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 ARTICLE VOL 30/1-2 - 2016  - pp.109-132  - doi:10.3166/ria.30.109-132
TITRE
Expérimentation du principe de délégation GPU pour la simulation multiagent. Les boids de Reynolds comme cas d'étude

TITLE
Experimenting the GPU delegation principle for MABS: Reynolds's Boids as a case study

RÉSUMÉ
L’utilisation du GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) pour la simulation multiagent permet d’améliorer les performances des modèles et lève ainsi une partie des contraintes liées au passage à l’échelle. Cependant, adapter un modèle pour qu’il utilise le GPU est une tâche complexe car le GPGPU repose sur une programmation extrêmement spécifique et contraignante. C’est dans ce contexte que la délégation GPU des perceptions agents a été proposée. L’idée derrière ce principe est d’identifier dans le modèle des calculs qui peuvent être transformés en dynamiques environnementales afin d’être calculés par des modules GPU. Il a été appliqué sur un cas d’étude et a montré de bons résultats en termes de performances et de conception. Dans cet article, nous proposons de mettre à l’épreuve la faisabilité et la généricité de cette approche en appliquant le principe de délégation GPU sur un modèle agent classique : les boids de Reynolds. Nous montrons que le principe de délégation offre des résultats intéressants au niveau des performances mais aussi d’un point de vue conceptuel (généricité, accessibilité, etc.).


ABSTRACT
General-Purpose Computing on Graphics Processing Units (GPGPU) allows to extend the scalability and performances of Multi-Agent Based Simulations (MABS). However, GPGPU requires the underlying program to be compliant with the specific architecture of GPU devices, which is very constraining. In this context, the GPU Environmental Delegation of Agent Perceptions principle has been proposed to ease the use of GPGPU for MABS. The idea is to identify in the model some computations which can be transformed into environmental dynamics and then translated into GPU modules. In this paper, we further trial this principle by testing its feasibility and genericness on a classic ABM, namely Reynolds’s boids. The paper then shows that applying GPU delegation not only speeds up boids simulations but also produces an ABM which is easy to understand, thanks to a clear separation of concerns.


AUTEUR(S)
Emmanuel HERMELLIN, Fabien MICHEL

MOTS-CLÉS
Simulation multiagent, GPGPU, Boids de Reynolds, CUDA.

KEYWORDS
GPGPU, MABS, Flocking, CUDA.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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