I ricercatori dell'ORNL hanno utilizzato TRITON per simulare l'inondazione di inondazioni a Houston, in Texas, e nelle aree circostanti provocate dall'uragano Harvey nel 2017. Il viola chiaro indica acque meno profonde e il viola scuro indica acque più profonde. Credito:Sudershan Gangrade/ORNL
Un team di ricercatori dell'Oak Ridge National Laboratory del Dipartimento dell'Energia e della Tennessee Technological University hanno creato un modello di inondazione 2D open source progettato per un sistema di calcolo multiarchitettura. Il toolkit bidimensionale Runoff Inundation Toolkit for Operational Needs, o TRITON, può utilizzare più unità di elaborazione grafica, o GPU, per modellare l'allagamento in modo più rapido e accurato rispetto agli strumenti esistenti.
La modellazione delle inondazioni è una parte essenziale della preparazione e della risposta alle emergenze. Tuttavia, i modelli devono essere sia veloci che accurati, restituendo i risultati della simulazione in pochi minuti, per essere strumenti utili per il processo decisionale e la pianificazione. Maggiore è la risoluzione del modello, maggiore è la potenza di calcolo necessaria per l'esecuzione, quindi le organizzazioni possono ricorrere a modelli più semplici che sacrificano l'accuratezza per la velocità. La potenza di calcolo delle GPU consente di eseguire calcoli con modelli ad alta risoluzione più rapidamente rispetto a modelli più semplici che utilizzano solo CPU.
Poiché l'elaborazione ad alte prestazioni è diventata uno strumento indispensabile per la scienza, è diventato anche un requisito per i moderni modelli Flood per sfruttare la forza delle architetture ibride CPU + GPU. TRITON, il cui sviluppo è stato finanziato dall'Air Force Numerical Weather Modeling Program, è specificamente ottimizzato per la progettazione multiarchitettura di supercomputer come l'IBM AC922 Summit presso l'Oak Ridge Leadership Computing Facility.
"La cosa unica di TRITON non è solo che utilizza le GPU, non è l'unico modello di flood accessibile tramite GPU. Ma è personalizzato per utilizzare più GPU contemporaneamente, il che lo rende adatto a risolvere i problemi di flood su Summit", ha affermato Shih-Chieh Kao, un leader del gruppo ORNL che ha guidato il progetto.
Il team ha messo alla prova il modello su Summit per dimostrarne la consistenza, la stabilità e alcune delle sue capacità uniche, come l'idrogramma di deflusso. Questi dati opzionali consentono a TRITON di simulare le inondazioni pluviali, ovvero le inondazioni improvvise locali, oltre alle inondazioni fluviali. Durante un'alluvione fluviale, un ruscello o un fiume si gonfia e inonda una pianura alluvionale. Utilizzando un set di dati dell'Agenzia federale per la gestione delle emergenze delle zone alluvionali di 100 anni come punto di riferimento, le simulazioni che utilizzavano l'idrogramma di deflusso erano più accurate del solo modello idraulico di base.
"Per comprendere davvero l'impatto delle inondazioni, dobbiamo comprendere l'inondazione, che include la profondità di un fiume e tiene conto di diversi eventi alluvionali:inondazioni fluviali e improvvise. I modelli di alluvione convenzionali di solito riguardano solo le inondazioni fluviali. TRITON può affrontare entrambi e fornire di più informazioni sull'impatto dell'alluvione", ha affermato Kao. "Se disponi di queste informazioni sull'inondazione, puoi sovrapporle alle risorse e valutare quali sono a rischio e quali no."
In un altro test case, il team ha simulato l'alluvione del 2017 nell'area metropolitana di Houston causata dall'uragano Harvey. La simulazione ha coperto 10 giorni ed è stata modellata su due diverse configurazioni hardware:una che utilizzava più CPU e l'altra che utilizzava più GPU. I risultati hanno dimostrato chiaramente il vantaggio di un modello flood progettato per funzionare su una configurazione multi-GPU. Anche la configurazione hardware più piccola, un nodo di calcolo con sei GPU, ha completato la simulazione più velocemente rispetto alla configurazione multi-CPU più potente di 64 nodi.
Come toolkit open source, TRITON è disponibile gratuitamente e può essere utilizzato su una vasta gamma di piattaforme informatiche, dai laptop e desktop ai supercomputer. I membri del team di ricerca sviluppano continuamente nuove funzionalità e lavorano su algoritmi per scalare le capacità attuali fino a un livello operativo.
"TRITON sarà una base su cui continuare a costruire e per un motivo lo chiamiamo toolkit. Continuiamo a costruire per renderlo più utile:questa è la nostra visione. Con l'aumento della potenza di calcolo e il calo dei prezzi, alla fine tutti dovrebbero avere più accesso per utilizzare queste capacità per simulare meglio le inondazioni", ha affermato Kao. + Esplora ulteriormente
