GPU optimization of lattice Boltzmann method with local ensemble transform Kalman filter

長谷川 雄太; 今村 俊幸*; 伊奈 拓也; 小野寺 直幸; 朝比 祐一; 井戸村 泰宏

Proceedings of 13th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Heterogeneous Systems (ScalAH22) (Internet), p.10 - 17, 2022/00

https://doi.org/10.1109/ScalAH56622.2022.00007

格子ボルツマン法(LBM)に基づく数値流体力学シミュレーションおよび局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)によるアンサンブルデータ同化をNVIDIA A100 GPU搭載スパコンに対して実装し、および最適化した。LBMとLETKFの協働のため、データ転置通信を実装し、LETKFのデータ依存性に基づいて計算,ファイルI/O、および通信のオーバーラップにより通信を最適化した。2次元等方乱流,アンサンブル数,格子点数の条件において、通信を最適化した実装は、LETKFを並列化しない単純な実装に対して3.85倍の高速化を達成した。LETKFの主要な計算カーネルはの実対称密行列の固有値分解であり、その計算のため、バッチ形式固有値分解ソルバEigenGを新たに開発した。EigenGによるバッチ形式固有値分解は、既存ライブラリであるcuSolverに対して64倍の高速化を達成した。