Гибридная модель мелкой воды с использованием технологий MPI-OpenMP

Бесплатный доступ

Гибридные модели, сочетающие в себе технологии MPI для архитектур с распределенной памятью и OpenMP для архитектур с общей памятью, становятся все более популярными, поскольку современные высокопроизводительные вычислительные системы представляют собой набор многопроцессорных систем с общей памятью, объединенных в единую коммуникационную сеть. Создание моделей, использующих эффективно ресурсы таких вычислительных систем, является актуальной задачей на сегодняшний день. В работе представлена гибридная модель мелкой воды, являющаяся одним из основных блоков сигма-модели общей циркуляции океана INMОM. Программная архитектура модели мелкой воды построена по принципу разделения обязанностей, что позволяет выделить параллельные методы и подходы в обособленную часть программы с целью их адаптации для вычислительных систем различного типа и гибкой настройки программного комплекса на целевую вычислительную систему. В модели мелкой воды был реализован гибридный подход, при котором расчетная область разбивается на блоки малого размера, которые затем распределяются по всем доступным процессам и потокам. Распределение блоков основано на методе балансировки нагрузки с использованием кривых Гильберта, что обеспечивает равномерную вычислительную нагрузку на процессы и потоки. В работе показано преимущество этого похода в сравнении с широко распространенным векторным подходом, в котором OpenMP используется только для распараллеливания двумерных циклов по подоблостям. Тестирование гибридной модели проводилось на кластере ИВМ РАН и суперкомпьютере МСЦ РАН. Была показана эффективность разбиения на блоки малого размера, показана эффективность гибридного подхода в сравнении с чистым MPI режимом и также продемонстрирована эффективность метода балансировки нагрузки вычислений.

Еще

Параллельные вычисления, гибридные модели параллельного программирования, уравнения мелкой воды, программная архитектура

Короткий адрес: https://sciup.org/143178106

IDR: 143178106   |   DOI: 10.24411/2073-0667-2021-10006

Список литературы Гибридная модель мелкой воды с использованием технологий MPI-OpenMP

  • Lawrence, В. N. and Reznv, М. and Budich, R. and Bauer, P. and Behrens, J. and Carter, M. and Deconinck, W. and Ford, R. and Mavnard, C. and Mullerworth, S. and Osuna, C. and Porter, A. and Serradell, K. and Valcke, S. and Wedi, N. and Wilson, S. Crossing the chasm: how to develop weather and climate models for next generation computers? // Geosci. Model Dev., 2018. N 11. P. 1799-1821.
  • Володин К. \!.. Дианский Н. А., Гусев А. В. Модель земной системы INMCM4: воспроизведение и прогноз климатических изменений в 19-21 веках // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2013, Т. 49, № 4, С. 379-400.
  • Чаплыгин А. В. Параллельная реализация общей модели циркуляции океана INMOM // Сборник тезисов лучших выпускных квалификационных работ факультета ВМК МГУ 2017. Москва: МАКС ПРЕСС, 2017. С. 27-28.
  • Чаплыгин А. В., Дианский Н.А., Гусев А. В. Параллельное моделирование нелинейных уравнений мелкой воды // Труды 60-й Всероссийской научной конференции МФТИ, 2017.
  • Чаплыгин А. В., Дианский И. А., Гусев А. В. Метод балансировки нагрузки вычислений с использованием кривых Гильберта применительно к параллельному алгоритму решения уравнений мелкой воды // Вычислительные методы и программирование. 2019. № 20. С. 75-87.
  • Arakawa A., Lamb V. R. Computational design of the basic dynamical processes of the UCLA general circulation model. // Methods in computational Physics. V. 17.
  • Mesinger F., Arakawa A. Numerical methods used in atmospheric models. // JOC, GAPR Publication Series. 1976. V. 1, N 17.
  • Роуч П. Вычислительная гидродинамика. М: Мир, 1980.
  • George L. Mellor. User guide for a three-dimensional, primitive equation, numerical ocean model. Princeton University.
  • Дианский И. А. Моделирование циркуляции океана и исследование его реакции на короткопериодные и долгопериодные атмосферные воздействия. М.: Физмалит, 2012.
  • Smith R., Jones P., Briegleb В., et al. The Parallel Ocean Program (POP) Reference Manual Ocean Component of the Community Climate System Model (CCSM) and Community Earth System Model (CESM). 23 March 2010.
  • van Werkhoven В., Maassen J., Kliphuis M.. Dijkstra H. A., Brunnabend S. E., van Meersbergen M.. Seinstra F. J., and Bal H. E. A distributed computing approach to improve the performance of the Parallel Ocean Program. // Geosci. Model Dev., 2014. N 7. P. 267-281.
  • Wilhelmsson Tomas. Parallelization of the HIROMB Ocean Model. Licentiate Thesis, Royal Institute of Technology Department of Numerical Analysis and Computer Science, 2002.
  • John M. Dennis. Inverse Space-Filling Curve Partitioning of a Global Ocean Model. IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, 2007.
  • Liu T. et al. Parallel Implementation and Optimization of Regional Ocean Modeling System (ROMS) Based on Sunwav SW26010 Many-Core Processor. // IEEE Access, V. 7. P. 146170-146182, 2019.
  • Afzal, A., Ansari, Z., Faizabadi, A.R. et al. Parallelization Strategies for Computational Fluid Dynamics Software: State of the Art Review. // Arch Computat Methods Eng 24, 337-363 (2017).
  • Akhmetova D, Iakvmchuk R, Ekeberg O, Laure E. Performance study of multithreaded MPI and Openmp tasking in a large scientific code. // Proc. 2017 IEEE 31st Int. Parallel Distrib. Process. Svmp. Work. IPDPSW 2017. P. 756-65.
  • Мортиков Е. В. Программная реализация блока переноса примесей в климатических моделях на основе гибридного программирования MPI-OpenMP. // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции. 2016. С. 521-529.
  • Rabenseifner R. and Wellein G. Communication and optimization aspects of parallel programming models on hybrid architectures. // Int. J. High Perform. Сотр. Appl., 2003. N 17(1). P. 49-62.
  • Elliott, S., Sobhani, N., Del Vento, D., Gill, D. O. WRF performance optimization targeting Intel multicore and manycore architectures. In 2nd Symposium on High Performance Computing for Weather, Water, and Climate. American Meteorological Society: New Orleans, LA, US, 2016.
  • Shchepetkin Alexander F., McWilliams James C., The regional oceanic modeling system (ROMS): a split-explicit, free-surface, topography-following-coordinate oceanic model // Ocean Modelling. 2005. V. 9. Iss. 4. P. 347-404.
  • Porter Andrew R., Appleyard Jeremy, Ashworth Mike, Ford Rupert W., Holt Jason, Liu Hedong and Riley Graham D.. Portable multi- and many-core performance for finite-difference or finite-element codes — application to the free-surface component of NEMO (NEMOLite2D 1.0). // Geosci. Model Dev., 2018. N 11. P. 3447-3464.
  • NEMO Consortium. NEMO development strategy Version 2: 2018-2022. 2018.
  • Кластер ИВМ РАН. [Электрон, pec.]: http://cluster2.inm.ras.ru.
  • Кластер МСЦ РАН. [Электрон, pec.]: http://www.jscc.ru.
Еще
Статья научная