ハードウェアのシミュレーションを高速化するためにGPGPUを使用できるかどうかを調査しています。私の推論はこれです：ハードウェアは本質的に非常に並列であるため、なぜ高度にシーケンシャルなCPUでシミュレーションするのですか？
GPUは、プログラミングの制限的なスタイルではないにしても、これに最適です。単一のカーネルを実行しているなどです。
GPGPUプログラミングの経験はほとんどありませんが、OpenCL / CUDAでイベントやキューを使用することはできますか？
編集：ハードウェアシミュレーションとは、エミュレーションではなく、ビット精度の動作シミュレーション（VHDL動作シミュレーションなど）を意味します。
GPUでのVHDLシミュレーション（または離散イベントシミュレーションをマッピングするための一般的なスキーム）に関するアプローチはわかりませんが、離散イベントシミュレーションが通常適用され、GPUで効率的にシミュレーションできる特定のアプリケーション領域があります（例：輸送）この論文またはこの論文のようにネットワーク、またはこの論文で行われるように化学システムの確率シミュレーション）。
離散時間ステップシミュレーターを実行可能にする方法で問題を再定式化することは可能ですか？この場合、GPUでのシミュレーションははるかに単純である必要があります（時間ステップを十分に小さくする必要があるため、無駄に思えても、さらに高速です。たとえば、セルオートマトンのGPUベースのシミュレーションに関するこのペーパーを参照してください）。
ただし、これは依然として重要な（研究）問題である可能性が高く、一般的なスキームが（まだ）ない理由は、すでに想定していることです。GPUにイベントキューを実装することは困難であり、ほとんどのシミュレーションはGPUでのアプローチは、巧妙なメモリレイアウト、アプリケーション固有の最適化、および問題の修正により、スピードアップします。
これは私の専門分野の範囲外ですが、次の論文では行動シミュレーションではなくゲートレベルのシミュレーションについて説明しているようですが、いくつかの有用なアイデアが含まれている可能性があります。
Debapriya Chatterjee、Andrew Deorio、Valeria Bertacco GPUコンピューティングを使用したゲートレベルのシミュレーション http://web.eecs.umich.edu/~valeria/research/publications/TODAES0611.pdf