Recientemente Uruguay ha logrado incluir de forma importante la energía  eólica en su matriz energética, y se encuentra en un proceso similar  respecto a la inclusión de la energía solar. En este contexto, el  Instituto de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental (IMFIA) está  desarrollando una herramienta para la predicción de estos tipos de  energía con un horizonte de 48 horas. Esta herramienta se basa en el  modelo de simulación climática Weather Research and Forecasting (WRF),  que presenta como limitante un elevado costo computacional. Por este  motivo, se ha trabajado aplicando técnicas de computación de alto  desempeño (HPC, del inglés High Performance Computing) para lograr una  disminución en los tiempos de cálculo.
Este proyecto se centra en  la inclusión de estrategias de HPC para acelerar la herramienta en  cuanto a la predicción de energía solar. Los módulos del WRF que  permiten la predicción de la incidencia solar sobre el suelo se conocen  como módulos de radiación. Los cálculos asociados a los módulos de  radiación no son ejecutados en cada paso de predicción climática, sino  cada una cantidad de pasos configurable por el usuario. Estos cálculos  se realizan de manera sincrónica con respecto al resto del modelo, es  decir el cómputo de la radiación nunca es realizado de manera  concurrente con otros cálculos. El foco de la propuesta es modificar el  paradigma de los cálculos de radiación en el WRF, buscando una versión  asincrónica del mismo. A su vez, se estudia el migrado a GPU de las  funciones más costosas desde el punto de vista computacional con el fin  de distribuir el cómputo total entre los distintos recursos de hardware  que integran el sistema. 
La versión desarrollada permite  desacoplar por completo el cálculo de radiación del resto de los  módulos. Los resultados obtenidos, utilizando casos de prueba reales,  muestran altos niveles de calidad en las simulaciones. Además, denotan  aceleraciones de hasta 1.05X al ejecutar la nueva arquitectura sin  recursos de hardware extra y de un 1.26X utilizando una GPU para dividir  el cómputo total. 
Rodrigo Bayá & José Aguerre - Aceleración de una herramienta para la predicción de energía eléctrica de origen solar mediante arquitectura de hardware híbridas
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