GPUスパコンを用いた都市風況LESに対するアンサンブルデータ同化の高速化技術の開発

• Project/Area Number: 24K20785
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60100:Computational science-related
• Research Institution: Japan Atomic Energy Agency
• Principal Investigator: 長谷川 雄太 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (10851016)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 格子ボルツマン法 / アンサンブルカルマンフィルタ / 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ / GPU

Outline of Research at the Start

都市風況のリアルタイム予測を目的として、格子ボルツマン法（LBM）および適合細分化格子法（AMR）に基づくGPU風況解析コード『CityLBM』に局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）を導入してきた。しかしながら、LETKFによるアンサンブルデータ同化の計算速度の問題でリアルタイム計算が達成できていない。本研究では、都市風況の観測システムに特化したデータ同化空間スケールの最適化およびLBM・AMRのさらなる高速化により計算を10倍以上高速化する。これにより都市風況のリアルタイムアンサンブルデータ同化を実現する。