摘要: 1．本文的创新点
a) 设计并实现一个大规模细粒度并行模拟引擎，它源于OS的理念，为并行模拟提供了同步、通信以及调度等基础架构，简化了并行模拟器设计。
b) 整个模拟引擎是锁避免（lock-free）的。调度模块中的锁避免算法更为新颖，它甚至避开了原子指令的使用。
c) 提出了并行模拟中的性能提升策略，包括基于阻塞/唤醒机制的同步、协作式动态负载迁移机制等。
d) 基于SimK开发了真实模拟器HppSim和HppNetSim，从运行结果中发现多核平台上Cache对细粒度模拟影响较大。
2．实现方法
SimK引擎中集成了同步、调度、通信、缓冲区管理、任务分配部署等模块，这些模块提供了并行模拟的基本功能，以API的形式提供给模块编写者，使得可以像开发顺序模拟器一样来开发并行模拟器，从而简化了并行模拟器的开发难度。
所有模块间采用消息通信的模式来交互，这样使得不同模块可以被部署到节点内部或不同节点上。采用图划分算法，保证了不同宿主机处理器上的负载静态平衡。不同模拟单元都被模拟引擎中的调度模块来调度执行，避免了OS粗粒度调度带来的开销。任何两个通信模块间采用单读单写队列来进行通信，避免了通信过程中锁的使用。
为了避免细粒度同步带来的模块空运行开销，调度模块中对即将空运行的模块进行阻塞，使得这些模块不参与执行，直到时钟被更新为止。并行模拟中两个模拟单元间需要协作推进，推进过程中需要保持时钟同步。对于主从式同步关系，文中提出了基于冗余赋值的优化同步方法。对于对等式同步关系，文中提出了基于顺序的优化同步方法。文中在通信、多线程缓冲区管理方面也做了锁避免的优化。
负载平衡对并行程序性能影响很大，文中将负载推送和负载窃取两种负载平衡机制相结合，提出了协作式动态负载平衡的管理方法，并对其核心数据结构—共享队列，在多核处理器上的实现做了优化。
3．结论及未来待解决的问题
实验结果表明，基于SimK开发的并行模拟器HppSim和HppNetSim在4核或8核SMP节点上都取得了近线性的加速比，某些目标系统配置下还可以取得超线性加速比，比如在2路4核处理器上可以取得14.95倍加速比。对超线性加速比的原因进行分析发现，多核处理器上的cache是造成超线性加速比的成因。即使系统做了静态负载平衡，但协作式动态负载平衡在某些情况下仍可以带来15%左右的性能提升。
本文中多节点模式加速效果不明显，后续工作中会对多节点模式做进一步的优化。并且，SimK的开源工作也将进行。
4．实用价值或应用前景
影响模拟器使用的最根本制约因素是模拟速度，而目前模拟器大多为单线程模式，无法充分发挥多核节点或多节点系统的性能。SimK引擎可以简化并行模拟器的开发，并提供较高的模拟性能，有望缓解模拟器的速度压力。