論文の概要: An Ocean Model Ported by a Large Language Model: Experience and Lessons from FESOM2 (Fortran to C to C++/Kokkos)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11356v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 18:32:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-18 15:06:22.107385
• Title: An Ocean Model Ported by a Large Language Model: Experience and Lessons from FESOM2 (Fortran to C to C++/Kokkos)
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルで移植されたオーシャンモデル:FESOM2の経験と教訓(CからC++/Kokkosへの変換)
• Authors: Nikolay V. Koldunov, Suvarchal K. Cheedela, Sergey Danilov, Dmitry Sidorenko, Sebastian Beyer, Thomas Jung,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はソースコードの翻訳と修正が可能であり、複雑さの異なるコードに対してそうすることが示されている。 LLMによるコード翻訳は, 完全生産海洋モデルの物理を保ちながら, 近代的な性能対応型に変換可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can translate and modify source code, and have been shown to do so for codes of different complexity. Whether they can port a complete, production geophysical model to a different language without degrading its physics has not been established. We demonstrate that LLM-assisted code translation can preserve the physics of a complete production ocean model while moving it into a modern performance-portable form. We report our experience using an agentic LLM coding assistant, directed by domain experts, to port the FESOM2 unstructured mesh ocean--sea-ice model (about 74000 lines of core Fortran) first to C and then to C++/Kokkos for performance portability across CPUs and GPUs. We describe the practices that proved necessary, what worked and what did not, and the failure modes that we encountered. Three practices mattered most: translating in two stages that separate reproducing the numerics (Fortran to a clean C reference) from introducing parallelism (C to Kokkos); requiring a strictly literal translation in which the assistant was not permitted to ``improve'' the source; and validating each stage against an acceptance criterion suited to it. The C port reproduces the original Fortran at the level of long-term simulation statistics over five years. The Kokkos port is bit-for-bit identical to the C reference on CPU and statistically close on GPU over multi-year runs. On eddy-rich meshes up to 7.4 million surface vertices a single A100 GPU node runs 1.6--3.7 times faster than a CPU node, reaching the 1-2 simulated-years-per-day required for production integrations. The result is more than a single GPU port: by following a clear validation procedure, an LLM moved a full Fortran ocean model into another language and onto accelerators while preserving its physics in a matter of weeks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)はソースコードの翻訳と修正が可能であり、複雑さの異なるコードに対してそうすることが示されている。 完全に生産された物理モデルを、物理を劣化させることなく別の言語に移植できるかどうかは未定である。 LLMによるコード翻訳は, 完全生産海洋モデルの物理を保ちつつ, 近代的な性能対応型に変換可能であることを実証する。 ドメインエキスパートが指導するエージェントLLMコーディングアシスタントを使用して、FESOM2非構造化メッシュ海洋-シースモデル(約74000行のFortranコア)を最初にCに移植し、次にC++/Kokkosに移植し、CPUとGPU間のパフォーマンスポータビリティを実現する。 必要なプラクティス、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、そして私たちが遭遇した障害モードについて説明します。 3つの実践が最も重要であったのは、数字を再現する2つの段階(清浄なC参照への翻訳)と並列性の導入(C to Kokkos)とを区別する2つの段階(C to Kokkos)の翻訳、典拠の「改良」が認められない厳密な翻訳、それに適合する受容基準に対する各段階の検証である。 Cポートは、最初のFortranを5年間にわたる長期シミュレーションの統計レベルで再現する。 KokkosポートはCPU上のC参照と同じビット・フォー・ビットで、統計上はGPU上で複数年動作している。 最大740万面のエッジリッチメッシュ上では、単一のA100 GPUノードがCPUノードよりも1.6～3.7倍速く動作し、運用統合に必要な1日当たりのシミュレーション1～2回に達する。 明確な検証手順に従うことで、LLMは完全なFortranオーシャンモデルを別の言語に移行し、数週間のうちに物理を保存しながらアクセラレータに移行した。

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