二次元格子ボルツマン法に対する局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)のGPU実装

GPU implementation of local ensemble transform Kalman filter (LETKF) with two-dimensional lattice Boltzmann method

長谷川 雄太   ; 小野寺 直幸   ; 朝比 祐一   ; 井戸村 泰宏   

Hasegawa, Yuta; Onodera, Naoyuki; Asahi, Yuichi; Idomura, Yasuhiro

局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)および格子ボルツマン法(LBM)を用いたアンサンブルデータ同化のGPU実装を行った。D2Q9 LBMによる二次元等方性乱流を対象として、最大32アンサンブルで性能測定を行った。LETKFの計算コストは、8アンサンブルまででLBMと同程度であり、それ以上の大アンサンブル数においてはLBMよりも高くなった。32アンサンブルにおいて、1同化サイクルあたりの所要時間はLBMで5.39ms、LETKFで28.3msであった。これらの結果から、3次元LBMの実用計算に本手法を適用するためにはLETKFの更なる高速化が必要であることが示唆される。

We developed GPU implementation of ensemble data assimilation (DA) using the local ensemble transform Kalman filter (LETKF) with the lattice Boltzmann method (LBM). The performance test was carried out upto 32 ensembles of two-dimensional isotropic turbulence simulations using the D2Q9 LBM. The computational cost of the LETKF was less than or nearly equal to that of the LBM upto eight ensembles, while the former exceeded the latter at larger ensembles. At 32 ensembles, their computational costs per cycle were respectively 28.3 msec and 5.39 msec. These results suggested that further speedup of the LETKF is needed for practical 3D LBM simulations.