気象・気候モデルLFRicの異なる世代のHPE Cray EXスーパーコンピューターでのパフォーマンスとスケーリング

Conceptos Básicos

LFRicモデルは大規模ノード数でスケールし、並列性を十分に活用できることが示された。ドメイン固有言語とコンパイラを使うことで、科学コードと並列コードを分離できる。パフォーマンス分析から、アルゴリズムの選択やOpenMPスレッド数のスケーリングの影響が明らかになった。また、I/Oサーバーのパフォーマンスチューニングについても分析した。

Resumen

本研究では、気象・気候モデルLFRicのスケーリング性能と分析を、異なる世代のHPE Cray EXシステムで行った。

LFRicモデルは、ドメイン固有言語で記述され、ドメイン固有コンパイラPSycloneを使って並列コードを生成する。科学コードと並列コードを分離することで、開発の生産性が向上する。

パフォーマンス分析の結果、LFRicモデルは大規模ノード数でよくスケールし、並列性を十分に活用できることが示された。特に、アルゴリズムの選択やOpenMPスレッド数の影響が大きいことが明らかになった。冗長計算を行うことで通信量を削減できるが、スレッド数が増えるとスレッド同期のオーバーヘッドが増加する。また、集団通信時間の増加がスケーリングの主な制限要因であることが分かった。

I/Oサーバーのチューニングでは、サーバー数やバッファサイズの最適化により、大幅なパフォーマンス向上が得られた。I/Oは気象・気候モデルの重要な要素であり、適切な設定が必要不可欠である。

全体として、LFRicモデルは現在の大規模スーパーコンピューターで良好なパフォーマンスを発揮し、今後のエクサスケールシステムでの活用が期待される。

Estadísticas

1つのノードあたり128コアを使用している
C256メッシュでは1コアあたり256グリッドセル、C512メッシュでは128グリッドセル
C1024メッシュの192ノード実行では一部のケースでメモリ不足が発生した

Citas

"LFRicモデルは大規模ノード数でよくスケールし、並列性を十分に活用できる"
"アルゴリズムの選択やOpenMPスレッド数の影響が大きい"
"集団通信時間の増加がスケーリングの主な制限要因"
"I/Oサーバーのチューニングにより大幅なパフォーマンス向上が得られた"

Ideas clave extraídas de

Performance and scaling of the LFRic weather and climate model on different generations of HPE Cray EX supercomputers

by J. M... a las arxiv.org 09-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.15859.pdf

Consultas más profundas

LFRicモデルのさらなるパフォーマンス向上のために、どのような手法やアプローチが考えられるか?

LFRicモデルのパフォーマンス向上には、いくつかの手法やアプローチが考えられます。まず、コードとデータレイアウトの再構築を行い、垂直レベルに対するループのベクトル化を改善することが挙げられます。これにより、CPUのベクトル命令を最大限に活用し、計算効率を向上させることが可能です。また、OpenMPの並列ループを再構成することで、データの局所性を改善し、同期オーバーヘッドを削減することも重要です。さらに、ハロ交換と計算のオーバーラップを実現することで、全体的な計算時間を短縮し、スケーラビリティを向上させることが期待されます。これらのアプローチは、LFRicモデルがエクサスケールシステムにおいても高いパフォーマンスを維持するための鍵となります。

集団通信時間の増加を抑えるための効果的な手法はあるか?

集団通信時間の増加を抑えるためには、いくつかの効果的な手法があります。まず、MPIの集団通信を最適化することが重要です。具体的には、通信のオーバーヘッドを減少させるために、通信パターンを見直し、必要なデータの集約を行うことが考えられます。また、MPIの非同期通信を活用することで、計算と通信を並行して行い、全体の実行時間を短縮することが可能です。さらに、スレッド数を適切に調整し、MPIランクあたりのスレッド数を最適化することで、通信に関与するMPIランクの数を減少させ、集団通信の効率を向上させることができます。これにより、集団通信時間の増加を抑え、全体的なパフォーマンスを向上させることが期待されます。

気象・気候モデルにおけるI/Oの重要性を踏まえ、今後のエクサスケールシステムでのI/O設計にはどのような課題が考えられるか?

気象・気候モデルにおけるI/Oは、モデルのパフォーマンスにおいて非常に重要な要素です。エクサスケールシステムにおけるI/O設計には、いくつかの課題が考えられます。まず、データの生成量が膨大であるため、効率的なデータ書き込みと読み込みのメカニズムを確立する必要があります。これには、XIOSのようなI/Oサーバーの最適化や、バッファサイズの調整が含まれます。また、I/Oの待機時間を最小限に抑えるために、I/O処理を計算処理から分離し、非同期で行うことが求められます。さらに、ストレージシステムの性能を最大限に引き出すために、Lustreのような並列ファイルシステムの利用が重要です。これらの課題に対処することで、エクサスケールシステムにおける気象・気候モデルのI/O性能を向上させることが可能となります。