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Metro Traffic Simulator is updated to 1.7.0.0

 

 

We released version 1.7.0.0 update of Metro Traffic Simulator (MTS) for Windows 8.1 today. Some fundamental processing model is fixed to avoid odd vehicle movements. And we introduce new path finding algorithm using path reservation which is published at ITS World Congress 2014 last month. You can re-examine performance of proactive route search method on MTS. You can find reservation based proactive route search outperform other conventional route searches in grid map with relatively high traffic demand. Please see abstract of this method in following presentation :

 


 

Please refer Metro Traffic Simulator page to check change log.
 

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Metro Traffic Simulator is updated to 1.5.2.2

We released version 1.5.2.2 update of Metro Traffic Simulator (MTS) for Windows 8.1 today. Now MTS supports Forum 8’s OpenMicroSim format as export data. OpenMicroSim enables interconnect different traffic simulators with XML scheme that describes typical micro simulation result. Forum 8 VR simulator UCwin/Road supports this file format as import data, so you can generate realistic car traffic with MTS for UCwin/Road.

Please refer Metro Traffic Simulator page and following figure describes data flow around MTS.
dataflowBISSAU

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C++ AMP Benchmarkアプリをリリースしました

 

 

以前、以下のようなC++ AMPに関する記事を書いたのですが、

C++ AMPの実力を試す

どうもWindows Storeアプリからでも使えるようなので、アプリにして公開してみました。

詳細は以下のページをご覧ください。

C++ AMP Benchmark

C++での開発は久々でしたので、DLLの扱いなどいろいろ勉強しながらでしたが、サンプルコードなどを見ながら、何とかリリースまでたどり着けました。

これで、どのようなマシンでも(Windows RTは無理ですが)GPGPUの効果を測定できます。

C++ AMPのサンプルやNVidiaやAMDから出ているSDKなどに入っているベンチマークアプリよりも、Windows Storeからインストールするだけですからお手軽に試せます。

ついでに、C#やC++のマルチスレッド処理のコードも入れておいたので、用途に応じてどのような並列化処理を用いるかを決める際にも役立つかもしれません。(おおよそコア数分のパフォーマンスが出るので見積もりもなにも必要ないかもしれませんが)

 

ちなみに、手元のSurface Pro 2(Core i5 4200U 1.6GHz) にて測定した結果です。ディスクリートなGPUが無くても、CPU内臓のGPUでもCPUの最高性能に対して、10倍以上のスピードが確保できるようです。C#でシングルスレッドのコードを書いている人からすれば、C++AMPの導入だけで、50倍以上の性能ゲインを得ることができます。それも驚くほど簡単に導入可能ということで、Storeアプリで困ったらC++AMPということになりそうですね。

image

 

ちなみに、以下は前身のコンソールアプリで測定した結果ですが、Kaveri、Keplerなどもっと高速なGPUを用いた場合は目を見張るような劇的な性能アップが見込まれます。

image

以下のように、リニアに表現するとKeplerとCPUの比較では1000倍近い性能差が出ることもあるようです。

image

 

環境の詳細は以下です:

Core i5 U : Surface Pro 2 ( Core i5 4200U 1.6GHz )

Kaveri : LuvMachine Slim (AMD A10-7850K)

Kepler : 自作PC (Core i7 3770K , Nvidia Tesla K20C)

新原さんご協力ありがとうございました。

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