Avaliação do Desempenho Paralelo de Ocean-Land-Atmosphere Model

Resumo

A mudança no clima dos últimos tempos tem gerado preocupação e estimulado pesquisas na área para determinar o comportamento de fenômenos atmosféricos nos próximos anos. Para tornar as previsões do tempo mais precisas, um modelo climatológico pode adotar diferentes níveis de refinamento da superfície terrestre, utilizando mais pontos discretos em uma determinada região geográfica de interesse. Esse é o caso do Ocean-Land-Atmosphere Model (OLAM), que fornece uma malha global que pode ser localmente refinada. Nesse contexto, busca-se avaliar a performance do modelo atmosférico OLAM, considerando variações do momento em que as malhas são refinadas dinamicamente durante uma simulação e do número distinto de processos MPI utilizados nos testes de desempenho. Para fazer a avaliação proposta, foi utilizado uma versão simplificada de OLAM, implementada em C, que inclui as principais funcionalidades do modelo. Em termos de paralelismo, cada processo MPI é responsável por operar uma parte da malha terrestre, determinada de acordo com seu identificador de processos. A comunicação entre os processos ocorre apenas entre as regiões vizinhas, através da troca de mensagens não bloqueantes. Para a realização das avaliações, foi utilizada a workstation Dell Precision T7600 da Universidade Federal do Pampa Campus Alegrete. Para as análises foram considerados 5 casos de teste, com diferentes combinações do momento em que o refinamento em tempo de execução ocorre. Para cada uma dessas combinações, foram feitas variações do número de processos MPI em sua execução, utilizando 1, 2, 4 e 8 processos. Para tanto, foram feitas considerações do tempo de inicialização do método, da etapa de transição do tempo discreto antes do refinamento de malhas (iterativo 1), do tempo gasto na execução do refinamento de malhas e do restante da simulação da transição do tempo discreto (iterativo 2). Nos resultados obtidos, o tempo de inicialização é praticamente nulo. No entanto, o tempo de inicialização aumenta a medida que mais processos são utilizados. Para todos os casos de teste, o tempo de simulação das etapas iterativas diminui quando se utilizam mais processos. O ganho de desempenho paralelo chega próximo do ideal para a parte iterativa 1 e parte iterativa 2 usando 2, 4 e 8 processos. Nota-se também que o custo de refinamento da malha diminui quando mais processos são utilizados, devido a maior divisão da execução entre os processos. Assim, este trabalho comprova que o refinamento de malhas impacta diretamente no desempenho da aplicação. Constatou-se também que o desempenho aumenta a medida que mais processos são utilizados e que para realizar simulações mais precisas, o desempenho do refinamento a nível local é muito maior do que a nível global. Como trabalhos futuros pretende-se avaliar o comportamento do modelo atmosférico OLAM utilizando paralelismo com GPUs. Este trabalho conta com fomento PIBIC-CNPq/UNIPAMPA.