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复杂系统高效能仿真技术初步研究
时间:2019-11-21    评论:0
    来源:航天工程与仿真技术
    作者:李伯虎(中国工程院院士)
    单位:航天科工集团二院

    摘要:本文首先给出了复杂系统高效能仿真技术的含义、重要作用和研究内容,并从满足复杂系统高端建模仿真及为海量用户按需提供云高效仿真服务两类用户及其三类仿真类型(数学、人在回路、硬件在回路)的角度,讨论了发展复杂系统高效能仿真技术的技术需求并简介了相关的技术概况。接着,从高效能仿真建模技术、高效能仿真系统及支撑技术、高效能仿真应用工程技术等三个方面论述了当前复杂系统高效能仿真技术研究中值得关注的 10类技术:

    1)复杂系统高效能仿真语言;2)复杂系统高效能仿真算法;3)高效能仿真系统体系结构;4)高效能仿真硬件实现技术;5)高效能仿真软件支撑技术;6)高效能仿真可视化技术;7)高效能云仿真技术;8)复杂系统高效能仿真系统 VV&A技术;9)海量数据管理技术;10)复杂系统仿真实验及结果分析与评估技术等技术,包括其研究内容和作者所在团队的研究成果与进一步的研究方向。最后给出几点结论与建议。

    复杂系统,指的是一类具有“系统组成关系复杂、系统机理复杂、系统的子系统间以及系统与其环境之间交互关系复杂和能量交换复杂、总体行为具有涌现、非线性,以及自组织、混沌、博弈等特点的系统”。典型的复杂系统包括航空、航天、核工程系统等复杂工程系统;经济规划等复杂社会系统;人、动物、植物等复杂生命系统;气候、电磁等复杂环境系统;C4ISR、攻防体系等复杂军事系统;及互联网、物联网等复杂网络系统等。

    复杂系统的研究与实施对促进国家社会经济发展、巩固加强国防建设、提高人民生活质量有着十分重大的意义。目前,复杂系统的有效研究、实验手段主要包括建模与仿真技术以及高性能计算机技术等。

    在本文中,作者提出“复杂系统高效能仿真技术”概念,它是融合高效能计算技术和现代建模与仿真技术,以优化复杂系统建模、仿真运行及结果分析等整体性能为目标的一类建模仿真技术。复杂系统高效能仿真技术正成为现代建模与仿真技术的一个研究热点。它正成为国民经济、国防建设、自然科学、社会科学等各个领域的复杂系统论证、试验、设计、分析、运行、维护、人员训练等应用层次的不可或缺的重要科学技术,也正逐步成为“计算科学”的重要组成部分(很多人认为:计算科学是与理论研究、实验研究并列的第三种认识与改造世界的重要科学研究手段)。

    本文以作者所在团队的近期研究成果为基础,讨论了发展复杂系统高效能仿真技术的技术需求;并详细论述了当前复杂系统高效能仿真技术研究中值得关注的 10类技术。最后给出复杂系统高效能仿真技术发展的几点建议。

    二、复杂系统高效能仿真技术发展的需求

    复杂系统高效能仿真技术的发展由应用需求牵引和相关技术推动。复杂系统高效能仿真技术的应用需求主要源自于能支持“数学、人在回路、硬件在回路”等三类仿真,及“复杂系统高端建模仿真及按需提供仿真服务”等二类用户的应用需求。上述两类用户对发展复杂系统高效能仿真技术提出了许多具体的技术需求,下面将展开讨论。

    (一)复杂系统高端建模仿真技术需求

    随着各领域复杂工程系统相关学科技术的快速发展、专业计算和仿真软件复杂度的提高、复杂工程仿真和计算规模的增大,这些对复杂系统高端建模仿真技术提出了更高的技术需求,包括以下 12个方面:

    1)高计算能力;

    2)高效、高带宽、低延迟的同步、通信网络;

    3)高性能、高容量、高可伸缩性的并行 I/O系统;

    4)友好的复杂系统模型开发环境;

    5)多尺度、多学科异构系统协同运行;

    6)仿真系统多样本并行运行(作业级并行)、仿真系统(联邦)内成员间并行(成员级并行)、以及成员模型解算的并行(线程级并行)的“三级并行”;

