Опыт использования параллельных алгоритмов в спектральной модели среднесрочного прогноза погоды Гидрометцентра России

Авторы

  • Е.Д. Астахова
  • Ю.В. Алферов

Ключевые слова:

глобальная модель атмосферы
численный прогноз погоды
параллельные вычисления
технология MPI
декомпозиция области расчетов

Аннотация

Точность численного прогноза погоды существенным образом зависит от пространственного разрешения применяемой для этого модели атмосферы, а также от сложности и подробности использованных параметризаций процессов подсеточного масштаба (т.е. процессов, характерный масштаб которых меньше шага пространственной сетки). Возможности увеличения разрешения модели и уточнения ее параметризаций определяются как имеющейся вычислительной техникой, так и оптимальностью алгоритмов и программной реализации. С целью увеличения точности прогноза погоды созданы тестовые версии спектральной модели атмосферы с повышенным пространственным разрешением. Для этих версий проведены работы по оптимизации и распараллеливанию вычислений с помощью MPI. Использована одномерная декомпозиция области расчетов по широте в физическом пространстве и по спектральным числам в спектральном пространстве. Проведены тестовые расчеты по параллельной версии спектральной модели (в разных ее вариантах) и получены оценки ускорения счета на разном числе процессоров на нескольких вычислительных платформах. Рассмотрены различные способы передачи данных между процессорами и оценена их эффективность. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (коды проектов 04-05-64530а и 05-05-64575а). Статья подготовлена по материалам доклада авторов на международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ-2007; http://agora.guru.ru/pavt2007).


Загрузки

Опубликован

2007-04-12

Выпуск

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

Е.Д. Астахова

Ю.В. Алферов


Библиографические ссылки

  1. Астахова Е.Д. Исследовательская технология численного среднесрочного прогноза погоды в Гидрометцентре России // Тр. Гидрометцентра России. Вып. 338. СПб.: Гидрометеоиздат, 2002. 107-118.
  2. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
  3. Корнеев В.Д. Параллельное программирование в MPI. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
  4. Курбаткин Г.П., Астахова Е.Д., Крупчатников В.Н., Рябинин В.Э., Сальник В.А., Смирнов В.Д., Фролов А.В. Модель среднесрочного прогноза погоды // Докл. АН СССР. 1987. 294, № 2. 291-297.
  5. Курбаткин Г.П., Дегтярев А.И., Фролов А.В. Спектральная модель атмосферы, инициализация и база данных для численного прогноза погоды. СПб.: Гидрометеоиздат, 1994.
  6. Оленев Н.Н. Основы параллельного программирования в системе MPI. М.: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, 2005.
  7. Розинкина И.А., Астахова Е.Д., Фролов А.В., Цветков В.И., Рузанова И.В., Пономарева Т.Я. Особенности реализации новой версии спектральной модели Гидрометцентра России Т85L31 и технологии выпуска глобальных кратко- и среднесрочных гидродинамических прогнозов // Тр. Гидрометцентра России. Вып. 338. СПб.: Гидрометеоиздат, 2002. 84-98.
  8. Фролов А.В., Важник А.И., Цветков В.И., Астахова Е.Д. Глобальная спектральная модель атмосферы с высоким разрешением по вертикали // Метеорология и гидрология. 2000. № 2. 10-21.
  9. Фролов А.В., Астахова Е.Д., Розинкина И.А., Цветков В.И., Пономарева Т.Я., Рузанова И.В. О практической предсказуемости метеорологических величин с помощью глобальной спектральной модели Гидрометцентра России // Метеорология и гидрология. 2004. № 5. 5-20.