GPU加速硬件模拟？

Question

我正在研究GPGPU是否可用于加速硬件仿真。 我的理由是：由于硬件本质上非常平行，为什么要在高度顺序的CPU上进行模拟？

GPU非常适合这种情况，如果不是因为它们的限制性编程风格：运行单个内核等等。

我对GPGPU编程没什么经验，但是可以在OpenCL / CUDA中使用事件或队列吗？

编辑：通过硬件仿真，我不是指仿真，而是比特精确的行为仿真（如VHDL行为仿真）。

Answer 1

我不知道有关GPU上的VHDL仿真的任何方法（或映射离散事件仿真的一般方案），但 某些应用领域，其中通常应用离散事件仿真，哪些可以在GPU上高效模拟（例如运输网络，如this paper或this one，或化学系统的随机模拟，如this paper中所做的那样）。

是否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上的仿真应该更简单（并且更快，即使它看起来很浪费，因为时间步长必须足够小 - 参见基于GPU的细胞自动机模拟的this paper，例如）。

但是，请注意，这仍然很可能是一个非平凡的（研究）问题，而且之前没有一般方案的原因是你已经假设的：实现一个事件GPU上的队列很难，并且由于智能内存布局和特定于应用程序的优化和问题修改，GPU上的大多数仿真方法都会获得加速。

Answer 2

这超出了我的专业领域，但似乎虽然下面的论文讨论了门级仿真而不是行为仿真，但它可能包含一些有用的想法：

Debapriya Chatterjee，Andrew Deorio，Valeria Bertacco。 采用GPU计算的门级仿真 http://web.eecs.umich.edu/~valeria/research/publications/TODAES0611.pdf