    7)海量数据的存储与管理;

    8)仿真实验可信性与结果的分析评估;

    9)仿真结果智能化分析评估;

    10)高性能计算机低功耗;

    11)高性能计算机系统的高可靠性;

    12)高性能计算机系统的安全性。

    (二)高效能云仿真中心(服务)的技术需求

    高效能云仿真中心(服务)要为海量用户按需提供“在线高效能仿真云服务”,其技术需求包括:1)高效能仿真资源虚拟化与服务化;2)为用户提供按需动态组合的多类高效能仿真服务环境;3)呈现给用户的是一个“虚拟化”的高效能、安全、可靠的协同仿真运行环境;4)提供用户为中心的分布、协同、交互的仿真工作模式,如图 1所示。

图 1 用户通过各种网络得到所需的高效能仿真服务

    (三)相关技术的推动

    1、建模与仿真技术

    (1)建模与仿真技术是以相似原理、模型理论、系统技术、信息技术以及建模与仿真应用领域的有关专业技术为基础,以计算机系统、与应用相关的物理效应设备及仿真器为工具,根据研究目标,建立并运行仿真模型,对研究对象进行认识与改造的一门综合性、交叉性技术。

    (2)建模与仿真技术已成为人类认识与改造客观世界的重要方法,成功地用于航空航天、生物、材料、能源等高新技术领域和工业、农业、国防、商业、经济、教育、社会服务和娱乐等众多领域的系统论证、试验、分析、维护、运行、辅助决策及人员训练等。

    (3)现代建模与仿真技术正向“网络化、服务化、高效化、协同化、智能化、普适化”的现代化方向发展。

    (4)现代建模与仿真技术的研究热点:基于网络技术和云计算的建模与仿真技术,智能系统建模与仿真技术,复杂环境(自然 /人工干扰)的建模与仿真技术,复杂系统 /开放复杂巨系统的建模 /仿真技术及虚拟样机工程等。

    2、高性能能计算技术

    (1)高性能计算技术是一类具有超高计算能力、存储能力、交互能力的计算技术。它包含:高性能处理器;并行高效计算机系统;相关并行算法及相关领域大型并行应用软件等技术。目前在高计算能力、高速通讯能力(内部)、并行计算算法与软件、低功耗、高可靠性等方面已取得较大进展。高效能计算的峰值浮点运算能力超过 1000万亿次 /秒,正积极研制万万亿次 /秒的超级计算机。

    (2)高性能计算技术已在工程领域、国防安全、科学研究、国民经济、社会问题中的复杂系统高端“数学仿真”中得到成功应用。

    (3)高性能计算机技术正向“高性能、高可靠、高节能、高可用”的高效能方向发展。

    (4)当前 高 效 能 计 算 的 研 究 热 点 包 括 采 用 多 核 (mulicore)、众 核 (manycore)、GPU和专用加速硬件提高应用系统的性能和降低功耗,可伸缩的全局并行 I/O处理系统,高效能的编译系统和高效能的并行计算环境,以及面向领域的应用支撑软件系统等。

    3、要重视研究复杂系统高效能建模仿真技术

    值得指出,现有的高性能计算机技术与建模与仿真技术融合得还不够,因此,现有的计算机系统还不能良好地满足复杂系统高效能建模仿真的应用需求,例如:

    (1)在体系结构方面:现有高性能计算机系统架构难以支持半实物(硬件在回路)仿真、嵌入式仿真系统及人在回路等的适时处理;

    (2)在硬件技术方面:缺少面向仿真问题求解及可视化特定需求的高性能硬件,难以实现高效仿真运行与显示结果;

    (3)在算法与软件技术方面:在许多领域,缺少面向用户的、充分挖掘仿真问题潜在并行性并充分利用高性能计算系统能力的支撑算法与友好的软件。

    总体而言,还未见能支持数学、人在回路、硬件在回路三类仿真,二类仿真用户的一体化的计算机系统。因此,需要研制一种“将现有的高性能计算机技术与建模与仿真技术深度融合的复杂系统高效能建模与仿真系统”,包括研究其体系结构、硬件、软件、算法和应用。

