Aplicaciones de pronóstico del clima en Intel MIC

Contenido

• Introducción
• Arquitectura de Mic y modelado del clima
• Portar el código a Mic
• Proceso de portabilidad
• Problemas encontrados
• Soluciones implementadas
• Tiempos y escalabilidad
• Caso de estudio: Sistema meteorológico
• Descripción del caso
• Ejecución en Mic
• Ejecución en otros sistemas
• Intensidad computacional
• Escalabilidad y resultados prácticos
• Optimización y rendimiento
• Ventajas de tener el código en Mic
• Conclusiones

Arquitectura de Mic y modelado del clima

El modelo de clima en mic se basa en la arquitectura de Mic. Esta arquitectura permite ejecutar cálculos intensivos de manera eficiente en paralelo, lo que resulta en un mejor rendimiento y una mayor escalabilidad. El modelado del clima es un proceso computacionalmente intensivo que requiere una gran cantidad de recursos y capacidad de procesamiento. La arquitectura de Mic proporciona el entorno perfecto para ejecutar estos cálculos de manera eficiente y rápida.

Portar el código a Mic

El proceso de portabilidad del código al Mic fue relativamente sencillo. Aunque hubo algunos desafíos y problemas encontrados, en general, fue un proceso directo y sin complicaciones. El código existente fue modificado para agregar las directivas necesarias para la ejecución en Mic, como las directivas MPI y OpenMP. Además, se realizaron ajustes en el script de configuración para habilitar las opciones específicas de Mic. En general, el proceso de portabilidad del código fue exitoso y no requirió una reescritura completa del mismo.

Problemas encontrados

Durante el proceso de portabilidad del código, se encontraron algunos problemas. Uno de ellos fue un error en el compilador que se informó a Intel y que actualmente se encuentra en proceso de solución. Sin embargo, se pudo encontrar una solución alternativa para seguir avanzando con el proceso de portabilidad. Además de este problema, hubo otros desafíos típicos asociados con la adaptación de un código a una nueva arquitectura. A pesar de estos inconvenientes, en general, el proceso de portabilidad fue exitoso y se logró adaptar el código a Mic en un tiempo relativamente corto.

Soluciones implementadas

Para superar los problemas encontrados durante el proceso de portabilidad, se implementaron diferentes soluciones. Además de la solución alternativa para el error del compilador, se realizaron ajustes en el código para garantizar su correcta ejecución en Mic. Se agregaron directivas MPI y OpenMP, se realizaron modificaciones en el script de configuración y se trabajó en la optimización del rendimiento. Estas soluciones permitieron que el código se ejecutara correctamente en Mic y brindaron la base para futuras optimizaciones y mejoras en el rendimiento.

Tiempos y escalabilidad

El modelo de clima en Mic demostró ser escalable y eficiente en términos de tiempo de ejecución. A medida que se aumentaba el número de núcleos utilizados, los tiempos de ejecución disminuían de manera significativa. En particular, utilizando los 32 núcleos del procesador Mic, se logró una reducción en el tiempo de ejecución por paso de tiempo de aproximadamente dos tercios en comparación con una configuración de menor escala. Esto demuestra la capacidad de Mic para acelerar los cálculos y obtener resultados de manera más rápida y eficiente.

Caso de estudio: Sistema meteorológico

El caso de estudio presentado es un sistema meteorológico que simula una tormenta invernal en la costa este de Estados Unidos. Esta simulación se realizó utilizando el modelo de clima en Mic y sirve como ejemplo de las capacidades y eficiencia del sistema. Si bien este caso de estudio es relativamente pequeño en comparación con los cálculos reales utilizados en pronósticos y servicios meteorológicos, fue seleccionado de manera intencional para ser ejecutado en un solo dispositivo Mic y mostrar la viabilidad y escalabilidad del modelo.

Descripción del caso

La simulación del sistema meteorológico se basa en una tormenta invernal que ocurrió en enero de 2000 en la costa este de Estados Unidos. Esta tormenta causó diversos daños y atrajo la atención tanto del público como de los servicios meteorológicos. El objetivo de esta simulación es analizar el comportamiento de la tormenta y obtener datos predictivos para futuros estudios y pronósticos. La simulación se divide en cuadrículas y cada núcleo del Mic se encarga de procesar una parte de la cuadrícula.

Ejecución en Mic

La ejecución de la simulación del sistema meteorológico en Mic fue exitosa y eficiente. Al dividir la simulación en cuadrículas y asignar cada una a un núcleo del Mic, se logró acelerar significativamente el proceso de cálculo. Cada hilo de procesamiento se encargó de procesar una porción de la cuadrícula, lo que permitió aprovechar al máximo la arquitectura paralela de Mic. A medida que se aumentaba el número de núcleos utilizados, se obtuvieron tiempos de ejecución más rápidos y resultados más precisos.

Ejecución en otros sistemas

Antes de la ejecución en Mic, el modelo de clima se ejecutaba en otros sistemas, como clústeres basados en x86. Estos sistemas eran capaces de ejecutar la simulación, pero a un ritmo mucho más lento debido a la falta de capacidad de procesamiento paralelo eficiente. La ejecución en Mic permitió acelerar significativamente el proceso y obtener resultados en un tiempo mucho menor.

Intensidad computacional

La simulación del sistema meteorológico es un ejemplo de un cálculo computacionalmente intensivo. Requiere una gran cantidad de recursos y capacidad de procesamiento para analizar múltiples variables y factores climáticos. La capacidad de Mic para ejecutar cálculos en paralelo y su Alta eficiencia energética lo convierten en una opción ideal para este tipo de cálculos.

Escalabilidad y resultados prácticos

La simulación del sistema meteorológico en Mic demostró una excelente escalabilidad y resultados prácticos. A medida que se aumentaba el número de núcleos utilizados, se obtuvieron tiempos de ejecución más rápidos y resultados más precisos. Esto permite realizar pronósticos meteorológicos más precisos y obtener información más detallada sobre el comportamiento de las tormentas y otras condiciones climáticas.

Optimización y rendimiento

Uno de los principales beneficios de tener el código en Mic es la posibilidad de optimizar y mejorar el rendimiento. Ahora que el código se ha portado con éxito, se puede trabajar en la optimización a través de la implementación de técnicas de paralelización adicionales y aprovechando las unidades de punto flotante presentes en cada núcleo del Mic. Esto permitirá obtener un rendimiento aún mejor y tiempos de ejecución más rápidos.

Ventajas de tener el código en Mic

Tener el código del modelo de clima en Mic presenta varias ventajas significativas. En primer lugar, permite ejecutar cálculos intensivos de manera eficiente y rápida debido a su arquitectura paralela y capacidad de procesamiento. Además, al tener el código directamente en Mic, se eliminan las barreras de portabilidad y se facilita la optimización y mejora del rendimiento. Esto resulta en tiempos de ejecución más rápidos, resultados más precisos y la posibilidad de realizar análisis y pronósticos meteorológicos más avanzados.

Conclusiones

La portabilidad del código del modelo de clima al Mic ha sido un proceso exitoso y ha demostrado las capacidades y beneficios de contar con esta arquitectura para ejecutar cálculos intensivos. A pesar de algunos desafíos y problemas encontrados, se logró adaptar el código de manera eficiente y obtener resultados satisfactorios. La escalabilidad y el rendimiento demostrados en el caso de estudio del sistema meteorológico son prometedores y abren nuevas posibilidades para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas. Tener el código directamente en Mic permite optimizar el rendimiento y obtener resultados más rápidos y precisos en el modelado del clima.