ビーチでは、波が心地よいホワイトノイズを響かせます。しかし科学研究所では、波は天気予報や気候研究において重要な役割を果たしています。大気と同様に、海洋は通常、米国エネルギー省のエネルギー超大規模地球システム モデル (E3SM) などの地球システム モデルの中で、最大かつ最も計算量の多いコンポーネントの 1 つです。
MPAS-Ocean モデルの新しいソルバー アルゴリズムは、計算時間を短縮し、精度を向上させることで、気候研究を大幅に強化します。この画期的な進歩により、Fortran と C++ プログラミングが統合され、効率的で信頼性の高い気候モデリングが前進します。
海洋モデリングの画期的な進歩
最新の海洋モデルのほとんどは、波がより速く伝播する順圧システムと、波がよりゆっくりと伝播する順圧システムの 2 種類の波に焦点を当てています。両方のモデルを同時にシミュレーションするという課題を解決するために、エネルギー省オークリッジ国立研究所、ロスアラモス国立研究所、サンディア国立研究所のチームは、E3SM の海洋循環モデルであるマルチスケール海洋予測モデル (MPAS-Ocean) の全体的な実行時間を 45% 短縮する新しいソルバー アルゴリズムを開発しました。
研究者らは、エネルギー省科学局のユーザー施設であるORNLのオークリッジ・リーダーシップ・コンピューティング施設にあるSummitスーパーコンピューターと、パシフィック・ノースウェスト国立研究所のCompyスーパーコンピューターでソフトウェアをテストした。彼らは、ローレンス・バークレー国立研究所の国立エネルギー研究サイエンティフィック・コンピューティング・センターのコリおよびパールマッター・スーパーコンピューターで一次シミュレーションを実施し、その結果はインターナショナル・ジャーナル・オブ・ハイ・パフォーマンス・コンピューティング・アプリケーションに掲載されました。
気候モデリング計算の革新
Trilinos は、スーパーコンピューター上で科学的問題を解決するのに最適なオープン ソース ソフトウェア データベースで、C++ プログラミング言語で書かれています。 E3SM などの地球システム モデルは通常、Fortran で記述されているため、研究チームは、Fortran インターフェイスを既存の C++ ソフトウェア パッケージに組み込む関連ソフトウェア ライブラリである ForTrilinos を利用して、圧力波に焦点を当てた新しいソルバーを設計およびカスタマイズしました。
「このインターフェイスの便利な機能の 1 つは、C++ パッケージのすべてのコンポーネントを Fortran で使用できることです。そのため、何も翻訳する必要がなく、非常に便利です」と、筆頭著者であり、ORNL の計算地球システム科学者である Hyun Kang 氏は述べています。
MPAS-Ocean の改善
ORNL とロスアラモス国立研究所の研究者は、MPAS-Ocean を改善する地球システムモデリングの進歩に関する論文を Journal of Advances に発表しました。 ForTrilinos 対応ソルバーは、特にユーザーが特定の問題を解決するために少数のコンピューティング コアで MPAS-Ocean を実行する場合に、以前の研究におけるソルバーの残りの欠点を克服するようになりました。
MPAS-Ocean のデフォルト ソルバーは、陽的サブサイクル テクノロジに依存しています。このテクノロジは、モデルを不安定にすることなく圧斜モード分解計算を実行しながら、多くの短い時間間隔またはタイム ステップを使用して異方性流れ波の特性を計算します。バロック線形波と好中性波をそれぞれ 300 秒と 15 秒のタイム ステップで進める場合、同じ速度を維持するには、好中性の計算を 20 回以上の反復を完了する必要があり、多くの計算能力が必要になります。
対照的に、新しい等方性システム ソルバーは半陰的であり、無条件に安定していることを意味するため、研究者は精度を犠牲にすることなく同じ数の大きなタイム ステップを使用でき、時間と計算能力を大幅に節約できます。
ソフトウェア開発者のコミュニティは、トリリノスとフォートリリノスのさまざまな気候アプリケーションの最適化に何年も費やしてきました。そのため、このリソースを活用する最新の MPAS-Ocean ソルバーは、手作りのソルバーよりも優れたパフォーマンスを発揮し、他の科学者が気候研究の取り組みを加速できるようになります。
「各アルゴリズムを個別にコーディングする必要がある場合、より多くの労力と専門知識が必要になるでしょう」と Kang 氏は言います。 「しかし、このソフトウェアを使用すると、プログラムに最適化アルゴリズムを組み込むことで、シミュレーションを即座に、より高速に実行できます。」
今後の改善点と影響
現在のソルバーには、高性能コンピューティング システムに対するスケーラビリティの制限がまだありますが、プロセッサの数が一定のレベルに達すると、そのパフォーマンスは優れています。この欠点は、半陰的アプローチではすべてのプロセッサがタイム ステップごとに少なくとも 10 回相互に通信する必要があり、モデルのパフォーマンスが低下するために存在します。この障害を克服するために、研究者たちは現在、プロセッサ通信を最適化し、ソルバーを GPU に移植しています。
さらに、研究チームは、MPAS-Ocean の効率をさらに向上させるために、圧斜型カビ分解アルゴリズムのタイムステップ法も更新しました。これらの進歩により、研究者は気候予測をより速く、より信頼性が高く、より正確にすることを目指しています。これは、気候の安全性を確保し、タイムリーな意思決定と高解像度の予測を可能にするための重要なアップグレードです。
「この気圧モデル ソルバーにより、さまざまなモデル、特に MPAS-Ocean のより高速な計算とより安定した統合が可能になります」と Kang 氏は述べています。 「コンピューティング リソースを広範囲に使用するには、大量の電力とエネルギーが必要ですが、このモデルを高速化することで、エネルギー消費を削減し、シミュレーションを改善し、数十年、さらには数千年先の気候変動の影響をより簡単に予測できるようになります。」
参考文献: 「最新の Fortran ソルバー インターフェイスを使用した MPAS-ocean implicit pressure modesolver」、Hyun-GyuKang、Raymond STuminaro、Andrey Prokopenko、SethR Johnson、Andrew GSalinger、および Katherine J Evans 著、2023 年 11 月 17 日、「International Journal of High Performance Computing Applications」。
土井:10.1177/10943420231205601
コンパイルされたソース: ScitechDaily