高效自动并行的海洋模式计算框架研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41776010
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    71.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0601.物理海洋学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Study of high-resolution ocean model heavily relies on high performance supercomputers. However, development of high performance software for large-scale numerical simulations of ocean general circulation model (OGCM) is considerably challenging, as it requires ocean modeler to be skilled both in parallel program design and performance tuning. Moreover, OGCM simulations are usually performed under various coordinate systems, spatial grid realizations and hardware platforms such as many-core heterogeneous clusters, development of OGCMs gradually becomes more and more complicated. In order to facilitate ocean modeling and large-scale numerical simulations, in this project we mathematically transform the ocean primitive partial differential equations (PDEs) into a generalized form where all variables and operators are expressed by operators, applying operators we are able to make the generalized ocean model formulation appears to be independent on a specific coordinate system and grid realization. We further develop an ocean-model-oriented computing framework that implements three-dimensional automated parallel operations for numerically solving the generalized ocean model, so that the work of ocean modeling and parallel programing are separated. Using the framework, physical oceanographers are able to focus on ocean research without caring about large-scale parallel programing.
高分辨率海洋模式的研发在很大程度上依赖于超大规模高性能计算机,开发高效的海洋模式对海洋领域科学家的并行程序设计与优化能力提出了很高要求。由于海洋模式中坐标系和空间网格选择的多样性,以及异构众核计算技术等多种因素的影响,海洋模式的研发工作日趋复杂。本项目将通过严格的数学推导将海洋模式原始方程转换为由三维算子表述的广义形式,使广义形式独立于坐标系和网格的选择,进一步构建一个简洁、灵活和高效的自动并行计算框架,用于海洋模式广义表达形式的数值求解。该计算框架能够将海洋模式的构建工作同并行程序的设计与优化工作相分离,实现“代码即方程”的效果,从而大幅度简化海洋模式程序的设计,让海洋领域科学家能专注于科学问题的研究。

结项摘要

高分辨率和精细化的物理过程是海洋模式发展趋势,这导致模式代码日益复杂,同时异构众核计算平台进一步增加了海洋模式开发、优化和移植难度。本项目开发了高效自动并行的海洋模式计算框架OpenArray实现模式和高性能计算解耦。首先通过数学推导得到海洋模式原始控制方程的通用算子表达形式,然后利用OpenArray提供的算子函数构建离散方程,通过自动代码生成和动态编译得到适用于不同硬件平台的可执行代码,从而实现对不同硬件平台的无缝迁移和大规模高效并行,最后基于OpenArray发展了区域高分辨率海洋模式GOMO,实现了“代码即方程”的效果,GOMO能够适用多种交错网格方案,支持在通用CPU和国产神威平台无缝迁移和大规模高效并行,并在“神威新一代计算机系统”上100万核规模相对1万核并行效率达到60.96%。OpenArray在我国自主发展的海洋环流模式LICOM3和国产非静力海洋模式MERF上得到推广应用,重构的LICOM3在19200核并行效率达到75%,并能实现墙钟时间1天积分4模式年,重构和优化后的MERF模式非静力计算规模最大缩减85%,显著提升了非静力求解效率。OpenArray不仅降低模式开发难度,且同时显著提升模式可扩展性和可移植性,为海洋模式社区提供了可行的模式研发新方法和新工具。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
基于ECMWF产品的站点气温预报集成学习误差订正
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    应用气象学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈昱文;黄小猛;李熠;陈悦;徐挚仁;黄兴
  • 通讯作者:
    黄兴
基于“神威·太湖之光”的区域海洋模式并行优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Z201907020
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴琦;倪裕芳;黄小猛
  • 通讯作者:
    黄小猛
Seasonal and Interannual Variations of Sea Temperature Influenced by Galapagos Islands in Eastern Tropical Pacific Ocean
热带太平洋东部加拉帕戈斯群岛对海水温度的季节和年际变化影响
  • DOI:
    10.1029/2018jc014523
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-OCEANS
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Chen Yue;Lu Youyu;Zhao Peng;Xu Fanghua;Huang Xing;Huang Xiaomeng
  • 通讯作者:
    Huang Xiaomeng
OpenArray v1.0: a simple operator library for the decoupling of ocean modeling and parallel computing
OpenArray v1.0:用于解耦海洋建模和并行计算的简单算子库
  • DOI:
    10.5194/gmd-12-4729-2019
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Geoscientific Model Development
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Huang Xiaomeng;Huang Xing;Wang Dong;Wu Qi;Li Yi;Zhang Shixun;Chen Yuwen;Wang Mingqing;Gao Yuan;Tang Qiang;Chen Yue;Fang Zheng;Song Zhenya;Yang Guangwen
  • 通讯作者:
    Yang Guangwen
MERF v3.0, a highly computationally efficient non-hydrostatic ocean model with implicit parallelism: Algorithms and validation experiments
MERF v3.0,一种具有隐式并行性的计算效率极高的非静水力海洋模型:算法和验证实验
  • DOI:
    10.1016/j.ocemod.2021.101877
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Ocean Modelling
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Tang Qiang;Huang Xiaomeng;Lin Lei;Xiong Wei;Wang Dong;Wang Mingqing;Huang Xing
  • 通讯作者:
    Huang Xing

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分布式文件系统存储介质评测与分析
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    杨广文;吴诺;黄小猛;许春聪;孙宁伟
  • 通讯作者:
    孙宁伟
CarrierFS:基于虚拟内存的分布式文件系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴诺;许春聪;刘松彬;杨广文;黄小猛;徐鹏志
  • 通讯作者:
    徐鹏志

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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