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Dynamic Straggler Mitigation for Large-Scale Spatial Simulations
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AI
DOI：10.1145/3578933.png)
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摘要
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空间模拟已被广泛应用于研究现实环境，如交通系统。预测和分析交通等应用需要模拟在运行速度超过实时的情况下处理数百万个对象。运行此类大规模模拟需要强大的计算能力，这可以通过并行分布式计算提供。并行分布式空间模拟的实现通常遵循批量同步并行（BSP）模型以确保模拟的正确性。在BSP中，处理被划分为计算和通信的迭代，在多个工作节点上运行，随后通过全局屏障同步确保所有通信完成。然而，BSP模型受到滞后节点问题的困扰，即任何工作节点的延迟都会减慢整个模拟。滞后节点可能因多种原因发生，包括负载分布不均或通信和同步延迟。随着并行度的增加和工作节点间负载分布的持续变化，滞后节点问题可能变得更加严重。本文提出方法动态缓解滞后节点并解决通信延迟。所提出的策略可在模拟过程中重新平衡负载分布。这些方法利用模拟环境的空间属性，结合灵活的同步模型与去中心化动态负载均衡和按需资源分配。所有提出的方法均通过微观交通模拟器作为大规模空间模拟的示例进行实现和评估。我们在不同滞后节点场景下为墨尔本、北京和纽约运行交通模拟。我们的方法相比全局动态负载均衡等先进方法显著提升了模拟性能。
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