气象WRF应用优化案例
应用背景
WRF(Weather Research and Forecast Model)主要面向对象是天气预报和天气研究。WRF求解气象过程的核心模块有两个版本:ARW(Advanced Research WRF)和NMM(Nonhydrostatic Mesoscale Model),目前大多数使用的是ARW版本,可以作为全球模式进行天气预报,也可以作为区域模式进行天气现象的数值模拟。
在WRF的计算过程中一方面需要对大量的观测数据进行质量检查和同化分析才能获得初值条件,处理过程计算量很大;另一方面,数值求解上百万个自由度的控制偏微分方程本身也需要大量的计算,对时效性要求高,这就要求有大算力支撑。
使用软件
应用软件:WRF
基础软件:毕昇编译器、HMPI
成果
基于华为自研软件栈的软件优化后,WRF应用在单节点整体性能上,鲲鹏达到对比机型200%左右,同时保证了计算精度。主要优化措施如下:
- 通过华为自研软件栈毕昇编译器、Hyper MPI、鲲鹏KML数学库等加速套件优化,综合性能提升30%+
- 联合创新,通过优化区域分解算法提升计算性能10%+
- 通过并行IO与异步IO提升IO性能约60%