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La ilustración muestra las corrientes superficiales del océano simuladas por MPAS-Ocean. Fuente de la imagen: Laboratorio Nacional de Los Alamos, E3SM, Departamento de Energía de EE. UU.
En la playa, las olas del mar proporcionan un relajante ruido blanco. Pero en los laboratorios científicos desempeñan un papel importante en la previsión meteorológica y la investigación climática. Junto con la atmósfera, el océano suele ser uno de los componentes del universo más grandes y con mayor demanda computacional. Modelos del sistema terrestre Como el Modelo del Sistema Terrestre en Exaescala del Departamento de Energía, o E3SM.
La mayoría de los modelos oceánicos modernos se centran en dos clases de olas: el régimen barotrópico, que tiene una velocidad de propagación de onda rápida, y el régimen baroclínico, que tiene una velocidad de propagación de onda lenta. Para ayudar a abordar el desafío de simular estos dos modos simultáneamente, un equipo de los Laboratorios Nacionales Oak Ridge, Los Alamos y Sandia del Departamento de Energía ha desarrollado un nuevo algoritmo de solución que reduce el tiempo total de ejecución del modelo de predicción oceánica a múltiples escalas. , o MPAS-Ocean, modelo de circulación oceánica E3SM, en un 45%.
Los investigadores probaron su software en la supercomputadora Summit en Oak Ridge Leadership Computing Facility de ORNL, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE, y en la supercomputadora Compy en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico. Ejecutaron sus simulaciones iniciales en las supercomputadoras Cori y Perlmutter en el Centro de Computación Científica de Investigación Energética Nacional del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley. Los resultados han sido publicados En el Revista internacional de aplicaciones informáticas de alto rendimiento.
porque trillinos«, una base de datos de software de código abierto ideal para resolver problemas científicos en supercomputadoras, está escrita en el lenguaje de programación C++. Los modelos de sistemas terrestres como E3SM generalmente se escriben en Fortran. El equipo utilizó ForTrilinos, una biblioteca de software relacionada que incluye interfaces Fortran en paquetes .C++ existente, para diseñar y personalizar la nueva solución, que se centra en las ondas barotrópicas.
«Una característica útil de esta interfaz es que podemos usar todos los componentes del paquete C++ en Fortran, por lo que no necesitamos traducir nada, lo cual es muy conveniente», dijo el autor principal Hyun Kang, científico computacional del sistema terrestre en Fortran. Universidad. ORNL.
Este trabajo se basa en Resultados de investigación publicados en un precedente Revista de avances en el modelado de sistemas terrestres Un artículo en el que investigadores de ORNL y el Laboratorio Nacional de Los Álamos generaron manualmente código para mejorar MPAS-Ocean.
Ahora, la solución habilitada para ForTrilinos ha superado los inconvenientes restantes de la solución del estudio anterior, especialmente cuando los usuarios ejecutan MPAS-Ocean utilizando una pequeña cantidad de núcleos computacionales para un tamaño de problema determinado.
La solución predeterminada para MPAS-Ocean se basa en subciclos explícitos, una técnica que utiliza muchos intervalos de tiempo pequeños, o pasos de tiempo, para calcular las propiedades de las ondas barotrópicas junto con cálculos baroclínicos sin desestabilizar el modelo.
Si se pudieran introducir una onda baroclínica y una onda barotrópica en pasos de tiempo de 300 sy 15 s, respectivamente, los cálculos barotrópicos necesitarían completar 20 veces más iteraciones para mantener la misma velocidad, lo que requiere una enorme cantidad de potencia informática.
Por el contrario, la nueva solución para el sistema piezoeléctrico es semiimplícita, lo que significa que es incondicionalmente estable, lo que permite a los investigadores utilizar el mismo número de grandes pasos de tiempo sin sacrificar la precisión, ahorrando una cantidad significativa de tiempo y potencia de cálculo.
Una comunidad de desarrolladores de software ha pasado años mejorando diversas aplicaciones climáticas en Trilinos y Fortrilinos, por lo que las últimas soluciones MPAS-Ocean que aprovechan este recurso superan a las soluciones artesanales, lo que permite a otros científicos acelerar sus esfuerzos de investigación climática.
«Si tuviéramos que programar cada algoritmo individualmente, requeriría mucho esfuerzo y experiencia», dijo Kang. «Pero con este software, podemos ejecutar simulaciones al instante y a mayores velocidades incorporando algoritmos mejorados en nuestro software».
Aunque la solución actual todavía sufre limitaciones de escalabilidad en los sistemas HPC, funciona excepcionalmente bien hasta una cierta cantidad de procesadores. Este inconveniente existe porque el método semiimplícito requiere que todos los procesadores se comuniquen entre sí al menos 10 veces en cada paso de tiempo, lo que puede ralentizar el rendimiento del modelo. Para superar este obstáculo, los investigadores están trabajando actualmente para mejorar las comunicaciones del procesador y trasladar la solución a las GPU.
Además, el equipo actualizó el método de gradiente de tiempo del sistema Baroclinic para mejorar aún más la eficiencia de MPAS-Ocean. A través de estos avances, los investigadores pretenden hacer predicciones climáticas más rápidas, más confiables y más precisas, mejoras esenciales para garantizar la seguridad climática y permitir la toma de decisiones oportuna y pronósticos de alta precisión.
«Resolver el modo barotrópico permite cálculos más rápidos y una integración más estable de los modelos, especialmente MPAS-Ocean», dijo Kang. «El uso intensivo de recursos computacionales requiere una enorme cantidad de electricidad y energía, pero acelerando este modelo podemos reducir el uso de energía, mejorar las simulaciones y predecir más fácilmente los impactos del cambio climático dentro de décadas o incluso miles de años».
más información:
Hyun-Gyu Kang et al., Solución implícita del modo barotrópico del océano MPAS utilizando una moderna interfaz de resolución Fortran, Revista internacional de aplicaciones informáticas de alto rendimiento (2023). doi: 10.1177/10943420231205601
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