DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-1281-2026
تاريخ النشر: 2026-02-11
المؤلف: Óscar H. Díaz-Ibarra وآخرون
الموضوع الرئيسي: كيمياء الغلاف الجوي والهباء الجوي
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث TChem-atm، وهو إطار عمل محمول الأداء مصمم لمحاكاة فعالة للكيمياء الجوية المعقدة والمتعددة الأطوار عبر بنى الحوسبة الحديثة المتنوعة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية و وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA و AMD. على عكس النماذج السابقة التي كانت محددة للهندسة المعمارية أو مقيدة بكيمياء الطور الغازي، يدمج TChem-atm القدرات متعددة الأطوار لحزمة كيمياء نموذج الغلاف الجوي المجتمعي (CAMP) مع الروتينات الحركية لـ TChem، مما يسهل محاكاة أنظمة الغاز-الهباء الجوي المترابطة بالكامل. يستخدم الإطار نموذج برمجة Kokkos للتنفيذ عبر المنصات ويتميز بإنشاء جاكوبين تلقائي، داعماً مجموعة متنوعة من حلول المعادلات التفاضلية العادية (ODE) الصعبة. تشير مقاييس الأداء إلى تسريع كبير على منصات GPU، خاصة بالنسبة لكتل الجسيمات الكبيرة، مع إمكانية تحسين يصل إلى الضعف على أجهزة NVIDIA H100.
في الختام، يمثل TChem-atm حلاً قوياً لمحاكاة الكيمياء الجوية متعددة الأطوار، حيث يقدم مرونة في تمثيل الهباء الجوي واختيار الحلول. تؤكد تكامله مع النموذج المعتمد على الجسيمات PartMC دقته في إعادة إنتاج كيمياء الطور الغازي ونتائج تقسيم الغاز-الهباء الجوي. يظهر الإطار أن الحلول الخطية الكثيفة فعالة لكتل الجسيمات الصغيرة، بينما توفر الحلول الخالية من جاكوبين مثل CVODE-GMRES مزايا قابلة للتوسع لعدد أكبر من الجسيمات، وهو أمر أساسي للنماذج التي تتطلب حالات خلط هباء جوي مفصلة. على الرغم من عدم تحسينه بالكامل، يضع TChem-atm أساساً قوياً للتحسينات المستقبلية، بما في ذلك استراتيجيات حل محسنة ودعم آليات كيميائية أوسع، مع توفير جميع الأكواد وحالات الاختبار للجمهور لمزيد من التطوير والتحقق.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الدور الحاسم لمحاكاة تطور الكيمياء الجوية في التنبؤ بجودة الهواء، وتأثيرات المناخ، وصحة النظام البيئي. يجب أن تدمج النماذج الجوية بشكل فعال التفاعلات المعقدة بين التفاعلات في الطور الغازي، والميكروفيزياء الهباء الجوي، والكيمياء متعددة الأطوار، مما يتطلب غالباً حل الآلاف من المعادلات التفاضلية العادية (ODE) المترابطة بدقة مكانية وزمنية عالية. تؤدي هذه التعقيدات إلى متطلبات حسابية كبيرة، مما يجعل الحلول الكيميائية عنق الزجاجة الرئيسي في نمذجة الغلاف الجوي. تسلط الورقة الضوء على إمكانية وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) لتسريع هذه الحسابات، مما يمكّن من إجراء محاكاة أكثر تفصيلاً عبر تطبيقات متنوعة، بما في ذلك نماذج النظام الأرضي، ونماذج النقل الكيميائي العالمية، ونماذج جودة الهواء التشغيلية.
