Adaptación del modelo WRF a una arquitectura multi/many cores (GPUs)

Abstract

Uruguay está incluyendo gradualmente energía eólica en su matriz energética. En este contexto se desarrolló en el Instituto de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental (IMFIA) una herramienta para predecir la energía eólica inyectada a la red en el Complejo de Parques Eólicos "Ing. Emanuele Cambilargiu" con un horizonte de 48 horas. Esta herramienta está basada en el modelo de simulación de magnitudes climáticas Weather Research and Forecasting (WRF). Una de las principales limitantes que presenta la herramienta es su elevado costo computacional, ya que la ejecución del WRF requiere un gran tiempo de cómputo. En este trabajo se aborda la utilización de técnicas de computación de propósito general en unidades de procesamiento gráfico para la aceleración de rutinas del WRF. Con este objetivo, se realiza un relevamiento del estado del arte del uso de unidades de procesamiento gráfico para la reducción del tiempo de ejecución del mismo, así como un análisis de las rutinas que requieren mayor tiempo de ejecución en el contexto de su utilización para la predicción de viento en Uruguay. A partir de ello, se identificaron rutinas que fueron portadas exitosamente a GPU. Los resultados obtenidos, sobre casos de prueba reales, denotan speedups de hasta 10x para los módulos abordados que redundan en aceleraciones cercanas al 50% para configuraciones secuenciales del WRF, y de hasta 30% para configuraciones multihilo.