    三、复杂系统高效能仿真关键技术的研究

    (一)高效能仿真建模技术方面

    1、复杂系统高效能仿真语言

    复杂系统高效能仿真语言是一种面向复杂系统建模仿真问题的高效能仿真软件系统。它使系统研究人员专注于复杂系统仿真问题本身,大大减少了建模仿真和高效能计算技术相关的软件编制和调试工作。基于该语言能进一步开发面向各类专用领域(如体系对抗、多学科虚拟样机仿真等领域)的高级仿真语言。下面以本团队正在进行的复杂系统建模仿真与优化语言 Cosim-CsMSL为例来讨论复杂系统建模仿真语言的主要研究内容:

    (1)仿真语言体系结构

    高效能仿真语言通常由模型与实验描述语言、翻译 /编译程序、模型库、算法库、函数库、运行控制仿真引擎及结果后处理软件等组成,如图 2所示。

图 2 复杂系统建模仿真语言体系结构

    (2)仿真语言中模型与实验的描述语言

    仿真语言面向三类仿真,采用组件式的可扩展语言结构,由初始块、模型块和实验块三大部分组成。其中初始块主要包括各种变量、参数初始值及算法相关设置语句;模型块包括描述三类仿真的静态动态描述语句及语法,包括数学(连续、离散)、人在回路(定性、随机)以及硬件在回路(AD/DA转换、实时控制)等;实验块包含描述实验操作的各种语句(如加初始值、运行、停止、画图等实验)及其流程。

    (3)复杂系统仿真建模技术

    复杂系统多表现为连续离散混合、定性定量混合的系统,由于其规模大、构成和行为复杂、相关知识不完善,行为具有模糊性、不确定性、难以量化、自适应、混沌、涌现、博弈等特点,因此它对传统的建模仿真理论、方法与平台技术提出了新的挑战。值得关注的复杂系统仿真建模技术问题主要包括:定性定量混合系统仿真建模技术,基于复杂自适应系统(ComplexAdaptiveSystem,CAS)的仿真建模技术以及基于复杂网络理论与方法的复杂系统仿真建模技术。本团队主要开展了定性定量混合系统的仿真建模技术研究,其主要研究成果包括以下三个方面:1)定性定量统一建模方法,包括基于复杂系统顶层元建模框架 M2F(Meta-ModelingFramework)的系统顶层描述方法,以及基于 Quan-Rule(定量 -规则)和 Quan-Agent(定量 -Agent)的层次化领域建模规范描述;2)定量定性交互接口建模,包括基于模糊因果导向图 FuzzyCDG的定量模型与随机性、模糊化定性知识模型的交互接口图形化建模;3)定量定性时间推进机制,包括 QR(定量 -规则)-QA(定量 -Agent)混合时间推进方法。

    (4)高效动态并行化编译技术

    高效动态并行化编译技术主要包括仿真语言的词法语法分析、复杂系统问题并行性分析以及目标代码的动态并行化编译。其核心功能是实现面向高效能并行计算环境的仿真语言编译器,能够自动将仿真描述的问题分解和并行化,并链接相应的函数库、模型库和算法库。本团队采用的方法是通过分析目标机体系结构(向量机 /并行多处理机)以及问题的内在特性(依赖关系 /循环等价变换等),基于 C++文件流操作和 string类实现文本转换,基于 OpenMP/TBB编译指导语句和 VC实现并行计算。本团队研究突破了复杂仿真系统顶层建模描述语言向 DAG图的自动转换方法,通过自动化分析仿真模型中的计算与通讯开销得到仿真任务并行度,从而实现复杂仿真问题的成员级自动化并行。

    (5)参数化、组件化仿真模型库 /函数库技术

    丰富的模型库 /函数库是复杂系统高效能仿真语言的重要组成部分。建立面向各领域、各层次的参数化、组件化、通用化的仿真实体与其环境的模型库 /函数库研究已成为仿真建模技术的研究热点。国外的产品如 Qualnet、Modelica等仿真软件中的模型库 /函数库。本团队重点研究仿真模型库 /函数库的高效化技术,已研究实现了适用于高效能计算环境的 “对抗仿真系统参数化 /组件化模型库”。

