The cost of conservative synchronization in parallel discrete event simulations

The performance of a synchronous conservative parallel discrete-event simulation protocol is analyzed. The class of simulation models considered is oriented around a physical domain and possesses a limited ability to predict future behavior. A stochastic model is used to show that as the volume of simulation activity in the model increases relative to a fixed architecture, the complexity of the average per-event overhead due to synchronization, event list manipulation, lookahead calculations, and processor idle time approach the complexity of the average per-event overhead of a serial simulation. The method is therefore within a constant factor of optimal. The analysis demonstrates that on large problems--those for which parallel processing is ideally suited--there is often enough parallel workload so that processors are not usually idle. The viability of the method is also demonstrated empirically, showing how good performance is achieved on large problems using a thirty-two node Intel iPSC/2 distributed memory multiprocessor

MDRIP: A Hybrid Approach to Parallelisation of Discrete Event Simulation

The research project reported in this thesis considers Multiple Distributed Replications in Parallel (MDRIP), a hybrid approach to parallelisation of quantitative stochastic discrete-event simulation. Parallel Discrete-Event Simulation (PDES) generally covers distributed simulation or simulation with replicated trials. Distributed simulation requires model partitioning and synchronisation among submodels. Simulation with replicated trials can be executed on-line by applying Multiple Replications in Parallel (MRIP). MDRIP has been proposed for overcoming problems related to the large size of simulated models and their complexity, as well as with the problem of controlling the accuracy of the final simulation results. A survey of PDES investigates several primary issues which are directly related to the parallelisation of DES. A secondary issue related to implementation efficiency is also covered. Statistical analysis as a supporting issue is described. The AKAROA2 package is an implementation of making such supporting issue effortless. Existing solutions proposed for PDES have exclusively focused on collecting of output data during simulation and conducting analysis of these data when simulation is finished. Such off-line statistical analysis of output data offers no control of statistical errors of the final estimates. On-line control of statistical errors during simulation has been successfully implemented in AKAROA2, an automated controller of output data analysis during simulation executed in MRIP. However, AKAROA2 cannot be applied directly to distributed simulation. This thesis reports results of a research project aimed at employing AKAROA2 for launching multiple replications of distributed simulation models and for on-line sequential control of statistical errors associated with a distributed performance measure; i.e. with a performance measure which depends on output data being generated by a number of submodels of distributed simulation. We report changes required in the architecture of AKAROA2 to make MDRIP possible. A new MDRIP-related component of AKAROA2, a distributed simulation engine mdrip engine, is introduced. Stochastic simulation in its MDRIP version, as implemented in AKAROA2, has been tested in a number of simulation scenarios. We discuss two specific simulation models employed in our tests: (i) a model consisting of independent queues, and (ii) a queueing network consisting of tandem connection of queueing systems. In the first case, we look at the correctness of message orderings from the distributed messages. In the second case, we look at the correctness of output data analysis when the analysed performance measures require data from all submodels of a given (distributed) simulation model. Our tests confirm correctness of our mdrip engine design in the cases considered; i.e. in models in which causality errors do not occur. However, we argue that the same design principles should be applicable in the case of distributed simulation models with (potential) causality errors

Simulation of packet and cell-based communication networks

This thesis investigates, using simulation techniques, the practical aspects of implementing a novel mobility protocol on the emerging Broadband Integrated Services Digital Network standard. The increasing expansion of telecommunications networks has meant that the demand for simulation has increased rapidly in recent years; but conventional simulators are slow and developments in the communications field are outstripping the ability of sequential uni-processor simulators. Newer techniques using distributed simulation on a multi-processor network are investigated in an attempt to make a cell-level simulation of a non-trivial B.-I.S.D.N. network feasible. The current state of development of the Asynchronous Transfer Mode standard, which will be used to implement a B.-I.S.D.N., is reviewed and simulation studies of the Orwell Slotted Ring protocol were made in an attempt to devise a simpler model for use in the main simulator. The mobility protocol, which uses a footprinting technique to simplify hand- offs by distributing information about a connexion to surrounding base stations, was implemented on the simulator and found to be functional after a few 'special case' scenarios had been catered for

Modellbasierte Parallelisierung von Anwendungen zur Verkehrssimulation - Ein dynamischer und adaptiver Ansatz

