WRFのGPU化をさらに進めるためには、いくつかの課題が存在します。まず、メモリ管理の問題が挙げられます。GPUのメモリは限られており、大規模なデータセットを扱う際には、メモリ不足に陥る可能性があります。特に、FSBMのような多くの小さな配列を使用するルーチンでは、メモリの使用効率を改善する必要があります。また、GPUのアーキテクチャに特有の最適化が求められ、特にメモリアクセスのパターンを最適化することが重要です。さらに、GPU上での計算の並列性を最大限に引き出すためには、コードのリファクタリングや、依存関係の分析が必要です。これにより、スレッド間の競合を避け、より効率的な並列処理が可能となります。最後に、GPUプログラミングに関する専門知識を持つ人材の確保も課題の一つです。