基于GPU-OpenACC的气候模式加速优化研究
  • 【DOI】

    10.7519/j.issn.1000-0526.2019.07.010

  • 【摘要】

    为使数值模式适应异构架构在高性能计算领域的快速发展趋势,本文基于OpenACC语言,对气候模式BCC_AGCM3.0中动力框架三段程序段进行GPU加速优化试验.通过异步执行设置、循环内移、数据管理及向量参数化配置等方式,对模式中计算密集部分程序段进行GPU加速并行化,并进行了优化运行效率对比及正确性验证.试验结果表明,BCC_AGCM3.0模式中三段程序段GPU加速后效率提升均在3倍以上,BCC_... 展开>>为使数值模式适应异构架构在高性能计算领域的快速发展趋势,本文基于OpenACC语言,对气候模式BCC_AGCM3.0中动力框架三段程序段进行GPU加速优化试验.通过异步执行设置、循环内移、数据管理及向量参数化配置等方式,对模式中计算密集部分程序段进行GPU加速并行化,并进行了优化运行效率对比及正确性验证.试验结果表明,BCC_AGCM3.0模式中三段程序段GPU加速后效率提升均在3倍以上,BCC_AGCM气候模式全球涡度均方根相对误差控制在一定范围之内.加速方法及策略对于数值天气气候模式在异构环境下的移植与优化具有一定参考价值. 收起<<

  • 【作者】

    肖洒  魏敏  邓帅  徐达  张晨琛 

  • 【作者单位】

    国家气象信息中心/吉林省气候中心

  • 【刊期】

    气象 ISTIC PKU 2019年7期

  • 【关键词】

    BCC_AGCM  GPU  OpenACC  异构 

  • 【基金项目】

    公益性行业(气象)科研专项 国家重点研发计划