抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では、主に数値天気予報モデルGRAPES_MESO(4.0バージョン)と大気化学モデルCUACEのオンラインカップリングによるGRAPES_CUACE大気化学結合モデルの異なるバージョンのx86アーキテクチャにおける並列最適化アルゴリズムの研究と分析を紹介した。国内外における主流の並列最適化設計方法を参考にして、GRAPES_MESOシステム自体のプログラムアーキテクチャと並行フレームを結合して、異なるバージョンx86体系構造に対して相応の並列化改造を行った。gprofツールとスタンプ杭のタイミングなどの方法を利用して、テストで得られたプログラムの焦点モジュールは主に3つの部分:IO、通信と物理過程がある。IOモジュールに対する主な最適化方法は,1)離散読み書きから連続読み書きに変更する,2)開拓バッファーはスパースインタビューから連続インタビューに変更する,3)非同期IO。通信部分に2種類の方式を採用した:1)細粒度から粗粒度通信へ変更する,2)時間複雑性の低い集合通信を採用する。IOと通信モジュールの最適化結果を分析することにより、IOモジュールの最適化後の時間が元の43.7%から1.41%に下がり、比重が大幅に低下し、最適な部分性能が317倍向上し、そのため、この方法はIOモジュールの運行効率を大いに向上させた。また、物理過程の最適化に採用する主な方法は:1)多層循環計算過程が離散から連続に変更されること,2)通信メカニズムが循環外へシフトすること,3)データ再利用が計算冗長性を減らすこと,4)スタック変数空間を縮減することなどである。これらの最適化方法は計算性能を22%向上させ、さらにプログラムの並列効率とモードの強い拡張性を高めた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】