Paralelización de Modelos Hidrológicos en GPU

Abstract

La modelación hidrológica distribuida se basa en la discretización del dominio en celdas regulares, donde en cada una de ellas se determina el balance de agua en el suelo y la escorrentía generada, la cual posteriormente es transitada por la red de drenaje. Para la resolución del balance de agua en el suelo la mayoría de los métodos numéricos plantean esquemas explícitos e independencia entre celdas, lo cual resulta en algoritmos altamente paralelizables, en particular para GPU. Para resolver el tránsito, los esquemas numéricos pueden ser tanto explícitos como implícitos, pero a diferencia del balance de agua en el suelo, hay dependencia espacial entre celdas contribuyentes, pudiendo ser resuelto de forma matricial, evitando de esta forma esta dependencia. A su vez, los procesos de calibración de estos modelos normalmente implican evaluar miles de posibles combinaciones de parámetros, por lo que es importante que los algoritmos sean eficientes. En este trabajo se presenta la implementación en GPU utilizando C-CUDA, del modelo hidrológico HBV (Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning), tránsito hidrológico Muskingum-Cunge-Todini, y posterior calibración de los parámetros efectivos del modelo utilizando algoritmos genéticos multi-objetivos. Como ejemplo, se evaluará en términos de tiempo de cálculo el algoritmo en GPU con algoritmos implementados en OpenMP en CPU para misma cuenca discretizada en celdas regulares con una resolución temporal diaria.