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。
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by J. M... klokken arxiv.org 09-25-2024
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