Análisis de rendimiento y profiling del modelo WRF en un clúster HPC
El modelo de investigación y pronóstico climático (WRF) es un sistema completamente funcional de modelado que permite realizar investigación atmosférica y predicción meteorológica. WRF fue desarrollado con énfasis en la eficiencia, portabilidad, facilidad de mantenimiento, escalabilidad y productivi...
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| Publicado: |
Universidad de Cuenca
2015
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Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales |
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Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) |
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ESCALAMIENTO PARALELO BENCHMARK RENDIMIENTO PROFILING. INVESTIGACION METEREOLOGICA METEREOLOGIA WRF HPC Gualán S., Ronald M. Solano-Quinde, Lizandro D. Universidad de Cuenca Dirección de Investigación de la Univerisdad de Cuenca DIUC Análisis de rendimiento y profiling del modelo WRF en un clúster HPC |
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El modelo de investigación y pronóstico climático (WRF) es un sistema completamente funcional de modelado que permite realizar investigación atmosférica y predicción meteorológica. WRF fue desarrollado con énfasis en la eficiencia, portabilidad, facilidad de mantenimiento, escalabilidad y productividad, lo que ha permitido que sea implementado con éxito en una amplia variedad de equipos HPC. Por esta razón, el tamaño de los problemas a los que WRF da soporte ha incrementado, por lo que el entendimiento de la dependencia del WRF con los diversos elementos de clúster, como la CPU, interconexiones y librerías, son cruciales para permitir predicciones eficientes y de alta productividad. En este contexto, el presente manuscrito estudia la escalabilidad de WRF en un equipo HPC, tomando en consideración tres parámetros: número de CPUs y nodos, comunicaciones y librerías. Para esto, dos benchmarks son llevados a cabo sobre un clúster de alto rendimiento dotado de una red GigaEthernet, los cuales permiten establecer la relación entre escalabilidad y los tres parámetros estudiados, y particularmente demuestran la sensibilidad del WRF a la comunicación inter-nodo. Dicho factor es esencial para mantener la escalabilidad y el aumento de la productividad al añadir nodos en el clúster. |
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