    2、复杂系统高效能仿真算法

    复杂系统高效能仿真算法的研究内容主要包括三级并行方法设计,包括:1)设计大规模仿真问题的作业级并行方法,包括根据样本特征进行并行划分的方法以及优化系统并行仿真算法,例如本团队研究提出的 QMAEA量子多智能进化算法、ADCPQG自调节双链量子二级并行遗传算法、文化遗传算法以及 CSDE融合杜鹃搜索的多种群并行差分进化算法;2)设计仿真系统内成员间任务级并行方法,包括基于功能划分和数据通信的配置规则设计、基于优化调度和拓扑结构的配置算法设计以及配置算法并行化设计。本团队研究成果主要包括:

    基于 RTI的任务级并行方法(见后节“高效能仿真软件支撑技术”)以及基于事件表的任务级并行方法(基于乐观方法的并行算法);3)设计基于复杂模型解算的线程级并行方法,包括线程级划分规则以及线程级分解与执行,如本团队研究提出的基于右函数负载均衡 SMPS的连续系统常微分方程组并行算法,以及GA-BHTR:基于 TransitiveReduction和二叉堆维护的 GA算法。

    高效仿真算法进一步研究的焦点是围绕提高并行仿真算法的效率,保持仿真算法的可伸缩性,实现动态负载平衡,减少并行计算中协同所需的通信量,同时兼顾可扩展、可移植的大粒度任务级并行和在每个进程中组织便于发挥单机性能的合理数据结构、程序设计和通信方式。

    (二)高效能仿真系统及支撑技术方面

    1、高效能仿真系统体系结构

    本团队研究提出的高效能仿真系统体系结构主要由硬件系统层、并行操作系统层、并行编译系统层、仿真服务层和仿真门户层组成,而相关的标准、规范、协议和安全机制贯穿所有层次。其主要特点包括:高端仿真与云仿真一体化体系结构;数学、人在回路、硬件在回路一体化集成体系结构。如图 3所示。

 图3 高效能仿真系统体系结构

    上述高效能仿真系统体系结构是一种网络化、智能化、服务化的一体化仿真支撑平台体系结构,其硬件系统包括基于多 CPU/多 GPU的模块化计算节点、基于 GPU/FPGA/DSP的专用加速部件、硬件在回路的仿真接口设备、基于 GPU的高速可视化子系统以及高速通信、协同、I/O,如图 4所示。软件系统能够支持实时仿真的并行操作系统,提供支持“高端”和“云仿真”二类用户的各类仿真服务以及面向问题、用户友好的仿真语言系统,并且有丰富的支持并行运行的模型库、仿真算法库为底层支撑。

图4 高效能仿真系统的硬件系统结构

    2、高效能仿真硬件实现技术

    目前,高效能仿真硬件正向以 FPGA、GPU及定制专用加速部件、通用商品化多核 /众核处理器为主导,通专结合、局部定制、针对性优化的高效节能方向发展。高效能仿真硬件实现技术主要针对复杂系统仿真的特点和需求,在硬件方面进行针对性优化设计与实现,其主要研究内容包括:1)基于 CPU+GPU的异构高性能计算系统技术;2)面向应用的高带宽、低延迟内部互连网络技术。本团队研究成果:Syscache存储加速卡设备以及 InfinibandFDR网络;3)大容量、可伸缩的全局并行 I/O系统技术。本团队研究成果:曙光并行存储系统 Parastor;4)高性能芯片技术(多核 /众核技术)。本团队研究成果:龙芯 3A刀片服务系统。值得提出,江南计算所研制成功的我国第一款自主研制的 64位通用 16核处理器申威 1600已成功地用于峰值千万亿次 /秒的神威蓝光高性能计算机系统。

