基于GPU的大规模多阶段任务系统可靠性并行计算方法

作者：闫华; 汪贻生^*; 王锐淇; 刘波; 郭立卿; 肖骅

来源：系统工程与电子技术, 2019, 41(01): 215-222.

• 多阶段任务系统
• 任务可靠性
• 并行计算
• 图形处理器
• 一致化方法

针对大规模多阶段任务系统(phased-mission system,PMS)的可靠性求解,引入并行计算思想,通过分析传统的一致化方法(uniformization method,UM),基于Nvidia提出的CUDA(compute unified device architecture)架构,实现了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)的UM并行算法(GPU-UM),并采用合并访问和共享内存技术,提高了GPU中数据负载的利用率;PMS中不同阶段参与任务的设备及其数量通常会发生变化,导致阶段间依赖性处理困难。通过对新设备加入、已有设备暂时退出任务或完全退出任务等3种基本情况的分析,提出了阶段间状态映射机制,实际中的阶段变化情况更加复杂,可综合上述3种基本情况进行处理。通过算例对比了GPU-UM、CUDA-UM、传统UM和Krylov子空间等4种算法的计算时间和可靠性结果,分析表明GPU-UM算法的计算耗时优于其他方法,且结果精度也能满足可靠性计算需求;同时,通过对比分析UM算法和Krylov子空间算法与仿真方法的结果误差,表明提出的阶段间映射机制能够正确处理PMS中阶段间的复杂依赖关系。

• 单位
  中国人民解放军陆军勤务学院