GPU 加速的硬件模拟？答案

【问题标题】：GPU-accelerated hardware simulation?GPU 加速的硬件模拟？
【发布时间】：2011-11-13 23:04:04
【问题描述】：

我正在研究是否可以使用 GPGPU 来加速硬件模拟。我的理由是：由于硬件本质上是非常并行的，为什么要在高度顺序的 CPU 上进行模拟？

GPU 会非常适合这一点，如果不是因为它们限制性的编程风格：你有一个单一的内核运行，等等。

我对 GPGPU 编程的经验很少，但是否可以在 OpenCL / CUDA 中使用事件或队列？

编辑：通过硬件模拟，我不是指模拟，而是位精确的行为模拟（如在 VHDL 行为模拟中）。

【问题讨论】：

我的直觉是离散事件模拟不适合 GPU。控制太多，算术强度不够，可能太不规则了。我很想有人证明这种直觉是错误的……想想看，也许我记得在这方面略读过一篇论文。我会查阅笔记，让你知道发生了什么。
@Patrick87，正是我的想法。一个论文的链接会很好。谢谢。

【解决方案1】：

我不知道有关在 GPU 上进行 VHDL 模拟的任何方法（或映射离散事件模拟的一般方案），但某些应用领域通常会应用离散事件模拟，并且可以在 GPU 上高效模拟（例如，运输网络，如 this paper 或 this one，或化学系统的随机模拟，如 this paper）。

是否有可能以使离散时间步长模拟器可行的方式重新制定问题？在这种情况下，GPU 上的模拟应该更简单（并且更快，即使它看起来很浪费，因为时间步必须足够小 - 例如，请参阅this paper 上基于 GPU 的元胞自动机模拟）。

但是请注意，这仍然很可能是一个不平凡的（研究）问题，并且（还）没有通用方案的原因是您已经假设的：实现一个事件GPU 上的队列很困难，并且由于 聪明的内存布局 和 特定于应用程序的 优化和问题修改，GPU 上的大多数模拟方法都获得了加速。

【讨论】：

【解决方案2】：

这超出了我的专业领域，但似乎虽然以下论文讨论的是门级模拟而不是行为模拟，但它可能包含一些有用的想法：

Debapriya Chatterjee、Andrew Deorio、Valeria Bertacco。使用 GPU 计算的门级仿真 http://web.eecs.umich.edu/~valeria/research/publications/TODAES0611.pdf

【讨论】：