Intel双核创意详细说明(by 牛思文)

mage1982 2006-10-10 09:04:50

姓名：牛思文
单位：北京化工大学

Email: mage1982@vip.sina.com
创意题目：市政建设全景仿真预测系统

1，概述
在线提交创意时，我已经对其进行了较为详细的说明，但是为了给更多的非IT专业朋友评阅，我有意避开了技术层面的讲解。我认为，一个好的创意，不单单是一个思想，还必须能够提供该项目可行性的确凿依据，以做到有的放矢。因此我在此补充说明该创意的具体实现方法，以便评委更加确切地了解该创意的优势。

利用Intel的双核技术进行大型集群系统设计，其意义不止在于双核，更是对未来多核趋势的一种展望与预研。从目前提交的所有创意来看，我首先提出了集群系统的设计方案，使得双核乃至多核技术不仅仅应用于那些普通领域，如消费电子，家庭娱乐等，而是充分发挥其巨大优势，来解决过去所无法想象任务和难题。

我认为，创意的本身就是去探索那些未知的，或已知却无法实现的问题，而不是去将已有的方案（如家庭娱乐平台、消费电子平台、多人游戏平台等早已商品化的事物）换个CPU，其本质上并没有体现出Intel多核平台的独特性。我的设计本身就是多核平台的一个非常好的应用范例，可以充分利用多核心技术的强大功能。

2，模型构建
市政建设全景仿真预测系统，本质上是一个超大规模的仿真体统。它的复杂度主要在于两点，即对城市中各个单位的精确建模和各单位之间的复杂互动。由于系统直接模拟市政工程对居民生活的的影响，因而其对建设者的指导作用会直接施加到百姓生活及城市发展的各个环节，因此模型设计精度要求非常地高。下面列举主要的建模内容，并讲述使用C++编程语言来实现该设计的具体方法。基于仿真预测平台进行评估，节约了每年数十亿的经费。

（１）建筑物群落模型
显然，建筑物拥有许多共同的特点。作为建筑物而言其影响周边环境的属性为：建筑物的高度和建筑物的占地面积。这两个属性为几乎所有建筑物所共有，因此利用C++语言，对建筑物进行建模时，可以将建筑物作为基类，其私有成员变量是建筑物高度参数H，和占地面积S。注意，设计时考虑到现有处理器的运算能力，可以进行折中。比如，建筑物群落一般都是十座以上，因此，我们可以以10的倍数作为基类。这时，我们在设计公有成员函数时，就要乘以系数10。
另一个属性并不是建筑物对象所独有的，为全部对象共有，即该对象在整个市区中的地理位置。这个属性在市区模型排布时由中央服务器统一布局。
最后一个属性是居民数量。这个成员变量关系到行人流动模型的构建，这在下面有详述。建筑物群落的类模型有两个主要继承类，即商用建筑物和民用建筑物。商用建筑物的特点是白天人口密度集中，而民用建筑物与此相反，晚间人口密度高。
建筑物群落模型关系到整个市政建设模型的诸多方面，和交通道路模型一起构成了整个城市的骨架。应用全新的基于Intel双核CPU的多线程技术，我们可以为每个建筑物群落划分线程，这样最大限度地保证了该模型的实时性。
该模型运行于集群式操作系统的客户机上。

（２）交通道路模型
交通道路模型是其他模型之间的桥梁，它将各个模型进行交汇。90%以上的模型交互都发生在道路上，如行人在道路上流动，汽车在道路上行驶，各种市政工程在道路上进行，桥梁在道路上架设，风、雨、雪等天气情况作用在道路上，公交站点设置在路边等。
交通道路模型作为各个模型的讯息交互枢纽，必须由集群系统的服务器来运行。该模型的基类首先描述道路的类型、宽度、长度等通用类型，并设置道路载荷参数。这里要注意，由于每种道路的载荷均不同，因此描述道路载荷的成员函数一定要设置为虚函数，这样程序在调用该方法时，会自动套用继承类中的函数。
根据具体道路情况不同，我们可以设置许多的继承类，如城市主干道类，普通道路及步行街等。这种分类直接影响行人流动情况与公交站点设置。比如，原本没有布置公交站点的小型道路，运行时动态添加一个公交站点，马上就可以检测出行人流动是否加速,车辆流动是否受阻等情况。借助Intel双核多线程技术，我们可以直观地、实时地检测仿真结果，对交通道路建设的影响结果进行无成本评估。