لمعالجة قيود الأطر المعجلة بواسطة GPU الحالية، يقدم المؤلفون TChem-atm، مكتبة متكاملة تجمع بين قدرات الكيمياء متعددة الأطوار لمكتبة الكيمياء عبر مراحل متعددة (CAMP) مع الواجهة الخلفية المحمولة الأداء لـ TChem. تم تصميم TChem-atm لدعم آليات تفاعل الهباء الجوي والكيمياء متعددة الأطوار مع الحفاظ على التوافق مع مجموعة متنوعة من حلول ODE وتمثيلات الهباء الجوي. تقدم الورقة TChem-atm كتطبيق إثبات للمفهوم، مؤكدة أدائه ومعادلته الوظيفية للنماذج الحالية. يشير المؤلفون إلى أنه بينما تحقق التنفيذ الحالي قابلية الأداء عبر وحدات المعالجة المركزية و وحدات معالجة الرسوميات، فإن تحسينات إضافية مخصصة لتطبيقات وهندسات معمارية معينة مخطط لها في العمل المستقبلي. يمثل هذا التقدم خطوة كبيرة نحو واجهة عامة لتفاعلات الهباء الجوي والكيمياء في النماذج الجوية.
طرق
تستعرض هذه القسم الطرق المستخدمة في تطوير TChem-atm، مكتبة كيميائية محمولة الأداء مصممة للكيمياء الجوية متعددة الأطوار عبر بنى الحوسبة المتنوعة. يبدأ بمراجعة لهندسة البرمجيات، موضحاً العلاقات المتبادلة بين TChem و CAMP و TChem-atm، التي تؤسس التجريدات الأساسية للتنفيذ. يتم استخدام ملفات الإدخال YAML المعرفة من قبل المستخدم لتحديد آليات الكيمياء في الطور الغازي وعمليات الهباء الجوي، والتي يتم تحليلها لاحقاً إلى كائنات بيانات منظمة لكلا الطورين ومزامنتها مع ذاكرة الجهاز باستخدام وجهات نظر Kokkos المزدوجة.
تقوم المكتبة ببناء مصطلحات المصدر للكيمياء في الطور الغازي وعمليات الهباء الجوي من خلال تجريد مرن يستوعب كل من التمثيلات القطاعية والمستندة إلى الجسيمات. يتم تسهيل قابلية الأداء من خلال نموذج برمجة Kokkos، مما يسمح بالتنفيذ على وحدات المعالجة المركزية و وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA و AMD. بالإضافة إلى ذلك، يمكن حساب مصفوفات جاكوبين واستخدامها بواسطة مجموعة متنوعة من حلول ODE المدعومة. كما يتم تسليط الضوء على تكامل TChem-atm مع PartMC، مما يمكّن من محاكاة الهباء الجوي المستند إلى الجسيمات من خلال الكيمياء متعددة الأطوار القابلة للتوسع. تختتم هذه القسم بوصف نهج الاختبار وتفاصيل التنفيذ لكل مكون.
نتائج
تستعرض قسم النتائج مجموعتين رئيسيتين من النتائج من تقييم إطار TChem-atm المدمج ضمن PartMC. تركز المجموعة الأولى على الدقة الكيميائية لـ TChem-atm، والتي تم تقييمها من خلال مقارنة مخرجاتها بتلك الخاصة بنموذج PartMC-CAMP المعتمد في محاكاة نموذج صندوق محكم. تضمنت هذه المقارنة الكيمياء في الطور الغازي وتقسيم الغاز-الهباء الجوي بناءً على سيناريو تم نشره سابقاً (Dawson et al., 2022). المجموعة الثانية من النتائج تقيم الأداء الحسابي للتنفيذ القائم على TChem عبر مجموعة متنوعة من الواجهات الخلفية للأجهزة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية و وحدات معالجة الرسوميات.
تشمل مقاييس الأداء المبلغ عنها أوقات الحائط لكل جسيم لحل المعادلات التفاضلية العادية (ODE) الكاملة ومكونات النواة المحددة، مثل الجانب الأيمن (RHS) وتقييمات جاكوبين. تظهر النتائج صحة وقابلية توسيع إطار PartMC-TChem-atm لنمذجة الكيمياء الجوية. تم إجراء المحاكاة على بنى حوسبة متنوعة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 و AMD MI250x، بالإضافة إلى وحدة المعالجة المركزية AMD EPYC 7763، باستخدام Kokkos 4.5.01 للتجميع. حافظت جميع المحاكاة على آليات كيميائية وإعدادات عددية متسقة لضمان تقييم عادل لأداء الأجهزة وتناسق النتائج.
