고해상도 기후 모형 개발

Abstract

본 연구과제의 최종 목적은 고성능 컴퓨팅 기술을 활용하여 고해상도 대기 대순환 모형을 개발하고 점차적으로 해양, 지면, 해빙 모형을 접합하여 기후 시스템의 주요 성분을 모두 포함한 병렬 기후모형을개발하는데 있다. 2차년도사업의 목표는 1 차년도사업을통해 개발된 1<TEX>$^{\circ}$</TEX>(경도)×1 <TEX>$^{\circ}$</TEX>(위도) 의 고해상도 대기 대순환 모형 KISIT/YONU AGCM 을 병렬 시스템에 최적화하고 병렬화하는 것이다. 이를 위해 IBM p690을 컴퓨팅 시스템으로 KISTI/YONU AGCM 순차 프로그램의 최적화와 병렬화를 수행하였다. 성능 분석 도구를 이용하여 가장 많은 CPU 시간이 소비되고 있는 함수를 파악하고 이 가운데 병렬성이 낮은 함수에 대해서는 최적화, 병렬성이 높은 함수에 대해서는 병렬화 과정을 통해 실행시간을 감소시켰다. 병렬 프로그래밍은 메시지 패싱 라이브러리 MPI 를 이용하여 수행하였는데, 병렬화 대상 함수가 경도 방향으로의 데이터 의존성이 높아서 위도 방향으로만 계산 영역을 분할하고, 프로세서간 통신 부하를 줄이기 위하여 경계 영역을 중첩시키는 방법을 사용하였다. 일반적으로수평 해상도가 2배 증가하면 실행시간은8배 증가한다. 기본모형으로사용된 저해상도YONUAGCM 의 1 일 적분에 소요되는시간이 30초인데 , 이에 비해 수평 해상도가4배~5 배 증가한고해상도KISTI/YONUAGCM 의 1 일 적분에 소요되는시간은42분이다. 최적화및 병렬화 수행 결과, 최적화만을통해2.3 배의 성능향상이 있었고, 병렬화만을수행하여 16개 CPU를이용하는 경우에 5.1 배, 32 개 CPU를이용하는 경우에 6.3배의 성능 향상을이루었다. 확장성 실험에서 IBMp690 1개 노드에 32 개의 CPU가장착되어 있고, KISTI/YONUAGCM 의 위도방향격자수가 181 개이기 때문에 32개 이상의 CPU를사용하는 것은효율적이지 못함을확인하였다. 기후는 30 년평균값으로정의되는데, 고해상도KISTI/YONUAGCM 순차프로그램을이용하여 30 년적분을하면실제시간으로300일 이상이 소요되기 때문에 현실성이 증가된모형이기는하나 기후문제 연구에 직접 활용은어렵다. 그러나병렬화를통해1 일 적분시간을 7분이하로감소시킴으로써 30 년적분을52 일 이내에 수행할수있게 되어 적정 시간내에 기후모의 실험이 가능해졌다. 따라서 KISTI/YONUAGCM 병렬 프로그램은기후문제 연구에 유용하게 사용할수있다.

(1) To validate the climate simulation abilities of the base model For the validation of the base model, the YONU AGCM, 20-year run was done. Analyses were focused on the climate, global energy budget, global water budget, etc.

(2) To analyze the performance of the serial KISTI/YONU AGCM code Using the performance analysis tools such as prof, gprof, xprofiler, the serial code was analyzed. Among the top10 functions consuming the most CPU time two functions were selected for the optimization and for the parallelization, respectively.

(3) To optimize and parallelize the serial KISTI/YONU AGCM code IBM optimized FFT algorithm was used for optimizing the serial code. Massage passing library MPI was used for the parallelizing the serial code. Because of the high data dependency in the direction of longitude, domain decomposition was done only in the direction of latitude. To reduce the communication frequencies computational domain at the boundary was overlapped.

(4) To validate the parallel KISTI/YONU AGCM code The result from the parallel code was compared with those from the serial code in the fields of the major climate variables: temperature, specific humidity, and wind. The computational speed-up of the parallel code was analyzed changing the number of processors from 1 to 32.