（３）桥梁模型
桥梁模型运行于集群系统的客户机上。其基类参数包括桥梁的高度、宽度、载荷、损伤状态等共有特性。应对具体情况，其继承类可以划分为过街桥、转盘桥和大型环路桥等。部分高速路模型由于其本身就是高架桥，因此同时具有道路和桥梁的共同特性，在建模时将会使用多重继承来解决，以使得继承类同时具有这两种不同对象的成员函数。
桥梁模型的摆放与交通道路模型密切相关。目前的市政工程建设中，经常会出现由于桥梁建筑布置不合理而造成的交通拥堵问题。这是由于缺乏全方位的仿真平台，决策者往往凭借该领域专家的经验，只考虑一部分因素而对该桥梁摆放后对周边环境的整体影响估计不足。借助Intel双核平台的强大计算功能，我们可以对每一座桥梁进行建模和排布，以观测全方位的影响结果。

（４）行人流动模型（步行+自行车）
行人流动模型包括两个基类，即步行人群和自行车人群。将这两个模型放在一台客户机上运行，是因为他们具有许多的共同点，如行进道路重叠，易受天气和机动车影响等。同时，他们又具有不同点，如行进速度不同等，因此要分成两个类来处理。对行人模型进行建模时，要再次使用群体的概念，以百人为单位进行计数，以减轻系统的负荷。行人模型非常重要，因为它是各种市政工程模型产生的作用的承受者。大部分的仿真结果数据都来自该模型，同时它也是与居民生活关系最密切的模型。
通过Intel双核平台的实时高速计算，我们可以时刻把握城市行人的流动状态，同时观测各种市政工程施加在城市模型中时，对行人的影响程度，从而可以合理地安排施工进度与施工时间。

（5）车辆流动模型（公交车辆+机动车）
车辆流动模型运行于集群系统的客户机上。该模型主要对交通情况及交通设施的建设进行仿真预测。任何与道路交通相关的市政工程的修建，都有可能对车辆运行造成影响。这种影响评估起来是最难的，因为仅仅凭借人的大脑是无法面面俱到地对数百辆汽车的运行状况进行评估的。应用本仿真平台，市政工程的决策者可以快速地观察到某一条道路的断路施工等操作，及由此道路延伸开的数条道路所造成的影响。这里要对公交车辆专门设置一个继承类，因为公交车辆不同于机动车，它有固定的行驶路线和运营时间，同时还会按站点模型进行停靠，这本身就是造成交通拥堵的一个可能因素。

（6）公交站点模型
公交站点模型运行于集群系统的客户机上。严格地说，该模型为交通道路模型和车辆运行模型的共生体。将其专门配置到一台PC机上独立运行，是考虑到公交系统日益重要的地位而采取的做法。随着城市居民与车辆数量的增多，目前最可行的方法莫过于大力推广快速便捷的公交线路。问题随之而生，公交线路如何排部，才能使其作用最大化？如何分配公交站点，使得其对建筑物群落模型的覆盖率最大化？如何合理地安排短程和长途车辆的运行线路，以保证公交企业的收入额度？
应用本仿真预测系统，我们可以在希望设置公交站点的道路上预先设置好站点，公交车辆就会依此自动地进行停靠。这时公交车辆与机动车，与行人发生了互动，这个影响在仿真预测平台上可以非常直观地被显示出来。于是，公交站点排部就有了较为可靠的依据。
（7）天气模型
天气模型运行于集群系统的客户机上。这里的天气模型并不同于专业气象部门的同类技术，原因是我们的应用对象是市政建设仿真，因此只需要构建常见的天气模型即可，如下雨、大雾、大雪、路面结冰等，而没有必要去仿真极为特殊的自然现象。于是，建立天气模型的C++类时，成员函数只需要描述市区常见的类型。在系统运行时，我们可以调用控制下雨的成员函数，以观测雨天对施工的影响，及施工点对交通状况的影响等。我们也可以设置大雾天气，以观测将要修建的桥梁是否会造成交通拥堵。
（8）施工点模型
施工点模型运行于集群系统的客户机上。针对不同的施工种类，我们在建立类库时要考虑到施工的影响面积，施工工期，产生噪声、水源污染等因素，这样可以在仿真平台上市时观测占路施工对于该地区附近自然环境和居民生活所造成的影响，以优化解决方案。

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