cuda - GPU 加速的硬件模拟？

Question

我正在研究 GPGPU 是否可用于加速硬件模拟。
我的理由是:由于硬件本质上是非常并行的，为什么要在高度顺序的 CPU 上进行模拟？

如果不是因为其编程风格的限制性，GPU 将非常适合这一点:您只有一个内核正在运行，等等。

我对 GPGPU 编程的经验很少，但是可以在 OpenCL/CUDA 中使用事件或队列吗？

编辑:通过硬件模拟，我不是指模拟，而是位精确的行为模拟(如在 VHDL 行为模拟中)。

Answer 1

我不知道关于 GPU 上的 VHDL 模拟的任何方法(或映射离散事件模拟的一般方案)，但在某些应用领域，离散事件模拟通常被应用并且可以在 GPU 上有效地模拟(例如运输网络，如 this paper 或 this one ，或化学系统的随机模拟，如在 this paper 中所做的)。

是否有可能以一种使离散时间步进模拟器可行的方式重新制定问题？在这种情况下，GPU 上的模拟应该简单得多(并且仍然更快，即使它看起来很浪费，因为时间步长必须足够小 - 例如，参见 this paper 上基于 GPU 的细胞自动机模拟)。

但是请注意，这仍然很可能是 一个重要的(研究)问题 ，以及(目前)没有通用方案的原因是您已经假设:在 GPU 上实现事件队列很困难，并且由于巧妙的内存布局和特定于应用程序的优化，GPU 上的大多数模拟方法都获得了加速和问题修改。