[3M06-10] 機械学習

[3M10] GPU向け乱流アンサンブルデータ同化コードLBM-LETKFの開発

*長谷川 雄太¹、井戸村 泰宏¹、小野寺 直幸¹ (1. JAEA)

キーワード：GPU、格子ボルツマン法、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ

筆者らは、都市風況環境のデジタルツインの構築を目的として、GPUスパコン向けの高速な流体解析手法およびデータ同化手法のコード開発を推進している。特に、流体解析手法として完全陽解法であり大規模計算を比較的容易にスケールさせることのできる格子ボルツマン法（LBM）を、データ同化手法としてCPUスパコンを用いた大規模データ同化として気象分野で実績のある局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）を用いて実装を進めている。本発表では、LBM-LETKFを基礎的な2次元および3次元の系に適用した結果を示し、データ同化の精度およびGPU実装の計算性能について議論する。