Abstract:
A constante evolução da tecnologia disponibilizou, atualmente, ferramentas computacionais que eram apenas expectativas há 10 anos atrás. O aumento do potencial computacional aplicado a modelos numéricos que simulam a atmosfera permitiu ampliar o estudo de fenômenos atmosféricos, através do uso de ferramentas de computação de alto desempenho. O trabalho propôs o desenvolvimento de algoritmos com base em arquiteturas SIMT e aplicação de técnicas de paralelismo com uso da ferramenta OpenACC para processamento de dados de previsão numérica do modelo Weather Research and Forecast. Esta proposta tem forte conotação interdisciplinar, buscando a interação entre as áreas de modelagem atmosférica e computação científica. Foram testadas a influência da computação do cálculo de microfísica de nuvens na degradação temporal do modelo. Como a entrada de dados para execução na GPU não era suficientemente grande, o tempo necessário para transferir dados da CPU para a GPU foi maior do que a execução da computação na CPU. Outro fator determinante foi a adição de código CUDA dentro de um contexto MPI, causando assim condições de disputa de recursos entre os processadores, mais uma vez degradando o tempo de execução. A proposta do uso de diretivas para aplicar computação de alto desempenho em uma estrutura CUDA parece muito promissora, mas ainda precisa ser utilizada com muita cautela a fim de produzir bons resultados. A construção de um híbrido MPI + CUDA foi testada, mas os resultados não foram conclusivos.
The ongoing evolution of technology yields, nowadays, computational tools that were mere expectations 10 years ago. The increase on computational potential applied to numerical models that simulate the atmosphere broadens the study of atmospheric phenomena due to high performance computing techniques. The present research intendeds to develop algorithms based on SIMT arquitectures and the use of paralel processing techniques with the use of the aplicative OpenACC to numerical data processing in the model Weather Research and Forecast, specifically the part the calculates cloud microphysics. This study has an intense interdisciplinary content, proposing the interaction between researchers of atmospheric modeling and of scientific computation. The influence of the computation, of the cloud microphysics calculation, on the temporal degradation of the model, was tested. Since the data input for the execution in the GPU was not large enough, the time needed to transfer the data from the CPU to the GPU was larger than the computation time in the CPU. Another determining factor was the addition of CUDA code in a MPI context, generating conditions of dispute over resources among the processors, once more degradating the time of execution. The suggestion of using directives to apply high performance computation in a CUDA structure seems very promising, but it still needs to be applied with caution to yield good results. The construction of a hybrid MPI + CUDA was also tested, but the results were uncertain.
