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	<metadata ReferenceType="Thesis">
		<identifier>8JMKD3MGP3W34R/3UU6PU2</identifier>
		<repository>sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/02.14.00.18</repository>
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		<site>mtc-m21c.sid.inpe.br 806</site>
		<secondarykey>INPE-18283-TDI/2959</secondarykey>
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		<citationkey>Costa:2020:ExOpMe</citationkey>
		<author>Costa, Rhuan Edson Caldini,</author>
		<title>Exploração de oportunidades de melhoria de desempenho em um modelo climático</title>
		<year>2020</year>
		<committee>Stephany, Stephan (presidente),</committee>
		<committee>Mendes, Celso Luiz (orientador),</committee>
		<committee>Andrade Neto, Pedro Ribeiro de,</committee>
		<committee>Fazenda, Álvaro Luiz,</committee>
		<date>2020-02-17</date>
		<alternatetitle>Exploring opportunities for performance improvement in a global climate model</alternatetitle>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
		<keywords>modelos climáticos, otimização, processamento corrente, desempenho de sistemas computacionais, climate models, optimization, concurrent processing, cumputer systems performance.rmance.</keywords>
		<abstract>Modelos climáticos são programas complexos, que envolvem a implementação computacional de inúmeros cálculos matemáticos de forma a representar fenômenos físicos que interagem entre si. Tais fenômenos geralmente são representados por módulos específicos (atmosférico, oceânico, solo, etc.) que são executados de forma acoplada, isto é, realizam a simulação dos respectivos fenômenos para um certo intervalo de tempo, trocando informações entre si quando necessário. Desta complexidade, surge a necessidade de paralelizar e otimizar sua execução de modo a se obter resultados em tempo viável. Além da paralelização do modelo, técnicas de otimização voltadas à arquitetura de hardware utilizada também podem ser aplicadas, tais como vetorização e blocagem de loops. Este trabalho tem como objetivo explorar oportunidades de otimização de desempenho em modelos climáticos globais, utilizando como estudo de caso o Brazilian Earth System Model (BESM), um modelo desenvolvido pelo CPTEC/INPE com o principal objetivo de simular o clima global de modo a entender as causas das mudanças climáticas. Inicialmente, foi avaliado o desempenho original do BESM, verificando como o modelo estava sendo compilado, quais eram as técnicas de paralelização utilizadas, como seus módulos eram executados, e quais eram os pontos com maior consumo de CPU. Em seguida, baseado nas informações encontradas na análise inicial, foram exploradas possíveis otimizações de desempenho do modelo. Foram aplicadas melhorias no processo de compilação e execução do modelo, e também foram realizadas as alterações necessárias para permitir a execução dos módulos atmosférico e oceânico de forma concorrente, com diferentes quantidades de CPUs alocados para cada módulo. Após todas as otimizações aplicadas, foi obtida redução no tempo de execução de até quatro vezes quando utilizados 24 processadores, e foi reduzido pela metade o tempo mínimo de execução das simulações empregando centenas de processadores. Apesar dos resultados consideráveis alcançados, ainda há espaço para melhorias no BESM em trabalhos futuros, voltadas ao balanceamento de carga entre os processos MPI, especialmente no módulo atmosférico. ABSTRACT: Climate models are complex programs that involve the computational implementation of numerous mathematical calculations in order to represent physical phenomena that interact with each other. Such phenomena are usually represented by specific modules (atmospheric, oceanic, land, etc.) that operate in a coupled way, that is, they perform the simulation of the respective phenomena for a certain interval of time, exchanging information among them when necessary. Due to this complexity, the need arises to parallelize its execution in order to obtain results in a viable time. In addition to the model parallelization, optimization techniques aiming the employed hardware architecture can also be applied, such as vectorization and loop blocking. This work aims to explore opportunities of performance improvements in global climate models, using as case study the Brazilian Earth System Model (BESM), a model developed by CPTEC/INPE with the main goal of simulating the global climate in order to understand the causes of climate changes. The work started with an evaluation of the original BESMs performance, verifying how the model was being compiled, which parallelization techniques were applied, how its modules were executed, and which were the points with the highest CPU consumption. Then, based on the information found in the initial analysis, the models performance was optimized. Improvements were made in the process of compiling and executing the model, and the necessary changes were also made to allow the execution of the atmospheric and oceanic modules concurrently, with different amounts of CPUs allocated for each module. After all the applied optimizations, a reduction in the execution time of up to four times was obtained when 24 processors were used, and the minimum time for executions with hundreds of processors was reduced to half of the original time. Despite the substantial results achieved, there is still room for improvement in BESM in future works, aimed at load balancing between the MPI processes, especially in the atmospheric module.</abstract>
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		<language>pt</language>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada)</thesistype>
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