MCMAS : a toolkit to benefit from many-core architecure in agent-based simulation - fdi:010072197 - Horizon

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Laville G., Mazouzi K., Lang C., Marilleau Nicolas, Herrmann B., Philippe L. (2014). MCMAS : a toolkit to benefit from many-core architecure in agent-based simulation. In : Mey D.A. (ed.), Alexander M. (ed.), Bientinesi P. (ed.), Cannataro M. (ed.), Clauss C. (ed.), Costan A. (ed.), Kecskemet G. (ed.), Morin C. (ed.), Ricci L. (ed.), Sahuquillo J. (ed.), Schulz M. (ed.), Scarano V. (ed.), Scott S.L. (ed.), Weidendorfer J. (ed.) Euro-Par 2013 : parallel processing workshops : BigDataCloud, DIHC, FedICI, HeteroPar, HiBB, LSDVE, MHPC, OMHI, PADABS, PROPER, Resilience, ROME, and UCHPC 2013 : revised selected papers. Berlin : Springer, (8374), 544-554. (Lecture Notes in Computer Science ; 8374). Euro-Par 2013 : International Conference on Parallel Computing, 19., Aachen (DEU), 2013/08/26-27. ISBN 978-3-642-54419-4

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Lien direct chez l'éditeur doi:10.1007/978-3-642-54420-0_53

Titre
MCMAS : a toolkit to benefit from many-core architecure in agent-based simulation
Année de publication2014
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000350859500062
AuteursLaville G., Mazouzi K., Lang C., Marilleau Nicolas, Herrmann B., Philippe L.
InMey D.A. (ed.), Alexander M. (ed.), Bientinesi P. (ed.), Cannataro M. (ed.), Clauss C. (ed.), Costan A. (ed.), Kecskemet G. (ed.), Morin C. (ed.), Ricci L. (ed.), Sahuquillo J. (ed.), Schulz M. (ed.), Scarano V. (ed.), Scott S.L. (ed.), Weidendorfer J. (ed.) Euro-Par 2013 : parallel processing workshops : BigDataCloud, DIHC, FedICI, HeteroPar, HiBB, LSDVE, MHPC, OMHI, PADABS, PROPER, Resilience, ROME, and UCHPC 2013 : revised selected papers
SourceBerlin : Springer, 2014, p. 544-554. (Lecture Notes in Computer Science ; 8374). ISBN 978-3-642-54419-4
ColloqueEuro-Par 2013 : International Conference on Parallel Computing, 19., Aachen (DEU), 2013/08/26-27
RésuméMulti-agent models and simulations are used to describe complex systems in domains such as biological, geographical or ecological sciences. The increasing model complexity results in a growing need for computing resources and motivates the use of new architectures such as multi-cores and many-cores. Using them efficiently however remains a challenge in many models as it requires adaptations tailored to each program, using low-level code and libraries. In this paper we present MCMAS a generic toolkit allowing an efficient use of many-core architectures through already defined data structures and kernels. This toolkit promotes few famous algorithms (diffusion, path-finding, population dynamics) which are ready to be used in an Agent Based Model. For other needs, MCMAS is based on a flexible architecture and can easily be enriched by new algorithms thanks to development features. The use of the library is illustrated with two models and their performance analysis.
Plan de classementInformatique [122] ; Sciences fondamentales / Techniques d'analyse et de recherche [020]
LocalisationFonds IRD [F B010072197]
Identifiant IRDfdi:010072197
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010072197

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