수 있는 환경을 하고자 한다. 시뮬레이션 형식론으로 Parallel DEVS(PDEVS)를 이용하였다. 시뮬레이션 형식론을 이용하면 시뮬레이션을 위한 정형화된 툴이 제공되고 시뮬레이션 테스트, 대화 수단 등의 장점을 얻을 수 있다. 다양한 시뮬레이션 형식론 중 PDEVS는 이산 사건, 병렬 시뮬레이션 둘 모두에 적합하다. 제안한 시뮬레이션 환경은 PDEVS 시뮬레이션 알고리즘과 GPU를 사용하는 일반적인 프로그램 흐름을 고려하여 디자인 되었다. 제안한 환경을 이용하여 3가지 실험을 하였다. 첫 번째 실험은 대상 시스템을 DEVS로 시뮬레이션과 시뮬레이션 시간을 비교하였다. 두 번째는 셀 모델의 수와 제안된 시뮬레이션 환경을 이용함으로써 얻는 병렬 이득과의 관계를 실험하였다. 마지막 실험은 제안된 환경에서 GPU에서 병렬 처리하는 부분을 CPU의 다수의 코어를 이용하였을 때와 성능을 비교하였다. 실험결과를 바탕으로 셀 모델의 수가 많을수록 제안된 시뮬레이션 환경을 이용하면 시뮬레이션 시각이 더욱 감소한다