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基于“神威·太湖之光”的区域海洋模式并行优化

本站小编 Free考研考试/2022-01-01

吴琦,倪裕芳,黄小猛
(地球系统数值模拟教育部重点实验室(清华大学地球系统科学系) 北京 100084) (清华大学地球系统科学系 北京 100084) (国家超级计算无锡中心 江苏无锡 214011) (wuq16@mails.tsinghua.edu.cn)
出版日期: 2019-07-01


基金资助:国家自然科学基金项目(41776010);国家重点研发计划项目(2016YFB0201100,2017YFC1502200,2018YFB0505000);青岛海洋科学与技术试点国家实验室基金项目(QNLM2016ORP0108)

Regional Ocean Model Parallel Optimization in “Sunway TaihuLight”

Wu Qi, Ni Yufang, Huang Xiaomeng
(Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling (Department of Earth System Science, Tsinghua University), Beijing 100084) (Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084) (National Supercomputing Center in Wuxi, Wuxi, Jiangsu 214011)
Online: 2019-07-01







摘要/Abstract


摘要: 海洋模式作为地球数值模拟中重要的组成模块,在很多领域都起到了至关重要的作用,不仅是研究海洋、河口和海岸不可或缺的科研手段,基于海洋模式搭建的预报系统还能够实时预测台风、海啸等现象.为了模拟更细粒度的海洋变化,海洋模式朝着更高的分辨率和更多的物理参数化方案发展,一般的计算机已无法满足其需求.随着散热和功耗成为通用处理器的主要瓶颈,多核、众核以及由此导致的异构已成为下一代超级计算机的发展趋势,这也为发展高分辨率海洋模式提供了坚实的基础平台.基于国产超级计算机“神威·太湖之光”,利用其异构众核体系结构的优势对普林斯顿海洋模式(Princeton ocean model, POM)进行移植和优化,从而充分发挥了国产异构众核平台的特点和优势.基于神威的高分辨率海洋模式swPOM(Sunway Princeton ocean model)在主从核协作下运行效率达到纯主核的13倍,是通用Intel平台的2.8倍左右,可扩展到25万核上运行,为实时预报系统提供了保障.






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