[发明专利]仿真引擎的性能测试方法及存储介质

说明书

一种仿真引擎的性能测试方法及存储介质，用于并行离散事件的仿真，该方法包括：建立并生成仿真模型，并使用管理应用所需的信息配置所述仿真模型；使用同步事件调度性能、随机事件调度性能、事件队列管理性能、和时间推进效率对仿真模型进行测试；分别根据所选定的性能指标，准备仿真事件队列；根据所选定的性能指标，启动仿真并开始测试，直至处理完成或者计时完成。本发明可以在并行与串行之间兼容和切换；参与性能测试的模型逻辑复杂度极低，排除仿真模型性能对于引擎性能测试的影响；测试指标主要针对仿真引擎事件调度的时间协调，能代表引擎的基础性能，具备客观性；指标的测试方法可在不同仿真引擎上实现，具备可实施性。

技术领域

本发明涉及一种仿真计算领域，更具体地说，涉及并行离散事件(PDES，ParallelDiscrete Event Simulation)仿真引擎的性能测试方法及存储介质。

背景技术

基于数字计算机的离散事件仿真广泛应用于军事、装备、社会等领域，如何提高仿真运行效率是业界所广泛关注的技术问题，随着计算机软硬件技术的不断发展，软硬件并行能力的不断提升，要求离散事件仿真的并行化以提高效率，但如何衡量仿真引擎的效率，从而比较不同实现方式的优劣，指导技术发展方向，是本领域迫切的需求，但一直未得到有效解决，其原因主要在于：

1、性能的模型无关性：通常仿真的性能包括了引擎的性能和模型运算的性能，测量引擎的性能必须以某种方式的仿真运行为手段，因此必须排除模型性能的影响，即必须要设计足够简单，在不同引擎上都能实现且能够支持引擎性能测量的通用模型；

2、性能指标的客观性：不同的仿真引擎采用了不同的实现方法，包括在并行化上也有不同的实现手段，比较其性能就要剔除由于引擎设计不同而造成的个性化指标，而是筛选和定义所有引擎都必须具备的指标，并且能够代表引擎设计的基础性能；

3、性能指标的可实施性：与硬件和标准软件的benchmark不同，由于不同引擎的软件设计使得不可能有统一的测试工具，甚至统一的一套源代码也非常困难，因此测试方法必须具有在不同引擎上的可实现性，甚至具有不可作弊和不可抵赖的特点。

在并行离散事件(PDES，Parallel Discrete Event Simulation)计算领域，研究者们针对并行性能的度量和测量方法做了很多努力，并行系统的加速比定义为：对于一个给定的应用，并行算法或并行程序的执行速度相对于串行算法或串行程序的执行速度加快了多少倍。引申到离散事件仿真中，并行和串行的离散事件仿真的加速比可以类似定义，而对于引擎，则应消除算法和模型复杂度的差异。

并行加速比存在三种定律：Amdahl定律，Gustafson定律，Sun和Ni定律。Amdahl定律应用于实时性要求较高的科学计算，针对固定不变的计算负载，通过增加处理器和提高处理器速度进行加速，受限于问题的可分解并行程度，加速比随处理器增加存在一个上限。Gustafson针对计算时间固定但计算精度随计算量正相关的情况，通过增加处理器在不变的时间内加大计算量从而提高精度。Sun和Ni定律是上述两者的综合。

通用测试模型PHOLD是广泛使用的仿真引擎测试模型，是对对称负载的基准测试模型，该模型假设具有N个并行执行，平均分配到M个处理器上，在仿真初始化时，每个LP(逻辑并行过程)有R个初始事件，按均匀分布从N个LP中随机选择一个发送目标，在仿真过程中，每收到一个事件，就再产生K个新的事件并向随机选择的目标发送，考察系统整体时间推进的情况。

从PHOLD模型设计发现，该模型完全针对并行仿真，无法在并行和串行之间兼容和切换；其次测试内容考虑了处理器之间通信的开销，以及由于通信延迟导致的时间冲突从而发生无效执行和回退的开销等因素，因此是一种综合的性能测试，针对保守时间同步的引擎没有无效执行和回退，而需要考核在事件调度时的时间协调。

综合国内外研究现状，对于并行离散事件仿真引擎的性能定量指标分析及测量方法还存在很大的不足，尤其是针对引擎自身的基础性能指标方面，缺乏客观科学的标准和方法。