Otimização computacional do módulo de química do BRAMS através de técnicas de paralelismo em plataforma computacional multicore Xeon Scalable Processor
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
Texto Completo: | https://tede.lncc.br/handle/tede/288 |
Resumo: | Weather and climate prediction has a huge impact on human activities, from the safety of populations living in high-risk areas to severe weather events that cause serious health problems. In order to be able to carry out such forecasts, numerical time prediction models must be accurate and fast response. This work presents 6 strategies to optimize the computational performance of the regional model of BRAMS (Regional developments in the Regional Atmospheric Modeling System) in a machine with architecture of multicore of last generation through the module of this model. The chemistry of the atmosphere, fundamental to explain the modifications in the constitution of the gases and particles that compose the atmosphere, is governed by the partial differential equation of mass transport, whose discretization results in a system of ordinary differential equations of the type stiff because the concentration of the chemical species evolves with different orders of magnitude, being used the Rosenbrock method of 3a order in 4 stages for its resolution. At each stage of the method a system of linear equations must be solved, whose matrix corresponds to the chemical mechanism employed. This work has 3 contributions: i) The development and study of 6 strategies to reduce the execution time of the BRAMS model according to the architecture used, ii) the delivery of an optimized code, with a reduction of 58.87% in the runtime of the stages of the Rosenbrock method, which is already available on the CPTEC website in the version 5.4 and iii) instructions on how to use the strategies developed according to the machine’s processor architecture used. |
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Osthoff, CarlaDias, Pedro Leite da SilvaSouto, Roberto PintoDias, Pedro Leite da SilvaGomes, Antonio Tadeu AzevedoToledo, Elson MagalhãesFazenda, Alvaro LuizCôrtes, Adriano Maurício de Almeidahttp://lattes.cnpq.br/4272517293880873Borseti, Renato José Policani2023-02-17T16:44:57Z2019-02-13BORSETI, R. J. P. Otimização computacional do módulo de química do BRAMS através de técnicas de paralelismo em plataforma computacional multicore Xeon Scalable Processor. 2019. 153 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2019.https://tede.lncc.br/handle/tede/288Weather and climate prediction has a huge impact on human activities, from the safety of populations living in high-risk areas to severe weather events that cause serious health problems. In order to be able to carry out such forecasts, numerical time prediction models must be accurate and fast response. This work presents 6 strategies to optimize the computational performance of the regional model of BRAMS (Regional developments in the Regional Atmospheric Modeling System) in a machine with architecture of multicore of last generation through the module of this model. The chemistry of the atmosphere, fundamental to explain the modifications in the constitution of the gases and particles that compose the atmosphere, is governed by the partial differential equation of mass transport, whose discretization results in a system of ordinary differential equations of the type stiff because the concentration of the chemical species evolves with different orders of magnitude, being used the Rosenbrock method of 3a order in 4 stages for its resolution. At each stage of the method a system of linear equations must be solved, whose matrix corresponds to the chemical mechanism employed. This work has 3 contributions: i) The development and study of 6 strategies to reduce the execution time of the BRAMS model according to the architecture used, ii) the delivery of an optimized code, with a reduction of 58.87% in the runtime of the stages of the Rosenbrock method, which is already available on the CPTEC website in the version 5.4 and iii) instructions on how to use the strategies developed according to the machine’s processor architecture used.A previsão do clima possui um impacto enorme nas atividades humanas, desde a segurança das populações que habitam áreas de risco em épocas de fortes chuvas até na previsão de eventos severos de poluição atmoférica que causam graves problemas de saúde. Para serem realizadas tais previsões os modelos de previsão numérica de tempo devem ser precisos e de resposta rápida. Este trabalho apresenta 6 estratégias para otimizar o desempenho computacional do modelo regional de previsão do tempo BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) em uma máquina com arquitetura multicore de última geração através do módulo da química deste modelo. A química da atmosfera, fundamental para explicar as modificações na constituição dos gases e partículas que compõem a atmosfera, é governada pela equação diferencial parcial de transporte de massa, cuja discretização resulta em um sistema de equações diferenciais ordinárias do tipo stiff pois a concentração das espécies químicas evolui com diferentes ordens de grandeza, sendo utilizado o método de Rosenbrock de 3a ordem em 4 estágios para sua resolução. Em cada estágio do método deve ser resolvido um sistema de equações lineares, cuja matriz corresponde ao mecanismo da química empregado. Este trabalho entrega 3 contribuições: i) O desenvolvimento e estudo de 6 estratégias para a redução do tempo de execução do modelo BRAMS em função da arquitetura utilizada; ii) a entrega de um código otimizado, com redução de 58, 87% no tempo de execução dos estágios do método de Rosenbrock, que já se encontra disponibilizado no site do CPTEC na versão 5.4 e iii) indicações de como empregar as estratégias desenvolvidas segundo a arquitetura do processador da máquina utilizada pelo usuário.Submitted by Parícia Vieira Silva (library@lncc.br) on 2023-02-17T16:40:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Renato Borseti_Dissertacao.pdf: 4570053 bytes, checksum: d9b73046762736d0c37815f7825cdccd (MD5)Approved for entry into archive by Parícia Vieira Silva (library@lncc.br) on 2023-02-17T16:43:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Renato Borseti_Dissertacao.pdf: 4570053 bytes, checksum: d9b73046762736d0c37815f7825cdccd (MD5)Made available in DSpace on 2023-02-17T16:44:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Renato Borseti_Dissertacao.pdf: 4570053 bytes, checksum: d9b73046762736d0c37815f7825cdccd (MD5) Previous issue date: 2019-02-13Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfhttp://tede-server.lncc.br:8080/retrieve/998/Renato%20Borseti_Dissertacao.pdf.jpgporLaboratório Nacional de Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalLNCCBrasilCoordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessComputaçãoProgramação (Computadores)Processamento eletrônico de dadosComputação paralelaModelo BRAMSCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOOtimização computacional do módulo de química do BRAMS através de técnicas de paralelismo em plataforma computacional multicore Xeon Scalable Processorinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCCLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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