    3、高效能仿真软件支撑技术

    高效能仿真软件支撑技术主要针对复杂系统仿真的特点和需求,在软件平台方面进行针对性设计;目前,高效能仿真软件向组件化,自动并行化方向发展。

    高效能仿真软件支撑技术的主要研究内容包括:1)支持三级并行的并行操作系统技术。本团队研究成果包括:高速通信系统,成功开发 Infiniband通讯协议,支持刀片服务器间的高效内部通信;全局并行文件系统 Parastor,在先进集群存储系统中应用开放体系架构;以及 “Cloudview”云计算操作系统,提供 IP管理、节点管理、进程管理、并行指令服务管理、时钟管理,以及虚拟化管理、项目管理、资源管理、资源状态监控等其他功能;2)高效能并行化编译技术。本团队研究成果:UPCH编译系统,成功应用于数据并行与 SIMD编程;3)仿真系统内成员间的任务级并行软件:高性能机上 RTI。本团队研究成果:基于共享内存的高性能机上 RTI,提高了实时性、可扩展性和吞吐量,适合于 SMP服务器与多核机器;4)OpenMP/MPI的实现技术;5)高效能建模仿真语言技术(见前节“复杂系统高效能建模仿真语言”);6)高性能并行算法库技术(见前节“复杂系统高效能仿真算法”);7)高效能云仿真技术(见后节“高效能云仿真技术”)。

    4、高效能仿真可视化技术

    本团队在高效能仿真可视化技术方面重点研究了基于 CPU+GPU的并行计算框架的高效能可视化技术,如图 5所示。基于 CPU+GPU的并行可视化系统,根据任务分配和交互控制,进行场景的整体划分和分块描述,各分块场景交由多个 GPU进行并行绘制,经图像合成后输出高分辨率图像。高效能仿真可视化技术的主要研究内容包括:1)大规模虚拟场景的数据组织、调度技术;2)基于多机、多核技术的两级并行绘制;3)环境中不定形物高效可视化技术;4)实时动态全局光照等。

 图5 基于 GPU(群组)的并行可视化系统

    5、高效能“云仿真”技术

    本团队基于仿真网格的研究成果,进一步融合虚拟化技术、普适计算技术和高性能计算技术等,引入“云计算”理念,构建一种基于云计算理念的网络化建模与仿真系统—“云仿真系统”,以加强网络化建模与仿真平台的细粒度、各类资源(包括节点内的 CPU核、存储器、软件等子资源)按需共享能力;充分支持多用户能力;协同能力;容错能力以及安全应用机制。

    云仿真系统的关键技术体系如图 6所示。本团队重点研究攻克的关键技术包括:1)异构高效能仿真资源和能力虚拟化技术。本团队研究成果:软件高效能虚拟化技术;异构、互操作、可重用仿真平台(如 RTI)虚拟化技术;以及模型虚拟化技术;2)高效能虚拟化云仿真环境构建技术。本团队研究成果:根据仿真任务自动构建仿真虚拟化环境以及多用户仿真资源的优化调度;3)高性能 RTI(见高效能仿真软件支撑技术);4)高效能虚拟化云仿真环境容错迁移技术。本团队研究成果:基于虚拟化技术的仿真资源容错迁移。

图6 云仿真系统关键技术

    基于关键技术的研究成果,本团队研制开发了一个云仿真系统的原型 COSIM-CSP,并已经在多学科虚拟样机协同仿真、大规模体系级协同仿真以及高性能仿真等领域开展了初步应用,验证了四种云仿真应用模式,包括个性化虚拟桌面模式、批作业模式、协同仿真模式以及能力交易模式。

    云仿真技术的进一步研究内容包括:(1)进一步研究支持语义的各类仿真资源和能力的服务化统一描述模型和共享机制,以支持云仿真平台对各类仿真资源的统一管理和高效共享;(2)进一步研究仿真资源的高效虚拟化及其协同技术,以支持云仿真平台中虚拟化仿真资源的高效协同的仿真运行;(3)进一步研究面向海量用户的仿真资源和能力按需共享问题,支持云仿真平台按需提供给海量用户的建模与仿真能力;(4)进一步重视与加强高效云仿真系统的应用研究。

    (三)高效能仿真应用工程技术

    1、复杂系统高效能仿真系统 VV&A技术

    仿真模型的 VV&A技术主要包括了模型的校核、验证与验收。VV&A过程贯穿于建模与仿真的全生命周期,包括全生命周期 VV&A、全系统 VV&A、层次化 VV&A、全员 VV&A以及管理全方位 VV&A。在国内,哈工大等单位开展了体系建模与仿真 VV&A与可信度评估的研究工作,自主研制成功体系对抗仿真系统可信度评估的工具集,显著提高全生命周期内仿真系统的可信度。建模与仿真 VV&A未来发展的趋势包括:(1)深入的 VV&A理论体系与框架;(2)更加成熟的 VV&A过程模型;(3)更强化的 VV&A全生命周期多阶段协作;(4)严格客观的 VV&A方法与自动化工具;(5)更具指导性的 VV&A标准。

