A parallel implementation of a cloud dynamics model with cellular automaton

Abstract

A construção de modelos computacionais para simular sistemas reais permite compreender e analisar sua dinâmica e prever a evolução futura desses sistemas. Os benefícios do uso de simulações computacionais são que elas são mais seguras, economizam custo e tempo, pois sistemas que ainda não existem podem ser criados sem incorrer nos custos de construção, de forma segura e em menos tempo que os reais. No entanto, a simulação de sistemas complexos necessita de muitos cálculos, geralmente executados em plataformas de alto desempenho que dependem amplamente de computação paralela. Os modelos atmosféricos são exemplos de sistemas complexos, pois consistem em um grande número de variáveis, muitas equações diferenciais e evolução espaço-temporal. Um autômato celular (CA) é um método numérico utilizado em simulações de sistemas representados por uma matriz de células onde as transições de estado dependem do estado das células vizinhas. Este trabalho apresenta uma proposta de implementação paralela de um CA bidimensional, utilizando como estudo de caso um modelo atmosférico de dinâmica de nuvens. Os testes foram realizados em uma arquitetura de memória compartilhada com um processador de 12 núcleos e uma GPU de 192 núcleos. Vários experimentos foram realizados para avaliar a estabilidade, precisão e desempenho em uma área atmosférica isolada. Os experimentos avaliaram o desempenho do modelo paralelo em relação ao sequencial, utilizando tempo de execução e speedup como métricas. Os resultados mostraram que o modelo paralelo é estável do ponto de vista do equilíbrio térmico. Além disso, os testes de desempenho mostraram que o tempo de execução diminui à medida que o número de threads aumenta até o limite do número de núcleos computacionais, atingindo um ganho de desempenho de até 6,5 vezes melhor que a versão sequencial.