Untersuchungen zu schnelleren Berechnungsverfahren innerhalb von ARTM mithilfe von Parallelisierung

Abstract

Dieses Eigenforschungsvorhaben hatte den Kompetenzaufbau der GRS bezüglich der nachträglichen Parallelisierung komplexer Simulations- und Modellierungsprogramme zum Ziel. Der Kompetenzaufbau erfolgte beispielhaft am Simulationsprogramm ARTM, da dafür bereits eine breite Expertise des Programmablaufs bei der GRS besteht. Nach einer Diskussion über die grundlegenden parallelen Hardware-Architekturen, den in anderen Atmosphärischen Ausbreitungsmodellen verwendeten Parallelisierungsstrategien und einigen gängigen parallelen Programmiermodellen wurde der Quellcode analysiert, um geeignete Stellen für eine Parallelisierung in ARTM und TALdia zu identifizieren. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein Konzept zur Parallelisierung der Simulationsprogrammbestandteile erarbeitet und umgesetzt. Aufgetretene Probleme und Besonderheiten, die bei der Umarbeitung eines sequenziellen in ein paralleles Programm auftraten, wurden diskutiert. Aus den Ergebnissen der Umarbeitung ließ sich der prognostizierte Anpassungsbedarf für komplexe Simulations- und Modellierungsprogramme im Allgemeinen und der für ARTM und TALdia im Speziellen ableiten. Hauptaugenmerk ist demnach auf die Verwendung von für den parallelen Programmablauf geeignete Speicherstrukturen und die Einhaltung des EVA-Prinzips zu legen. Die erfolgte Parallelisierung von ARTM und TALdia ergab eine reale Verkürzung der Rechenzeit um einen Fak-tor 3 – 4 auf einem handelsüblichen Laptop. This research project aimed to systematically enhance the expertise of the GRS in the parallelization of complex simulation and modeling software. The ARTM simulation program was selected as a representative case study, given GRS’s extensive prior knowledge of its internal structure and computational workflow. The project commenced with a comprehensive review of fundamental parallel hardware architectures, parallelization strategies employed in other atmospheric dispersion models, and widely used parallel programming paradigms. Subsequently, the source code of ARTM and TALdia was analyzed to identify code segments amenable to parallel execution. Based on the insights gained, a structured concept for the parallelization of key components within the simulation programs was developed and implemented. Challenges and specific issues encountered during the transformation from a sequential to a parallel program were systematically examined and documented. The outcomes of this transformation enabled the derivation of general adaptation requirements for complex simulation and modeling software, as well as specific recommendations for ARTM and TALdia. Particular emphasis was placed on the use of memory structures suitable for parallel execution and strict adherence to the input–processing–output (IPO) principle. The implemented parallelization of ARTM and TALdia resulted in a reduction in computation time by a factor of 3 to 4 on a standard consumer-grade laptop.