    2、海量数据(大数据)处理技术

    海量数据(大数据)处理技术主要针对 1)数据量越来越大,数据备份的窗口将很难保证;2)如何对海量数据进行挖掘和分析;以及 3)海量数据如何快速恢复等问题,研究海量数据的存储、查询、分析与挖掘等技术。本团队目前主要针对并行挖掘技术以及分布式挖掘技术开展研究,实现仿真试验设计、试验数据采集、可视化分析处理以及智能化评估等一系列功能,为应用人员提供仿真结果分析与评估优化提供全面支持,如图 7所示。海量数据(大数据)处理技术进一步的发展方向主要包括海量数据挖掘技术———基于编程模型的技术,以及流计算技术。

图 7 高效能的仿真试验设计与海量数据挖掘处理

    3、复杂系统仿真实验结果管理、分析与评估技术

    复杂系统仿真实验及结果管理、分析与评估技术主要研究内容包括:仿真实验数据采集技术、仿真实验数据分析处理技术、仿真实验数据可视化技术、智能化仿真评估技术以及 Benchmark技术(含两类用户、三类仿真)等。以本团队研究的复杂系统仿真评估器为例,作为复杂系统仿真应用的有效评估工具,该仿真评估器提供了动态采集仿真数据,应用多种评估算法进行评估,以及仿真过程回放分析等功能,实现了复杂系统建模仿真工程实施中对原型系统的评估。未来复杂系统仿真实验及结果分析与评估技术值得关注的发展方向包括复杂系统灰色评估技术;多源异构信息智能化融合技术;基于信念图 /知识网络的智能分析评估技术以及拟人学等。

    四、几点建议

    1、复杂系统高效能仿真技术是指融合高效能计算技术和现代建模与仿真技术,以优化复杂系统建模、仿真运行及结果分析等整体性能为目标的一类建模仿真技术。

    2、复杂系统高效能仿真技术是 21世纪人类认识和改造世界的重要研究手段,是我国实现创新型国家战略目标的重要科学技术。

    3、提高复杂系统高效能仿真技术的作用,必须重视同时开展“被研究对象模型、高效能仿真系统、应用工程”等三个方面的理论、方法和技术的研究。

    4、本团队提出的面向两类用户、三类仿真的高效能仿真系统特点主要包括:、

    1)体系结构

    ● 高端仿真与云仿真一体化体系结构;

    ● 数学、人在回路、硬件在回路一体化集成体系结构(专用的高速 I/O与通信子系统等)。

    2)硬件系统

    ● 基于多 CPU/多 GPU的模块化计算节点;

    ● 基于 GPU/FPGA/DSP的专用加速部件;

    ● 基于 GPU的高速可视化子系统;

    ● 高速通信、协同、I/O。

    3)软件系统

    ● 支持实时仿真的并行操作系统;

    ● 提供支持“高端”和“云仿真”二类用户的各类仿真服务;

    ● 面向问题、用户友好的仿真语言系统。

    4)算法与模型库

    ● 丰富的支持并行运行的高效组件化 /参数化模型库;

    ● 三级并行复杂系统仿真算法库。

    5)应用技术

    ● 复杂系统全生命周期活动 VV&A技术;

    ● 智能、分布式海量数据处理技术;

    ● Benchmark设计技术(略)。

    作者简介:李伯虎

    1961年清华大学计算机专业毕业,现任航天科工集团二院科技委常务副主任,北京航空航天大学自动化学院名誉院长、中国系统仿真学会前任理事长。是我国计算机仿真与制造业信息化领域的专家,先后荣获国家科技进步一等奖 1项、二等奖 3项及部级科技进步奖 14项;个人或合作发表论文 270篇、书 12本、译著 4本。2012年获国际建模与仿真学会颁发的“终身成就奖”。2001年当选为中国工程院院士。

标签:高效能仿真
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