GPU加速的硬件模拟？

Question

我正在调查GPGPU是否可以用于加速硬件模拟。我的推理是这样的:由于硬件本质上是非常并行的，为什么要在高顺序CPU上模拟？

如果不是因为GPU受限的编程风格，GPU在这方面将非常出色:您只有一个内核在运行，等等。

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

编辑:我所说的硬件仿真不是指仿真，而是比特精确的行为仿真(就像VHDL行为仿真一样)。

Answer 1

我不知道关于在GPU上进行VHDL语言模拟的任何方法(或映射离散事件模拟的一般方案)，但在某些应用领域，通常应用离散事件模拟，并且可以在GPU上高效地模拟(例如，在this paper或this one中的交通网络，或在this paper中所做的化学系统的随机模拟)。

有没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上的模拟应该更简单(而且更快，即使它看起来很浪费，因为时间步长必须足够小-例如，请参见基于GPU的细胞自动机模拟中的this paper )。

然而，请注意，这仍然很可能是一个不平凡的(研究)问题，没有一般方案的原因(还没有)是您已经假设的:在GPU上实现事件队列是困难的，并且由于巧妙的内存布局和特定于应用程序的优化和问题修改，GPU上的大多数模拟方法都可以获得加速。

Answer 2

这超出了我的专业领域，但似乎下面的文章讨论的是门级模拟而不是行为模拟，它可能包含一些有用的想法：

德巴普里娅·查特吉，安德鲁·德奥里奥，瓦莱里娅·贝尔塔科。基于图形处理器计算http://web.eecs.umich.edu/~valeria/research/publications/TODAES0611.pdf的门级仿真