27.03.2023, 13:00 Uhr
Universität Wien
Raum 6.03, Forschungslabor 7
Währinger Str. 29
1090 Wien
Titel: „Fast Simulation of Real-World Forest Fires Based on
Cellular Automata with GPUs and FPGAs“
Kurzfassung:
In Zeiten des Klimawandels, in denen wir immer längere Hitze- und Trockenperioden
erleben, steigt das Risiko für verheerende Waldbrände immens. Sogar in den alpinen
Regionen in Österreich scheinen die Bewohner vor solchen katastrophalen Naturereignissen
nicht mehr sicher zu sein, wie der Waldbrand im Rax-Gebiet Ende Oktober 2021 zeigte. In
dieser Masterarbeit wird einWaldbrand-Simulator vorgestellt, der es ermöglicht, Satellitenund
Wetterdaten zu importieren und der Feuerwehr in Zukunft dabei helfen kann, Strategien
für die Feuerbekämpfung schnell zu entwickeln. Das vorgestellte Waldbrand-Modell
basiert auf physikalischen Regeln und wissenschaftlichen Beobachtungen, was zu einem
realistischen Feuerausbreitungsverhalten führt. Die komplexe Logik dieser physikalischen
Eigenschaften, zum Beispiel die Effekte von Wind, Wetter und verschiedene Brennverhalten,
wurde für den Gebrauch in zellulären Automaten vereinfacht. Zelluläre Automaten,
die bereits in den frühen 1940er Jahren von Stanislaw Ulam und John von Neumann
vorgestellt wurden, zeichnen sich dadurch aus, dass sie selbst mit einfachen Berechnungsmethoden
– auch "Spielregeln" genannt – komplexe Vorgänge simulieren können.
Außerdem eignen sie sich hervorragend für eine Parallelisierung, da die Berechnungen
für jede Zelle, oder jeden Pixel des Bildes, unabhängig voneinander stattfinden. Um die
maximale Geschwindigkeit der Berechnungen zu erreichen, wurden im Vorfeld der finalen
Entwicklung CPUs (Central Processing Unit), GPUs (Graphics Processing Units) und
FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) miteinander verglichen. Die meisten Vorteile
brachte die Implementierung auf GPUs, da sie sowohl für die Berechnungen als auch für
die Visualisierung der Ergebnisse verwendet werden kann. Da der Datentransport von
CPU zu GPU erhebliche Zeit in Anspruch nimmt, ist es wichtig, diese so gut wie möglich
zu vermeiden. In dieser Masterarbeit wurde deshalb ein Weg vorgestellt, wie man die
GPU Programmiersprachen OpenCL und OpenGL miteinander kombinieren kann, um
den zeitlichen Mehraufwand ("visualization overhead") zu minimieren. Die Simulationen
konnten mit Hilfe der GPU, im Vergleich zu der parallelen Berechnung auf der CPU, um
das 86-fache beschleunigt werden.