Im Rahmen des Projekts Computer Aided Tram Scheduling (CATS) werden Methoden und Werkzeuge zum Generieren, Simulieren und Bewerten von Stadtbahnfahrplänen entwickelt, die von den Verkehrsplanern vor Ort auf Desktop-PCs oder Notebooks genutzt werden können. Das wissenschaftliche Interesse liegt dabei in der Erforschung und Entwicklung der benötigten Konzepte und Verfahren, diese liegen hauptsächlich in den Bereichen mathematische Optimierung und diskrete Simulation. In diesem Zusammenhang entstand der Wunsch nach einer parallelen Simulationsanwendung, die deutlich genauer und schneller als das bestehende sequentielle Modul arbeitet. Im Rahmen dieser Arbeit werden Ziele aus drei Bereichen bearbeitet: Zunächst soll ein Verfahren zur modellbasierten Parallelisierung diskreter Simulationsanwendungen entworfen werden. Dabei sollen eine Reihe von Eigenschaften genutzt werden, die u.a. viele Verkehrsmodelle aufweisen. Um die von der Zielplattform zur Verfügung gestellten Ressourcen auszunutzen, soll der Ansatz ein dynamisches und adaptives Lastausgleichsverfahren beinhalten. Das Verfahren soll als Framework zur Entwicklung von Simulationsanwendungen implementiert werden, sein dynamisches Verhalten soll anhand von Beispielanwendungen untersucht werden. Weiterhin sollen die im Rahmen des Projekts CATS erstellten Werkzeuge vorgestellt werden. Im Vordergrund soll dabei das auf das beschriebene Framework aufsetzende, parallele Simulationsmodul stehen, mit dessen Hilfe die dynamischen Eigenschaften von Stadtbahnfahrplänen untersucht werden können. Um hierzu Kandidaten zu haben, soll eine Optimierungsanwendung genutzt werden, die Fahrpläne hinsichtlich ihrer Robustheit optimiert und gleichzeitig planerische Ansprüche an einsatztaugliche Fahrpläne berücksichtigt. Um die Nutzung mit verschiedenen Stadtbahnnetzen zu ermöglichen, sollen die Anwendungen einen von vielen Verkehrsunternehmen genutzten Datenstandard verwenden. Zuletzt sollen die erstellten Werkzeuge noch praktisch erprobt werden. Hierzu werden die Stadtbahnnetze der Städte Köln und Montpellier modelliert, und sowohl robuste als auch bewusst nicht robuste Fahrpläne für sie generiert. Diese Fahrpläne werden gemeinsam mit den von den Verkehrsunternehmen real verwendeten Fahrplänen simuliert unddie dabei resultierenden Verspätungsdaten verglichen. Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in Kontext, Motivation und Ziele (Kapitel 1), gefolgt von einigen Hintergründen zu Verfahren der parallelen Berechnung von diskreten Simulationsmodellen. Dabei werden eine Reihe von allgemeinen und anwendungsbezogenen Parallelisierungsverfahren betrachtet (Kapitel 2). Danach wird ein Verfahren entwickelt, das insbesondere für die parallele Simulation von diskreten Verkehrsmodellen geeignet ist. Zuerst wird die Idee des Verfahrens beschrieben und auf die Umsetzung eingegangen, dann werden einige Überlegungen zu Skalierbarkeit und Effizienz des Verfahrens angestellt (Kapitel 3). Darauf folgt die Beschreibung einer Implementierung des Verfahrens als Framework für Simulationsanwendungen (Kapitel 4). Die Überlegungen zum Verhalten des Verfahrens werden nun ergänzt um eine Reihe von Beobachtungen, die bei Experimenten mit der Simulation von Tokenbewegungen auf zufällig erzeugten Graphen gemacht werden (Kapitel 5). Danach folgt die eigentliche Anwendung des Verfahrens: Hintergründe und Architektur des Projekts CATS werden erläutert, dazu die eingesetzten Optimierungs- und Simulationsmodelle beschrieben. Das Optimierungsmodul und die auf das vorgestellte Framework aufsetzende Simulationsanwendung werden genutzt, um Fahrpläne für die Stadtbahnnetze von Köln und Montpellier zu generieren und auszuwerten. Darauf folgen einige Beobachtungen zum Laufzeitverhalten der Simulationsanwendung (Kapitel 6). Die Arbeit endet mit einer kurzen Zusammenfassung des Erreichten und einem Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten (Kapitel 7)