一种提高wrf并行计算效率的方法
【专利摘要】本发明涉及一种提高WRF并行计算效率的方法，属于气象预报及超算应用技术领域。该方法通过减少X方向进程数，从而提高WRF并行计算效率，具体包括以下步骤：S1：配置WRF并行计算的总进程数NP；S2：设置WRF的x和y方向进程数nproc_x、nproc_y,且nproc_x<nproc_y；S3：通过实验寻找最优的nproc_x；S4：在业务应用中使用最优的nproc_x提升WRF并行计算效率。本方法能够有效的提升WRF并行计算的效率，降低超算的能耗，并且使用方法简单，具有很好的应用前景。
【专利说明】
一种提高WRF并行计算效率的方法
技术领域
[0001] 本发明属于气象预报及超算应用技术领域，涉及一种提高WRF并行计算效率的方 法，特别是一种基于减少X方向进程数提高WRF并行计算效率的方法。
【背景技术】
[0002] 当前为提高气象预报模式WRF的执行效率，缩短计算时间，通常通过下面方法：1) 提高并行进程来缩短计算时间。这种方法随着并行进程的增加能够提高计算效率，但同时 也增加了进程间通信的开销，在并行进程数量达到一定后，进程间通信增加的时间开销会 抵消并行进程缩短的时间开销，因此通过提高并行进程来缩短WRF计算时间有一定的限制。 2)使用分析工具查找WRF中耗时多的函数，在通过优化这些函数来提升效率。这种方法需要 对WRF程序的逻辑结构和代码有深刻的理解，而且WRF程序更新快，每次更新版本都需要重 新改写代码;容易出bug，修改后不能像WRF本身那样经过严格测试，系统不稳定;一般使用 WRF的为从事气象应用的人员，修改并行计算的代码有难度;WRF中的耗时函数在不同的CPU 处理器平台上表现并不一致，针对不同的处理器平台修改的方法也不一样。这种方法目前 处于学术研究阶段，距离实际使用尚有一段距离。
[0003] 因此，目前急需一种能够很好提高WRF并行计算效率的方法。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种提高WRF并行计算效率的方法，该方法基于 减少X方向进程数提高WRF并行计算效率，该方法对不同的超算平台和处理器平台有很好的 通用性，方法简单、易用，有很好的应用价值。
[0005] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0006] -种提高WRF并行计算效率的方法，该方法通过减少X方向进程数，从而提高WRF并 行计算效率。
[0007] 进一步，该方法具体包括以下步骤：
[0008] Sl:配置WRF并行计算的总进程数NP;
[0009] S2:设置WRF 的 X 和y 方向进程数nproc_x、nproc_y，且nproc_x〈nproc_y;
[0010] S3:通过实验寻找最优的nproc_x;
[0011] S4:在业务应用中使用最优的nproc_x提升WRF并行计算效率。
[0012] 本发明的有益效果在于:本方法能够有效的提升WRF并行计算的效率，降低超算的 能耗，并且使用方法简单，具有很好的应用前景。
【附图说明】
[0013] 为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行 说明：
[0014] 图1为本方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0015] 下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
[0016] 图1为本方法的流程示意图，如图所示，本方法具体包括以下步骤：
[0017] Sl:配置WRF并行计算的总进程数NP;
[0018] S2:设置WRF 的 X 和y 方向进程数nproc_x、nproc_y，且nproc_x〈nproc_y;
[0019] S3:通过实验寻找最优的nproc_x;
[0020] S4:在业务应用中使用最优的nproc_x提升WRF并行计算效率。
[0021 ] 具体来说，WRF中的并行计算，先分成patch(可用于MPI并行计算），每个patch再分 成tile(可用于多线程计算），WRF的执行如下：
[0022] mpirun-np$NP./wrf.exe
[0023] NP为总进程数，在配置WRF的namelist, input参数时，默认的为：
[0024] &domains
[0025] nproc_x = -l,
[0026] nproc_y = -1,
[0027] WRF自动进行的进程分解:即=即1'〇(：_1*1^1'〇(3_：7，分解原则是即1'〇(3_1与即1'〇(3_：7 尽量接近。
[0028] 本方法在配置nproc_x和nproc_}^t，将nproc_x设置的尽量小一些，使得patch在X 方向长一些，这样有利于WRF的向量化运行，从而提升效率。通过实验和应用验证发现这种 方法能够有效的提升WRF的并行计算效率。
[0029] 实施例：
[0030] 在实施的重庆市精细化数值天气预报系统中，使用WRF做主要的积分工作，在超算 平台上，执行WRF使用24个计算节点，每个节点使用12个计算核心，即使用288个进程来执行 WRF程序。通过在X方向配置不同的进程，多次实验结果如下：
LUU^j 具中18*16为WKF本身的设置，买验友现在9*32时WKF开仃计算的效卒最咼，比WKF 本身的设置提升了 34.5%的并行计算效率。
[0033]最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通 过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在 形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
【主权项】
1. 一种提高WRF并行计算效率的方法，其特征在于:该方法通过减少X方向进程数，从而 提高WRF并行计算效率。2. 根据权利要求1所述的一种提高WRF并行计算效率的方法，其特征在于:该方法具体 包括以下步骤： S1:配置WRF并行计算的总进程数NP; S2:设置 WRF 的 X和y 方向进程数 nproc_x、nproc_y，且 nproc_x〈nproc_y; S3:通过实验寻找最优的nproc_x; S4:在业务应用中使用最优的npr 〇 c_x提升WRF并行计算效率。
【文档编号】G06F9/38GK105938427SQ201610230352
【公开日】2016年9月14日
【申请日】2016年4月13日
【发明人】孙启龙, 赵学良, 陈芋文, 钟坤华, 张矩, 张渝林, 林小光
【申请人】中国科学院重庆绿色智能技术研究院