نقاش
يبني إطار TChem-atm على بنية TChem v2.0، مضيفاً نموذجاً متوازياً مستنداً إلى Kokkos وتجريداً نموذجياً حركياً مستقلاً عن الآلية. تشمل التقدمات الرئيسية في TChem-atm إدخال امتدادات متعددة الأطوار، مثل تقسيم الغاز-الهباء الجوي وهياكل بيانات جديدة لنمذجة الهباء الجوي. على عكس TChem، يعمل TChem-atm بشكل مستقل، مستخدماً مكتبة TINES للوظائف العددية الأساسية، بما في ذلك إنشاء جاكوبين ودمج ODE الصعبة. يسمح هذا الفصل بالتطور المستقل مع الحفاظ على بنية عددية مشتركة، مما يمكّن TChem-atm من تنفيذ تجريدات الكيمياء متعددة الأطوار لـ CAMP ضمن بنية محمولة الأداء.
يدعم الإطار تكوين آلية كيميائية مرنة من خلال ملفات JSON أو YAML سهلة القراءة، مما يسمح للمستخدمين بتعريف آليات التفاعل المعقدة ومعلمات النموذج دون تغيير قاعدة الشيفرة الأساسية. يعزز هذا التصميم إمكانية الوصول للمستخدمين ذوي الخبرات البرمجية المتنوعة. ينظم TChem-atm بيانات آلية التفاعل في كائنات منظمة لطور الغاز والهباء الجوي، مما يحسن الحسابات على جانب الجهاز ويسهل المعالجة اللاحقة. يتم صياغة المعادلات الحاكمة لطور الغاز والهباء الجوي لضمان الحفاظ على الكتلة وتبادل الأنواع الكيميائية ديناميكياً، مع قدرة الإطار على دمج تمثيلات هباء جوي متنوعة عبر أساليب نمذجة مختلفة. يتم تحقيق قابلية الأداء من خلال مكتبة Kokkos، مما يمكّن من تنفيذ فعال على منصات حوسبة متنوعة مع الحفاظ على واجهة موحدة لتفاعلات الكيمياء والدمج العددي.
DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-1281-2026
Publication Date: 2026-02-11
Author(s): Óscar H. Díaz-Ibarra et al.
Primary Topic: Atmospheric chemistry and aerosols
Overview
The research paper introduces TChem-atm, a performance-portable framework designed for efficient simulation of chemically detailed and multiphase atmospheric chemistry across modern heterogeneous computing architectures, including CPUs and both NVIDIA and AMD GPUs. Unlike prior models that were architecture-specific or limited to gas-phase chemistry, TChem-atm integrates the multiphase capabilities of the Community Atmospheric Model Chemistry Package (CAMP) with the kinetic routines of TChem, facilitating fully coupled gas-aerosol system simulations. The framework employs the Kokkos programming model for cross-platform execution and features automatic Jacobian construction, supporting various stiff ordinary differential equation (ODE) solvers. Performance benchmarks indicate significant speedups on GPU platforms, particularly for large particle populations, with the potential for up to twofold improvements on NVIDIA H100 hardware.
In conclusion, TChem-atm represents a robust solution for simulating multiphase atmospheric chemistry, offering flexibility in aerosol representation and solver selection. Its integration with the particle-resolved model PartMC confirms its accuracy in reproducing gas-phase chemistry and gas-aerosol partitioning results. The framework demonstrates that dense linear solvers are effective for small particle populations, while Jacobian-free solvers like CVODE-GMRES provide scalable advantages for larger particle counts, essential for models requiring detailed aerosol mixing states. Although not fully optimized, TChem-atm lays a strong foundation for future enhancements, including improved solver strategies and broader chemical mechanism support, with all code and test cases made publicly available for further development and verification.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the critical role of simulating atmospheric chemical evolution for predicting air quality, climate impacts, and ecosystem health. Atmospheric models must effectively integrate complex interactions among gas-phase reactions, aerosol microphysics, and multiphase chemistry, which often necessitates solving thousands of coupled ordinary differential equations (ODEs) at high spatial and temporal resolutions. This complexity leads to significant computational demands, making chemical solvers a primary bottleneck in atmospheric modeling. The paper highlights the potential of Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate these computations, enabling more detailed simulations across various applications, including Earth system models, global chemical transport models, and operational air quality models.
