В работе рассматривается возможность применения агентно-ориентированной системы имитационного моделирования для решения ряда проблем, возникающих при создании экзафлопсных компьютеров, содержащих десятки и сотни миллионов вычислительных узлов. Предлагается двухуровневая децентрализованная схема управления вычислениями и соответствующая имитационная модель, в которой все вычислительные узлы поделены между областями вычислений, которые контролируются своими локальными управляющими агентами. Головной управляющий агент распределяет между областями поток больших задач и контролирует общие ресурсы. В качестве примера масштабируемого алгоритма рассматривается метод Монте-Карло, перспективный для компьютерного моделирования на экзафлопсных компьютерах. В этом методе существенно то, что чем больше объем выборки из независимых реализаций, тем выше точность оценивания. В работе предлагается генератор базовых псевдослучайных чисел, пригодный для больших расчетов по методу Монте-Карло. При распределении вычислений по узлам допускается возможность реализации различных объемов выборки на различных узлах с использованием статистически оптимального способа осреднения результатов. Объем памяти, доступный каждому вычислительному узлу, и его быстродействие должны быть достаточными для эффективного моделирования реализаций. Данный алгоритм распределенного статистического моделирования асинхронен, и при использовании предлагаемого генератора базовых псевдослучайных чисел масштабируется практически на неограниченное число узлов. Примером масштабируемого приложения распределенного статистического моделирования для современных компьютеров терафлопсного уровня производительности является библиотека PARMONC. Кроме того, в работе рассматривается вариант реализации мультиагентного моделирования для прогнозирования сбоев и отказов вычислительных узлов. Предлагается архитектура динамической системы прогнозирования сбоев, которая состоит из агентов различного назначения, каждый из которых выполняет свою функцию для достижения общей цели.
агентно-ориентированное моделирование, экзафлопсные суперэвм, методы монте-карло, распределенное статистическое моделирование, параллельные вычисления