| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/3HG7JH9 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.19.19 |
| Última Atualização | 2015:02.10.17.00.30 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.19.20 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.23.39.41 (UTC) administrator |
| Rótulo | lattes: 2681016875171472 2 MoraisPeSaRaLoPaXa:2014:AnDeCo |
| Chave de Citação | MoraisPeSaRaLoPaXa:2014:AnDeCo |
| Título | Análise do Desempenho Computacional de Modelos Numéricos de Previsão do Tempo e de Ondas na Arquitetura EC2 Amazon Cloud  |
| Formato | DVD |
| Ano | 2014 |
| Data de Acesso | 16 jun. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 179 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Morais, Marcos Vinicius Bueno de 2 Pessoa, Alex Sandro Aguiar 3 Saad, Sandra Isay 4 Ramos, Camila G. 5 Lobo, Bianca 6 Palma, Gilca 7 Xavier, Luiz Felipe |
| Grupo | 1 2 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Climatempo 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Climatempo 4 Climatempo 5 Climatempo 6 Climatempo 7 Climatempo |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 mvbueno@climatempo.com.br 2 alex.pessoa@climatempo.com.br 3 sandra@climatempo.com.b 4 camila@climatempo.com.br 5 bianca@climatempo.com.br 6 gilca@climatempo.com.br 7 luiz.xavier@climatempo.com.br |
| Endereço de e-Mail | marcelo.pazos@inpe.br |
| Nome do Evento | Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 35. |
| Localização do Evento | Natal |
| Data | 2014 |
| Volume | 5 |
| Título do Livro | Proceedings |
| Tipo Terciário | Resumo Estendido |
| Histórico (UTC) | 2014-12-01 13:19:20 :: lattes -> administrator :: 2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | finaldraft |
| Palavras-Chave | Cloud Computing Paralelismo Computação de alto desempenho Previsão Numérica de Tempo WRF WW3 Amazon EC2 AW |
| Resumo | Com os constantes avanços dos modelos numéricos de previsão de tempo e ondas, na execução de grades cada vez mais refinadas, sempre houve a necessidade de utilização e rápida atualização dos equipamentos e servidores que executam estes modelos, de tal forma a agilizar a previsão e efetuar cálculos com maior precisão e acurácia. A computação em nuvens, com a habilidade de virtualização de CPU's e a facilidade de manuseio nos servidores, permite que os modelos mais atuais sejam executados de forma cada vez mais rápida e precisa. Por isso, diversas empresas e comunidades científicas têm substituído os tradicionais servidores físicos pelo uso de computação nas nuvens, para o desenvolvimento de projetos e até no uso de computação de alto desempenho operacional. Este trabalho visou avaliar o desempenho dos modelos numéricos WRF (Weather Research and Forecast, [3]), na sua versão 3.5, e WW3 (WaveWatch 3rd Generation, [5]), na versão 3.14, que são rodados operacionalmente na Climatempo, em instâncias de grande uso de processamento da Amazon Web Services (AWS). Estes modelos têm apresentado bons resultados quantitativos na previsão de tempo e onda [4]. A unidade selecionada é otimizada para computação de alto desempenho, com codinome cc2.8xlarge, que tem proporcionalmente mais recursos de CPU do que memória (RAM) e são adequadas para aplicativos com processamento intensivo. Esta instância conta com 60,5 Gb de memória RAM, 88 unidades de processamento EC2, 3370 GB de armazenamento de instâncias locais, plataforma de 64 bits e conexão Ethernet de 10 Gigabits. Os processadores são Intel ® Xeon ® CPU E5-2670 0 @2.60 Ghz, totalizando 32 núcleos (16 físicos e 16 virtuais). O modelo numérico de previsão do tempo foi configurado para um passo de tempo de 30 s, com 4 grades no total, sendo a grade-mãe, abrangendo a costa brasileira, com 39 km de espaçamento horizontal, e as outras 3 grades separadas para as regiões nordeste, sudeste e sul da costa, com 13 km. Já o modelo oceânico foi ajustado com 2 grades, sendo a primeira com 1.5º de espaçamento horizontal e abrange o globo, e a segunda pega toda a costa do atlântica da América do Sul. Ambas as rodadas foram feitas para 24 horas de previsão. Para avaliação do desempenho de execução em paralelo foram escolhidos, juntamente com o tempo, os índices SpeedUp e Eficiência [2], comumente utilizados para avaliação do desempenho de modelos numéricos de previsão em clusters com vários núcleos [1]. Os resultados demonstraram que o WRF é otimizado utilizando todas as unidades de processamento físico (16 cores). A partir disto, o modelo acaba diminuindo a eficiência não melhorando o tempo ou o índice de SpeedUp. Já para o modelo de ondas, a condição ótima dada com 12 núcleos, com um mínimo de eficiência para 28 núcleos. Na otimização, o tempo de execução da rodada do WRF e do WW3 foi respectivamente de 3.3 min e 6.6 min. |
| Área | COMP |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Análise do Desempenho... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7JH9 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7JH9 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | morais_analise.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes marcelo.pazos@inpe.br |
| Grupo de Leitores | administrator marcelo.pazos@inpe.br |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Vinculação | Trabalho não Vinculado à Tese/Dissertação |
| Repositório Espelho | iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 4 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor isbn issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type url |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marcelo.pazos@inpe.br |
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