[实用新型]一种并行元胞自动机处理系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及元胞自动机，特别涉及一种并行元胞自动机处理系统。

背景技术

元胞自动机（Cellular Automata或Cellular Automaton，简称CA）是John Von Neumann提出的一种完全并行的计算模型（1950s）。CA模型包括一个由若干元胞构成的离散的元胞空间，每个元胞的状态由有限数量的信息位组成，在同一时钟驱动下，按照相同的局部演化规则，同步（并行）更新每个元胞的状态。一方面，CA模型具有通用计算性质，用自动机演化规则可以模拟任何计算流程（理论上可以模拟任何复杂的自然行为），另一方面，CA模型足够简单，它直接根据系统的微观作用机制设计局部演化规则来模拟复杂现象，因此，CA模型在物理、化学、生物和人工智能等问题研究中得到广泛的应用。

CA模型的实现是一项重要的实用技术，目前CA模型的大多数应用都是基于现代数字计算机，它不同于CA的体系结构，其设计思想基于Turing机理论（1936），是一种串行计算的数学模型。元胞自动机本身的并行性与现代数字计算机的串行体系结构是CA应用中的内在矛盾，这极大限制了CA模型的计算效率。在CA模型的应用中，现代数字计算机普遍存在“10/90瓶颈”，即计算程序中10%的并行计算代码占用了90%的执行时间。

为了克服已有串行计算技术在实现CA模型上的缺点，利用CA模型本身具有的并行性，采用的并行计算技术有以下三种方式：

第一种方式是设计完全并行的CA计算机，例如T.Toffoli和M.H.Margolus开发出第一台通用元胞自动机计算机CAM-6（1987），后来又将其发展为CAM-8（1994-1999），它具有适用于CA模型的并行的、可扩展的体系结构，提供了相当于当时巨型计算机的计算能力。该方式硬件系统复杂，设计和实现的难度大、成本高，目前已较少使用。

第二种方式是通过分布式集群系统或多核心的高性能计算机实现CA模型的并行计算，将元胞空间划分为多个计算的子区间，分发到集群系统的分布式计算终端或高性能计算机的计算核心上，采用并行编程环境提供的消息传递接口MPI（Message Passing Interface）和并行虚拟机PVM（Parallel Virtual Machine）实现各子区间计算时的边界数据交换。该方式对软硬件环境要求较高，目前使用广泛，它在一定程度上实现了CA模型的并行计算，但每一个子区间内部的计算仍然是串行的，并且当子区间数量较多时，有很大的通讯开销。

第三种方式是采用中央处理器CPU（Central Processing Unit）与图形处理器GPU（Graphic Processing Unit）异构计算模型，利用计算统一设备架构CUDA（Compute Unified Device Architecture）和开放运算语言OpenCL（Open Computing Language）等编程框架来实现元胞自动机的并行计算，将空间数据单元（元胞）映射到GPU的线程计算单元（流处理器）上，通过共享存储单元获得邻域元胞的信息，即一个元胞对应一个计算线程实现元胞数据的并行计算。该方式并行度较高，但消耗大量系统资源，当元胞空间较大时无法满足计算要求。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题：针对现有元胞自动机模型的实现技术中存在的计算效率较低，速度较慢，实验周期较长，系统结构复杂，成本高的缺陷，提供一种可提高元胞自动机模拟的计算效率，显著提高模拟的速度，缩短实验周期，系统结构相对简单，成本较低的并行元胞自动机处理系统。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种并行元胞自动机处理系统，包括主控制机和与该主控制机连接的并行元胞自动机处理设备，并行元胞自动机处理设备通过FPGA（Field-Programmable Gate Array）开发板实现，包括FPGA芯片以及与FPGA芯片连接的外围设备；

其中，FPGA芯片包括Nios II软核处理器、元胞自动机并行计算模块和外围设备控制器，外围设备控制器通过Avalon总线与Nios II软核处理器、元胞自动机并行计算模块相连接；

Nios II软核处理器接收主控制机发送的待计算的数据，将待计算的数据发送给元胞自动机并行计算模块，并从元胞自动机并行计算模块中读取计算结果发送给主控制机。