本文选取GRAPES_MESO(Global/Regional Assimilation PrEdiction System-Mesoscale version)模式和WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式在国产鲲鹏(KUNPENG)平台上开展数值模式计算特征分析,并与英特尔(X86)平台进行对比,...本文选取GRAPES_MESO(Global/Regional Assimilation PrEdiction System-Mesoscale version)模式和WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式在国产鲲鹏(KUNPENG)平台上开展数值模式计算特征分析,并与英特尔(X86)平台进行对比,探讨数值模式在鲲鹏平台上资源使用、计算瓶颈、热点函数等方面的改进空间。结果表明:经过适配后,两个模式在国产KUNPENG平台上能得到与英特尔X86平台一致的计算结果,呈现出较好的并行扩展性;两个模式对CPU的使用率均较高,计算瓶颈主要集中在后端CPU瓶颈,对节点的整体内存使用率适当,后续优化主要集中在代码效率、算法、访存等方面。在KUNPENG平台上,可以考虑通过优化集合通信的Collective Sync、Allreduce和Wait算法,来改善GRAPES_MESO模式的MPI的通信效率;可通过优化GCR算法、以uct、ucg为代表的集合通信热点、以expf、powf等为代表的数学函数、malloc内存操作等热点函数对GRAPES_MESO模式进行优化。展开更多
文摘本文选取GRAPES_MESO(Global/Regional Assimilation PrEdiction System-Mesoscale version)模式和WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式在国产鲲鹏(KUNPENG)平台上开展数值模式计算特征分析,并与英特尔(X86)平台进行对比,探讨数值模式在鲲鹏平台上资源使用、计算瓶颈、热点函数等方面的改进空间。结果表明:经过适配后,两个模式在国产KUNPENG平台上能得到与英特尔X86平台一致的计算结果,呈现出较好的并行扩展性;两个模式对CPU的使用率均较高,计算瓶颈主要集中在后端CPU瓶颈,对节点的整体内存使用率适当,后续优化主要集中在代码效率、算法、访存等方面。在KUNPENG平台上,可以考虑通过优化集合通信的Collective Sync、Allreduce和Wait算法,来改善GRAPES_MESO模式的MPI的通信效率;可通过优化GCR算法、以uct、ucg为代表的集合通信热点、以expf、powf等为代表的数学函数、malloc内存操作等热点函数对GRAPES_MESO模式进行优化。
