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Large-scale dynamic transportation network simulation: A space-time-event parallel computing approach

机译：大规模动态交通网络仿真：一种时空事件并行计算方法

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This paper describes a computationally efficient parallel-computing framework for mesoscopic transportation simulation on large-scale networks. By introducing an overall data structure for mesoscopic dynamic transportation simulation, we discuss a set of implementation issues for enabling flexible parallel computing on a multi-core shared memory architecture. First, we embed an event-based simulation logic to implement a simplified kinematic wave model and reduce simulation overhead. Second, we present a spacetime -event computing framework to decompose simulation steps to reduce communication overhead in parallel execution and an OpenMP-based space-time-processor implementation method that is used to automate task partition tasks. According to the spatial and temporal attributes, various types of simulation events are mapped to independent logical processes that can concurrently execute their procedures while maintaining good load balance. We propose a synchronous space-parallel simulation strategy to dynamically assign the logical processes to different threads. The proposed method is then applied to simulate large-scale, real-world networks to examine the computational efficiency under different numbers of CPU threads. Numerical experiments demonstrate that the implemented parallel computing algorithm can significantly improve the computational efficiency and it can reach up to a speedup of 10 on a workstation with 32 computing threads. (C) 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本文描述了一种用于大规模网络上的介观交通运输仿真的高效计算并行计算框架。通过介绍用于介观动态运输仿真的整体数据结构，我们讨论了一组实现问题，这些问题可实现在多核共享内存体系结构上进行灵活的并行计算。首先，我们嵌入了基于事件的仿真逻辑，以实现简化的运动波模型并减少仿真开销。其次，我们提出了一个时空事件计算框架来分解仿真步骤以减少并行执行中的通信开销，以及一种用于自动化任务分区任务的基于OpenMP的时空处理器实现方法。根据空间和时间属性，将各种类型的模拟事件映射到独立的逻辑进程，这些逻辑进程可以同时执行其过程，同时保持良好的负载平衡。我们提出一种同步空间并行仿真策略，以将逻辑进程动态分配给不同的线程。然后将所提出的方法应用于模拟大规模的现实世界网络，以检查在不同数量的CPU线程下的计算效率。数值实验表明，所实现的并行计算算法可以显着提高计算效率，并且在具有32个计算线程的工作站上可以达到10的加速比。 （C）2016 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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