Ключевые слова
аппаратное ускорение
трансокеанское цунами
Как цитировать
Аннотация
в работе представлены архитектуры аппаратных ускорителей для численного решения нелинейной системы уравнений мелкой воды для работы в составе персонального компьютера или автономно. Достигнутая производительность расчетов позволила провести численные эксперименты по изучению трансокеанских цунами. Предложена концепция корректировки параметров источника после получения данных о профиле волны с глубоководного датчика давления. За счет оптимизации вычислительного конвейера (реализация конечно-разностной схемы МакКормака, имеющей второй порядок аппроксимации) за один такт получаются значения искомых величин в узлах сетки на семи последовательных шагах по времени. При использования микросхемы Xilinx Virtex-7 VC709 в качестве со-процессора персонального компьютера на расчетной сетке из 9601×6781 узлов для выполнения 36 тысяч шагов по времени с интервалом в 3 сек (то есть для моделирования 30 часов распространения волны) требуется всего 1352 сек (то есть 22.5 минуты). Приводятся результаты сравнения получаемого численного решения с известными точными решениями, исследование зависимости расчетов от используемых глобальных батиметрических банков данных и обосновывается возможность применения метода вложенных сеток. Применение предложенной технологии предоставляет исследователям новые возможности в изучении явления цунами.
Литература
Thomas D., Howes L., Luk W. A Comparison of CPUs, GPUs, FPGAs, and MPPAs for Random Number Generation. Proc. of FPGA. 2009.
Wei Y., Chamberlin C., Titov V. V. et al. Modeling of the 2011 Japan Tsunami: Lessons for Near-Field Forecast. Pure Appl. Geophys. 2012;170(6–8):1309–1331. DOI: 10.1007/s00024-012-0519-z.
National Data Buoy Center. Режим доступа: https://www.ndbc.noaa.gov/obs.shtml.
DART (Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunamis). Режим доступа: http://nctr.pmel.noaa.gov/Dart/.
Research and Development Center for Earthquake and Tsunami. Режим доступа: https://www.jamstec.go.jp/donet/e/.
S-net Scheme. Режим доступа: https://www.seafloor.bosai.go.jp/S-net/. (In Japanese)
S-net Coordinates. Режим доступа: https://www.seafloor.bosai.go.jp/st_info/. (In Japanese)
Titov V. V., Gonzalez F. I. Implementation and Testing of the Method of Splitting Tsunami (MOST) Model. NOAA Technical Memorandum ERL PMEL-112. NOAA: Washington, DC, USA; 1997.
Gica E., Spillane M., Titov V. et al. Development of the Forecast Propagation Database for NOAA’s ShortTerm Inundation Forecast for Tsunamis (SIFT). NOAA Technical Memorandum. NOAA: Washington, DC, USA; 2008. Режим доступа: https://nctr.pmel.noaa.gov/Pdf/brochures/sift_Brochure.pdf.
Wang X., Power, W. L. COMCOT: A Tsunami Generation Propagation and Run-Up Model. GNS Science. Lower Hutt City, New Zealand; 2011.
Shuto N., Goto C., Imamura F. Numerical Simulation as a Means of Warning for Near Field Tsunamis. Coast. Eng. Jpn. 1990;33:173–193.
Yalciner A. C., Alpar B., Altinok Y. et al. Tsunamis in the Sea of Marmara: Historical Documents for the Past, Models for Future. Mar. Geol. 2002;190:445–463.
Zaytsev A., Kurkin A., Pelinovsky E. et al. Numerical Tsunami Model NAMI_DANCE. Sci. Tsunami Hazards. 2019;38:151–168.
Lax P. D., Richtmyer R. D. Survey of the Stability of Linear Finite Difference Equations. Commun. Pure Appl. Math. 1956;9:267–293.
Liang Q., Hou J., Amouzgar R. Simulation of Tsunami Propagation Using Adaptive Cartesian Grids. Coastal Engineering J. 2015;57(4):150729195708001. DOI: 10.1142/S0578563415500163.
Lavrentiev M., Lysakov K., Marchuk An. et al. Fundamentals of Fast Tsunami Wave Parameter Determination Technology for Hazard Mitigation. Sensors. 2022;22:7630. DOI: https://doi.org/10.3390/s22197630.
Stoker J. J. Water Waves. The Mathematical Theory with Applications. New York: Interscience Publishers; 1957.
Kowalik Z., Murty T. S. Numerical Modeling of Ocean Dynamics. World Scientific; 1993.
MacCormack R. W., Paullay A. J. Computational Efficiency Achieved by Time Splitting of Finite Difference Operators. AIAA. 1972:72–154.
Lavrentiev M., Lysakov K., Marchuk An. et al. Hardware/Software Solution for Low Power Evaluation of Tsunami Danger. J. Low Power Electronics and Appl. 2022;12(1):6. DOI: 10.3390/jlpea12010006.
Lavrentiev M., Marchuk An., Oblaukhov K. Low Power Computation of Transoceanic Wave Propagation for Tsunami Hazard Mitigation. Ocean Modelling. 2024;192(102459). DOI: 10.1016/j.ocemod.2024.102459.
Marchuk A. G. Estimating Tsunami Wave Height over a Sloping Bottom in the Ray Approximation. Numerical Analysis and Applications. 2015;8(4):304–313.
Lavrentiev M., Marchuk An., Oblaukhov K. et al. Comparative Testing of MOST and Mac-Cormack Numerical Schemes to Calculate Tsunami Wave Propagation. Journal of Physics: Conference series. 2020;1666(1):012028. DOI: 10.1088/1742-6596/1666/1/012028.
GEBCO Homepage. Режим доступа: https://www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/.
NOAA National Centers for Environmental Information. Режим доступа: https://www.ncei.noaa.gov/products/etopo-global-relief-model#, last accessed 2024/09/15.
Smith W. H. F., Sandwell D. T. Conventional Bathymetry, Bathymetry from Space, and Geodetic Altimetry. Oceanography. 2004;17(1):8–3. DOI: https://doi.org/10.5670/oceanog.2004.63.
Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego. Режим доступа: https://topex.ucsd.edu/WWW_html/srtm30_plus.html.
JODC Data On-line Service System. Режим доступа: https://www.jodc.go.jp/vpage/depth500_file.html.
Lavrentiev M., Lysakov K., Marchuk An. et al. FPGA Based Tsunami Wave Propagation Calculator. Journal of Physics: Conference Series. 2021;1789(1):012011.