Опыт использования параллельных алгоритмов в спектральной модели среднесрочного прогноза погоды Гидрометцентра России

Точность численного прогноза погоды существенным образом зависит от пространственного разрешения применяемой для этого модели атмосферы, а также от сложности и подробности использованных параметризаций процессов подсеточного масштаба (т.е. процессов, характерный масштаб которых меньше шага пространственной сетки). Возможности увеличения разрешения модели и уточнения ее параметризаций определяются как имеющейся вычислительной техникой, так и оптимальностью алгоритмов и программной реализации. С целью увеличения точности прогноза погоды созданы тестовые версии спектральной модели атмосферы с повышенным пространственным разрешением. Для этих версий проведены работы по оптимизации и распараллеливанию вычислений с помощью MPI. Использована одномерная декомпозиция области расчетов по широте в физическом пространстве и по спектральным числам в спектральном пространстве. Проведены тестовые расчеты по параллельной версии спектральной модели (в разных ее вариантах) и получены оценки ускорения счета на разном числе процессоров на нескольких вычислительных платформах. Рассмотрены различные способы передачи данных между процессорами и оценена их эффективность. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (коды проектов 04-05-64530а и 05-05-64575а). Статья подготовлена по материалам доклада авторов на международной научной конференции “Параллельные вычислительные технологии” (ПаВТ-2007; http://agora.guru.ru/pavt).