Title:
Using the GPU to accelerate distributed computing at the forecast of air temperature extreme values
Начальная страница/First page:
Краткое описание:
Климатические изменения, влекущие за собой появление экстремальных значений метеоэлементов, в частности температурных аномалий, создают угрозу устойчивому развитию Российской Федерации. Современные гидродинамические модели позволяют рассчитывать эти аномалии, но требуют больших вычислительных мощностей. Так, имеющаяся на вооружении Росгидромета кластерная система состоит из 96 вычислительных узлов, каждый из которых содержит по два наиболее высокопроизводительных процессора Intel Xeon 5680 с тактовой частотой 3,33 ГГц (всего 192 процессора) с производительностью 15,33 TFLOPS (триллионов операций в секунду). Существующие компактные гидродинамические модели, например WRF, позволяют обойтись меньшими вычислительными ресурсами, но скорость вычислений значительно падает. Предложено ускорить вычисления за счет использования распределенных вычислений на нескольких компьютерах, используя возможность параллельных вычислений за счет графических процессоров этих компьютеров. Показано, что при совместном использовании мощности центрального процессора компьютера и его графического процессора время, требуемое на расчеты экстремальных значений температуры при использовании модели WRF, ядро которой устанавливается на серверной части системы, сокращается в 8 раз. Предложена возможная конфигурация такой системы, которая может состоять из двух вычислительных машин: высокопроизводительного сервера, например ASUS ESC4000 G3 c процессором Intel Xeon E5-2600 и клиентской станции для отображения результатов расчетов и ввода исходных данных в систему. Предложено использовать на сервере четыре мощных видеокарты фирмы AMD Radeon HD 7970 DDR5 с объемом памяти до 3 Гбайт и производительностью до 3 TFLOPS в каждой. Предложено программное обеспечение, позволяющее организовать распределённые вычисления в системе клиент – сервер и распараллелить вычисления на графических процессорах. Предложены технические решения по особенностям построения такой системы, требующей мощного источника питания и охлаждения. Предложенная схема построения распределенных вычислений экстремальных значений метеоэлементов может быть полезна в оперативных прогнозах для авиации, МЧС, МО и др. служб.
Short description:
The climate change giving rise to the emergence of extreme values of meteorological parameters, in particular temperature anomalies, threaten the sustainable development of the Russian Federation. The modern hydrodynamic models allow us to calculate these anomalies, but require high computing power. So, the service of Roshydromet cluster system consists of 96 compute nodes, each of which contains two of the most high-performance Intel Xeon 5680 with a clock frequency of 3.33 GHz (total of 192 processors) performance of 15.33 TFLOPS (trillions of operations per second). Existing compact hydrodynamic models, such as WRF, allows you to do fewer computational resources, but the computing speed is signifi cantly reduced. We propose to accelerate the computation through the use of distributed computing on multiple computers, and using the opportunity of parallel computing through GPUs of those computers. It is shown that the joint use of the power of the computer’s CPU and its graphics processor is the time required for the calculations of extreme values of temperature when using the model WRF, the core of which is installed on the server side of the system is reduced 8 times. Proposed possible confi guration of such a system, which may consist of two computers: highperformance servers, such as ASUS ESC4000 G3 c processor Intel Xeon E5-2600 and client workstations to display the results of calculations and input data into the system. It is proposed to use on the server four powerful graphics card company AMD Radeon HD 7970 DDR5 memory to 3 GB and a capacity of up to 3 TFLOPS each. The proposed software allows you to organize distributed computing in the client-server and parallel computing on GPUs. The proposed technical solution characteristics of the construction of such a system requires a robust power supply and cooling. The scheme of construction of distributed computing extreme values of meteorological parameters can be useful in operational forecasting for aviation, MES, MOD, etc. services.
