气象应用基准测试程序MM5 Benchmark并行性能优化

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (12): 102-106.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

气象应用基准测试程序MM5 Benchmark并行性能优化

朱小谦，张卫民，宋君强，胡庆丰

（国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙 410073）

收稿日期:2009-01-14 修回日期:2009-04-16 出版日期:2010-12-25 发布日期:2010-12-25
通讯作者: 朱小谦
作者简介:朱小谦（1974），男，湖南望城人，博士，副研究员，研究方向为高性能并行计算和数值天气预报；张卫民，博士，研究员，研究方向为并行计算、数值天气预报和网格计算；宋君强,研究员，博士生导师，研究方向为高性能并行计算和数值天气预报；胡庆丰，教授，研究方向为计算机性能评价和并行算法。
基金资助:
国家863计划资助项目（2008AA01Z137）

Parallel Computing Performance Optimization of the Typical Meteorological Application: the MM5 Benchmark

ZHU Xiaoqian,ZHANG Weimin,SONG Junqiang,Hu Qingfeng

(School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

Received:2009-01-14 Revised:2009-04-16 Online:2010-12-25 Published:2010-12-25

摘要/Abstract

摘要：

由美国国家大气研究中心（NCAR）和宾夕法尼亚大学（PSU）共同开发的MM5模式是目前气象领域广泛采用的中尺度模式之一。由于MM5模式的广泛应用和计算特点，MM5 Benchmark成为了高性能计算领域衡量计算机实用性能的典型应用之一。本文介绍了MM5模式的并行计算方法，针对目前流行的Intel Itanium2 CPU特点，在性能分析的基础上，从编译选项、代码优化、区域分解、处理机拓扑结构等方面对程序性能进行优化。实际测试结果表明，在某国产巨型机上优化后的持续计算性能最大提高20％左右。

关键词: MM5 benchmark, Itanium2, 并行, 性能分析, 优化

Abstract:

MM5 that is developed by NCAR and PSU is one of the most widely used mesoscale weather forecasting model,and the MM5 benchmark is becoming one of the representative applications to measure the performance of computers applied in the meteorology field because of its typical algorithm and popularity.This paper studies the parallel computing algorithm of MM5.According to the characteristics of the Intel Itanium2 CPU architecture,based on a computing performance analysis,the MM5 parallel computational efficiency is optimized from the aspect of compiler options,code tuning,partitioning methods and processor topologies.The optimization results indicate that the MM5 implementation performance can be increased by 20% on a certain HPC platform based upon the Intel Itanium2 CPU.

Key words: MM5 benchmark;parallel computing;performance analysis;optimization

朱小谦，张卫民，宋君强，胡庆丰. 气象应用基准测试程序MM5 Benchmark并行性能优化[J]. J4, 2010, 32(12): 102-106.

ZHU Xiaoqian,ZHANG Weimin,SONG Junqiang,Hu Qingfeng. Parallel Computing Performance Optimization of the Typical Meteorological Application: the MM5 Benchmark[J]. J4, 2010, 32(12): 102-106.

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[1]	陈侨安1，李峰1，曹越1，龙明盛1,2. 基于运行数据分析的Spark任务参数优化[J]. J4, 20160101, 38(01): 11-19.
[2]	周兰凤1，赵鹏飞1，彭俊杰2. 基于云环境下一种小文件传输策略研究[J]. J4, 20160101, 38(01): 20-27.
[3]	沈洁, 龙标, 黄春, 唐滔, 彭林. 面向向量部件的指数和对数函数优化方法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(01): 18-26.
[4]	章政, 夏小云, 陈泽丰, 向毅. 融合强化学习的分阶段策略求解旅行背包问题[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(01): 140-149.
[5]	高纪元, 刘杰, 陈昌盛, 李伟, 刘影, 杨靖, . 混合策略改进的蜣螂优化算法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(01): 171-179.
[6]	陈小文, 芮志超, 朱麒瑾, 董羽, 孟宇, . 高精度两步分支混合CORDIC算法设计及FPGA实现[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(12): 2099-2108.
[7]	王强, 孙彦洁, 齐星云, 徐佳庆. Bowtie 2-NUMA:具有NUMA体系结构适应性的基因序列比对应用#br#[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(12): 2117-2127.
[8]	沈凡凡, 汤星译, 张军, 徐超, 陈勇, 何炎祥. 基于改进萤火虫算法和长短期记忆网络的恶意行为检测方法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(12): 2158-2170.
[9]	杨航, 山蕊, 杨坤, 崔馨月. 基于动态自重构结构的3D-HEVC帧内预测算法并行化实现[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(11): 1931-1939.
[10]	黄山, 吴煜凡, 吕鹤轩, 段晓东, . 异构微差同步并行训练算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(11): 1949-1959.
[11]	申晓宁, 徐继勇, 毛鸣健, 陈文言, 宋丽妍, . 基于双指标分组学习粒子群算法的动态敏捷软件项目调度[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1793-1806.
[12]	王坤, 刘杰, 李伟, 谭伟, 覃涛, 杨靖, . 多策略改进的猎人猎物优化算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(10): 1875-1887.
[13]	李胜国, 廖霞, 于恒彪, 黄春, 姜浩, 逯喜燕, 王华林, 成礼智. 面向结构矩阵的可扩展并行矩阵乘算法框架[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(09): 1529-1538.
[14]	曹博钧, 钱入意, 徐远超. 一种面向计算图的及时内存重用算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(09): 1539-1546.
[15]	安园园, 马晓宁. 改进遗传算法与多目标优化模型的航班路径规划[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(09): 1660-1666.

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