Modelo computacional paralelo baseado em GPU para cálculo do campo de vento de um sistema de dispersão atmosférica de radionuclídeos

In order to improve the prediction of atmospheric dispersion of radionuclide (ADR) in vicinity of Central Nuclear Almirante Alvaro Alberto (CNAAA) Brazilian Nuclear Power Plants (NPP), a more refined computational system is under development. To achieve desired refinement, the required computational effort increases in such a way that system's execution by current computers leads to prohibitive processing time. Aiming to accelerate execution of such refined system, allowing its effective use in real-time prediction of ADR, a GPU-based parallel approach has been proposed. Basically, the ADR system used in CNAAA is comprised by 4 main modules (programs): Source Term, Wind Field, Plume Dispersion and Plume Projection modules. This work is focused on the Wind Field module, which uses a mass-consistent approach, based on Winds Extrapolated from Stability and Terrain (WEST) model. Due to the strong sequential nature of the algorithm, domain decomposition by a 3D-RedBlack partitioning was proposed and a new parallel GPU-based algorithm was implemented using the Compute Unified Device Architecture (CUDA) and C programming language. As a result, the execution time of a fine-grained simulation decreased from about 450 seconds (running on an Intel-I7) to 5,60 seconds (running on a GTX-680 GPU). Here, the most important issues of the parallel implementation, their optimization, as well as comparative results, are presented and discussed.Com o objetivo de melhorar a previsão da dispersão atmosférica de radionuclídeos (DAR) nas proximidades da Central Nuclear Brasileira Almirante Álvaro Alberto (CNAAA), está em desenvolvimento um sistema computacional mais refinado. Para alcançar o refinamento desejado, o esforço computacional necessário aumenta de tal forma que a execução do sistema pelos computadores atuais leva a um tempo de processamento proibitivo. Com o objetivo de acelerar a execução de tal sistema refinado, permitindo seu uso efetivo na previsão em tempo real da DAR, uma abordagem paralela baseada em GPU foi proposta. Basicamente, o sistema DAR usado no CNAAA é composto por 4 módulos principais (programas): Módulo Termo Fonte, Campo de Vento, Dispersão de Pluma e Módulos de Projeção de Pluma. Este trabalho é focado no módulo do Campo de Vento, que utiliza uma abordagem não divergente, com base no modelo Winds Extrapolated from Stability and Terrain (WEST). Devido à forte natureza sequencial do algoritmo, a decomposição do domínio por um particionamento 3D-Red-Black foi proposto e um novo algoritmo baseado em GPU paralelo foi implementado usando o Compute Unified Device Architecture (CUDA) e a linguagem de programação C. Como resultado, o tempo de execução de uma simulação de malha fina diminuiu de cerca de 450 segundos (executado em um Intel-I7) a 5,60 segundos (em execução em uma GPU GTX-680). Aqui, são apresentadas e discutidas as questões mais importantes da implementação paralela, sua otimização, bem como os resultados comparativos