Параллельная реализация локального ансамблевого фильтра Калмана …
11
Рис. 6.
Время выполнения (в мс) на «РСК Торнадо» при использовании
40 членов ансамбля
Нами разработан параллельный алгоритм локального ансамблево-
го фильтра Калмана для усвоения метеорологических данных наблю-
дений. Тестирование показало, что разработанная реализация позволя-
ет достичь ускорения в 100 раз при распараллеливании на 160 процес-
сах (размерность ансамбля равна 60). При меньшей размерности задачи
(размерность ансамбля — 40 участников) эффективное распараллели-
вание ограничено 100 вычислительными процессами. Показано, что
неравномерное распределение вычислительной нагрузки между про-
цессами ограничивает эффективность параллельного алгоритма. В
дальнейшем планируется усовершенствование алгоритма распределе-
ния данных (в зависимости от плотности наблюдений в областях), а
также реализация более эффективного алгоритма выбора локальных
наблюдений из множества всех наблюдений. В перспективе предпола-
гается реализовать данную схему усвоения в оперативном режиме.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Evensen G. Sequential data assimilation with a nonlinear quasigeostrophic
model using Monte-Carlo methods to forecast error statistic.
J. Geophys. Res
.,
1994, vol. 99, pp. 10143–10162.
[2] Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems.
Jour-
nal of Basic Engineering
, 1960, vol. 82, pp. 35–45.
