24、P系统在GPU和FPGA上的实现

blue

于 2025-09-07 12:03:15 发布

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分类专栏：膜计算：从理论到实现文章标签： P系统 GPU FPGA

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/blue/article/details/151640649

膜计算：从理论到实现专栏收录该内容

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P系统在GPU和FPGA上的实现

1. P系统在GPU上的实现

GPU已成为大规模并行处理器和一种使能技术，程序员可以利用它加速科学应用。由于GPU和P系统都具有双重并行性，GPU为模拟P系统提供了良好的并行平台，其共享内存系统也有助于高效同步模型的模拟。此外，它是一种廉价且可扩展的并行架构，在当前的高性能计算解决方案中可见。

1.1 GPU模拟P系统的性能

对于小型基础模型，GPU的速度稍慢（高于0.9倍）。
对于较大的模型，加速比更高。当模拟2000个物种时，自适应和通用模拟器的加速比分别约为30倍和50倍。
当模拟数百个物种时，自适应和通用版本分别获得6倍和10倍的加速。
使用自适应版本时，GPU的加速比更低，因为模块化方案对CPU的影响比对GPU更好。使用P100 GPU时，这种设计额外提高了2.5倍的性能。

模型规模	自适应模拟器加速比	通用模拟器加速比
小型基础模型	高于0.9倍	高于0.9倍
2000个物种	约30倍	约50倍
数百个物种	6倍	10倍

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