montoya gerardo

ANEXO 1
CLUSTER DE PCS PARA COMPUTACIÓN DE ALTA VELOCIDAD PARA
MODELAMIENTO DEL CLIMA
Pabón J.D1, J.A. Eslava2, G.J. Montoya3, J.E. Victorino4,
R.O. Hernández4; A.F. Calderón4 & F. Vega4
RESUMEN
Para crear capacidad computacional de alta velocidad, el Programa de Posgrado de
Meteorologia del Departamento de Geociencias de la Universidad Nacional de Colombia
creo una máquina de 8 PCs conectados para procesamiento en paralelo. Esta máquina de
alta velocidad de procesamiento fue probada mediante la ejecución del Community Climate
Model (CCM3). En este reporte se presentan los resultados sobre el rendimiento de dicha
máquina.
ABSTRACT
In order to create capability for the high speed computing, the Programme of Postgrade in
Meteorology, Department of Geosciences, National University of Colombia built a cluster of 8
PCs conected for parallel processing. This high speed processing machine was tested
running the Community Climate Model (CCM3). In this paper, the results related to the
performance of this machine are presented.
1. INTRODUCCIÓN
El modelamiento del tiempo y del clima es tal vez una de las áreas del conocimiento donde
la necesidad de alta velocidad de procesamiento es más aguda (Washington & Parkinson,
1992). En la medida que avanza el conocimiento en meteorología y climatología crece la
complejidad de los modelos numéricos y la demanda de computadores de alta velocidad.
Para el desarrollo del modelamiento climático en el Posgrado de Meteorología del
Departamento de Geociencias de la Universidad Nacional de Colombia hubo la necesidad de
construir una máquina para procesamiento de alta velocidad. En esta máquina se corrió el
modelo Community Climate Model, versión 3 (CCM3) que simula el clima global. En este
reporte se presentan los resultados logrados en cuanto al desempeño de la máquina.
2. METODOLOGÍA
La construcción de la máquina consiste en conectar en paralelo procesadores y lograr una
red de estos en un sistema conocido como “Beowulf” (Dietz & Mattox, 2000). En el caso
1
Profesor Asistente, Departamento de Geografía, Universidad Nacional de Colombia; Instituto de
Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAM.
2 Profesor Titular, Departamento de Geociencias, Universidad Nacional de Colombia.
3 Profesor Asociado, Departamento de Geociencias, Universidad Nacional de Colombia
4 Ingenieros de Sistemas, Coinvestigadores Proyecto "Proyecciones Climáticas Regionales e Impactos
Socioeconómicos del Cambio Climático en Colombia". COLCIENCIAS-U.N.
ANEXO 1
1
particular de la máquina del Programa de posgrado de meteorología, se conectaron 8
procesadores, 4 de 400 MHz y 4 de 450 MHz.
3. ANÁLISIS DE RESULTADOS
Para la simulación de 30 años se emplearon 49 días, con un promedio de simulación diaria
de 6.5093 minutos. Es decir 40 horas aproximadamente para simular un año en el modelo.
3.1
Pruebas de Rendimiento:
Las pruebas iniciales que se realizaron en el Cluster donde se verificó el desempeño del
sistema en 2, 4, 6 y 8 procesadores arrojó los siguientes resultados.
Nº
Procesadores
Día
Mes
Año
2
4
6
8
18’
9:22’
4 días 18 horas
20’
10:05’
5 días 1 hora
16’
8:02’
4 días
27’
13:30’
6 días 18 horas
Como se puede observar en estas pruebas, el rendimiento era menor con mayor número de
procesadores, lo cual indicaba fallas en los siguientes aspectos.
3.2
Comunicación de la red
Para el problema de configuración del CCM3.6 se omitió la creación de archivos históricos
auxiliares eliminando de las variables namelist las opciones ninavg y auxf. Lo cual hace
que no se puedan generar archivos auxiliares con información adicional, como por ejemplo
mínimos de precipitación mensual, es decir que solo se dispone de promedios mensuales en
cada una de las variables del modelo.
Para el problema de comunicación se realizaron pruebas de diagnóstico y rendimiento de
cada uno de los nodos por medio del programa pi (), que emplea al igual que el modelo
CCM3.6, rutinas MPI, con lo cual se detectó problemas en la configuración de administración
de la energía, lo cual ocasionaba pérdida en el rendimiento general de la simulación.
Actualmente el rendimiento es el siguiente:
Día
Mes
Año
2p
18m
9h
4.5d
4p
10m
5h
2.5d
6p
8m
4h
2d
8p
6.5m
3.25h
1.625d
4. CONCLUSIONES
Como resultado, en la actualidad se dispone de una máquina funcionado continuamente y
con optima velocidad, en la simulación del clima.
ANEXO 1
2
Reconocimientos
Trabajo realizado dentro del marco del Grupo de Investigaciones en Meteorología - U.N., que
cuenta con el apoyo financiero de COLCIENCIAS y el BID, contrato COLCIENCIAS-U.N.
No.391/99. Forma parte de los resultados del Proyecto de Investigación apoyado por
COLCIENCIAS y el BID “Proyecciones climáticas e impactos socioeconómicos del cambio
climático en Colombia", contrato COLCIENCIAS-U.N. No.321-98.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Dietz H., & Mattox T. 2000: Inside the KLAT2 Supercomputer: The Flat Neighborhood
Network & 3D Now! Paper published in the University of Kentucky Web page.
Washington W., & Parkinson C. 1992: An Introduction to Three Dimensional Climate
Modeling. University Science Book – Oxford University Press. Oxford – New York. 422 p.
ANEXO 1
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