To address the limitations of existing GPU-accelerated frameworks, the authors introduce TChem-atm, an integrated library that combines the multiphase chemistry capabilities of the Chemistry Across Multiple Phases (CAMP) library with the performance-portable backend of TChem. TChem-atm is designed to support aerosol and multiphase reaction mechanisms while maintaining compatibility with various ODE solvers and aerosol representations. The paper presents TChem-atm as a proof-of-concept implementation, validating its performance and functional equivalence to existing models. The authors note that while the current implementation achieves performance portability across CPUs and GPUs, further optimizations tailored to specific applications and architectures are planned for future work. This advancement represents a significant step toward a generalized interface for aerosol and chemistry interactions in atmospheric models.
Methods
The section outlines the methods employed in the development of TChem-atm, a performance-portable chemistry library tailored for multiphase atmospheric chemistry across diverse computing architectures. It begins with an overview of the software architecture, detailing the interrelationships between TChem, CAMP, and TChem-atm, which establish the foundational abstractions for the implementation. User-defined YAML input files are utilized to specify gas-phase chemical mechanisms and aerosol processes, which are subsequently parsed into structured data objects for both phases and synchronized to device memory using dual Kokkos views.
The library constructs source terms for gas-phase chemistry and aerosol processes through a flexible abstraction that accommodates both sectional and particle-resolved representations. Performance portability is facilitated by the Kokkos programming model, allowing execution on CPUs and NVIDIA and AMD GPUs. Additionally, Jacobian matrices can be computed and utilized by various supported ODE solvers. The integration of TChem-atm with PartMC is also highlighted, enabling particle-resolved aerosol simulations through scalable multiphase chemistry. The section concludes with a description of the testing approach and implementation details for each component.
Results
The results section outlines two primary sets of findings from the evaluation of the TChem-atm framework integrated within PartMC. The first set focuses on the chemical accuracy of TChem-atm, which was assessed by comparing its outputs to those from the established PartMC-CAMP model in a controlled box model simulation. This comparison involved gas-phase chemistry and gas-aerosol partitioning based on a previously published scenario (Dawson et al., 2022). The second set of results evaluates the computational performance of the TChem-based implementation across various hardware backends, including both CPUs and GPUs.
The performance metrics reported include per-particle wall-clock timings for full ordinary differential equation (ODE) solves and specific kernel components, such as right-hand side (RHS) and Jacobian evaluations. The findings demonstrate the correctness and scalability of the PartMC-TChem-atm framework for atmospheric chemistry modeling. The simulations were conducted on diverse computing architectures, including NVIDIA H100 and AMD MI250x GPUs, as well as an AMD EPYC 7763 CPU, utilizing Kokkos 4.5.01 for compilation. All simulations maintained consistent chemical mechanisms and numerical settings to ensure a fair assessment of hardware performance and result consistency.
Discussion
The TChem-atm framework builds upon the TChem v2.0 architecture, incorporating a Kokkos-based parallel model and a mechanism-independent kinetic-model abstraction. Key advancements in TChem-atm include the introduction of multiphase extensions, such as gas-aerosol partitioning and new data structures for aerosol modeling. Unlike TChem, TChem-atm operates independently, utilizing the TINES library for essential numerical functionalities, including Jacobian construction and stiff ODE integration. This separation allows for independent evolution while maintaining a shared numerical backbone, enabling TChem-atm to implement CAMP’s multiphase-chemistry abstractions within a performance-portable infrastructure.
The framework supports flexible chemical mechanism configuration through human-readable JSON or YAML files, allowing users to define complex reaction mechanisms and model parameters without altering the core codebase. This design enhances accessibility for users with varying programming expertise. TChem-atm organizes reaction mechanism data into structured objects for gas and aerosol phases, optimizing device-side computations and facilitating post-processing. The governing equations for gas and aerosol phases are formulated to ensure mass conservation and dynamic exchange of chemical species, with the framework capable of integrating various aerosol representations across different modeling approaches. Performance portability is achieved through the Kokkos library, enabling efficient execution on diverse computing platforms while maintaining a unified interface for chemical interactions and numerical integration.