WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC
El modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166480 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del modelo en ambientes paralelos y se proponen estrategias de optimización para mejorar su eficiencia y la administración (y/o utilización de recursos). Se llevarán a cabo casos representativos para evaluar el desempeño del modelo con diferentes configuraciones de software y hardware, incluyendo CPU/GPU. Los resultados de este trabajo pueden ser útiles para mejorar la capacidad de predicción de incendios forestales y la eficiencia en la gestión de recursos en situaciones de emergencia. |
|---|