《电子技术应用》
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GRAPES区域模式的输入输出分析和优化
2022年电子技术应用第1期
杨 斌1，2，王敬宇3，刘卫国1，2，蔡蕙伊2，于 翡4，5，邓莲堂4，5，黄丽萍4，5
1.山东大学 软件学院，山东 济南250101；2.国家超级计算无锡中心，江苏 无锡214072； 3.国家并行计算机工程技术研究中心，北京100086；4.中国气象局地球系统数值预报中心，北京100081； 5.灾害天气国家重点实验室，北京100081
摘要： 新一代全球/区域多尺度统一的同化与数值预报系统Global/Regional Assimilation and PreEdiction System(GRAPES)是中国气象局(China Meteorological Administration，CMA)自主研发的数值天气预报软件。随着对模式分辨率和预测时效性要求的提高，GRAPES的输入输出(I/O)性能成为了一个重要的瓶颈。分析了GRAPES区域模式的I/O行为，提出并设计实现了一个高性能I/O框架。该框架采用二进制编码以及多I/O通道技术实现了灵活可配置的输出方式。同时，通过非堵塞通信的方式实现了异步I/O，隐藏了I/O与通信的开销。工作在曙光“派”超级计算机上进行了测试，结果显示该框架不仅可以提高I/O性能达到10倍以上，也可以减少性能抖动带来的性能不确定性问题。
中图分类号： TP391
文献标识码： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212422
中文引用格式： 杨斌，王敬宇，刘卫国，等. GRAPES区域模式的输入输出分析和优化[J].电子技术应用，2022，48(1)：39-45，52.
英文引用格式： Yang Bin，Wang Jingyu，Liu Weiguo，et al. Input/Output analysis and optimization for GRAPES regional model[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(1)：39-45，52.
Input/Output analysis and optimization for GRAPES regional model
Yang Bin1，2，Wang Jingyu3，Liu Weiguo1，2，Cai Huiyi2，Yu Fei4，5，Deng Liantang4，5，Huang Liping4，5
1.School of Software，Shandong University，Jinan 250101，China；2.National Supercomputing Center in Wuxi，Wuxi 214072，China； 3.National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology，Beijing 100086，China； 4.Numerical Weather Prediction Center of CMA，Beijing 100081，China；5.State Key Laboratory of Severe Weather，Beijing 100081，China
Abstract： The new generation Global/Regional Assimilation and PreEdiction System(GRAPES) is a homegrown numerical weather prediction software developed by China Meteorological Administration(CMA). As the requirements for model resolution and prediction timeliness increase, the Input/Output(I/O) performance of GRAPES becomes a critical performance bottleneck. This paper performs a deep analysis of I/O behavior for the GRAPES regional model，and proposes, designs and implements a high-performance I/O framework. This framework achieves a flexible and configurable output method through binary encoding and multiple I/O channels. At the same time, asynchronous I/O is included by non-blocking communication, which hides the I/O and communication overhead. The framework has been tested on the Sugon Pai supercomputer, and the results show that the framework can not only improve I/O performance by up to over ten times but also reduce the performance uncertainty caused by performance jitter.
Key words : I/O optimization；asynchronous I/O；GRAPES；CMA-MESO；regional model

0 引言

    天气预报与人民财产和生命安全休戚相关。近年来高影响天气事件（例如郑州暴雨）的发生频度和强度持续增加，严重影响经济社会发展，威胁人民生命财产安全。对高影响天气的精准预报已经成为国际热点，以及国家防灾减灾决策中的关键和迫切需求。自20世纪80年代起，数值预报已成为国际天气预报的主流发展趋势，天气形势预报时效目前达到甚至超过7天，而制作更精细的数值预报，提高天气预报准确率的关键是进一步提高数值预报的精确度[1]。超高分辨率模拟和高频观测资料的快速应用是当前提升数值预报精确度的关键，也是极其重要又极具挑战的计算应用。全球/区域多尺度统一的同化与数值预报系统(Global/Regional Assimilation and PreEdiction System，GRAPES)[2]应运而生，GRAPES是我国历时超过二十年自主研发，以多尺度通用非精力动力框架为核心开发建立的可插拔式的新一代通用数值分析同化与预报系统。目前GRAPES已成为我国中期数值天气预报的业务化模式，不仅能够预报大尺度形势场，而且在要素预报(如降水量、风、湿、压等)准确性也在逐步提高，逐渐在预报业务一线发挥着越来越大的作用[3-5]。




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作者信息：

杨  斌1，2，王敬宇3，刘卫国1，2，蔡蕙伊2，于  翡4，5，邓莲堂4，5，黄丽萍4，5

(1.山东大学 软件学院，山东 济南250101；2.国家超级计算无锡中心，江苏 无锡214072；

3.国家并行计算机工程技术研究中心，北京100086；4.中国气象局地球系统数值预报中心，北京100081；

5.灾害天气国家重点实验室，北京100081)


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