| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/447AB2L | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/02.17.20.54 | |||||||||
| Última Atualização | 2021:05.27.13.47.06 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/02.17.20.54.54 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.23.15.41 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18408-TDI/3062 | |||||||||
| Chave de Citação | Freitas:2021:PeOpMG | |||||||||
| Título | Performance optimization of the MGB hydrological model for multi-core and GPU architectures  | |||||||||
| Título Alternativo | Otimização de desempenho do modelo hidrológico MGB para arquiteturas multi-core e GPU | |||||||||
| Curso | CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2021 | |||||||||
| Data | 2021-01-25 | |||||||||
| Data de Acesso | 07 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Computação Aplicada) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 77 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 2247 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Freitas, Henrique Rennó de Azeredo | |||||||||
| Banca | Campos Velho, Haroldo Fraga de (presidente) Mendes, Celso Luiz (orientador) Stephany, Stephan Oliveira, João Ricardo de Freitas Collischonn, Walter Andrés Rodriguez, Daniel | |||||||||
| Endereço de e-Mail | henrique.renno@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-02-17 20:56:20 :: henrique.renno@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-02-19 17:44:16 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2021-02-19 17:46:00 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-02-19 17:46:44 :: pubtc@inpe.br -> henrique.renno@inpe.br :: 2021-02-23 00:58:11 :: henrique.renno@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-02-24 15:03:51 :: pubtc@inpe.br -> henrique.renno@inpe.br :: 2021-03-02 15:53:50 :: henrique.renno@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-03-10 21:25:39 :: pubtc@inpe.br -> henrique.renno@inpe.br :: 2021-03-10 21:31:32 :: henrique.renno@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-05-27 16:36:46 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2021-05-27 16:42:35 :: simone :: -> 2021 2021-05-27 16:42:36 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 23:15:41 :: administrator -> :: 2021 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | computer systems performance CPU/GPU roofline model hydrology models parameterization desempenho de sistemas computacionais modelo roofline modelos hidrológicos parametrização | |||||||||
| Resumo | Large-scale hydrological models are extensively used for the understanding of watershed processes with applications in water resources, climate change, land use, and forecast systems. The quality of the hydrological results mainly depends on calibrating the optimal sets of watershed parameters, a time-consuming task that requires repeated hydrological model simulations. The ever-growing availability of hydrometeorological data from extensive regions also contributes to the increase in the demand for more computational resources. The performance of optimization methods in hydrological applications has been continuously addressed. However, improving the performance of an application on a modern computer requires a detailed investigation about the interaction between the application and the underlying system, to find the techniques that provide the best performance improvements. This thesis aims at performance optimizations on the well-established MGB hydrological model (simulation) and the MOCOM-UA method (calibration) for real-world input datasets, the Purus (Brazil) and Niger (Africa) watersheds. The optimization strategies investigated in this thesis target state-of-the-art CPU and GPU systems by exploiting techniques that include AVX-512 vectorization, and multi-core (CPU) and many-core (GPU) parallelisms, to increase the usefulness of both simulation and calibration using the MGB model. Significant speedups of up to 20× were achieved on CPU with the proposed optimizations, while the roofline analysis confirmed that the CPU and GPU optimizations more effectively exploited the hardware resources, and improved the overall performance of the MGB model. An additional scalability analysis using a miniapp of the MGB model indicated that speedups up to 24× (CPU) and 65× (GPU) can be achieved for larger problem sizes. Moreover, the accuracy of the simulated results between the nonoptimized and optimized implementations was quantitatively evaluated, reaching maximum relative errors of approximately 6% for discharges and objective functions. The investigated techniques applied on the MGB model are also valid for other scientific applications where a few key parts dominate the execution time when processing a large amount of data. Carefully employing these techniques to optimize such parts may significantly enhance the overall application performance on current CPUs and GPUs. RESUMO: Modelos hidrológicos de bacias de grande escala são amplamente utilizados para a compreensão dos processos de bacias hidrográficas com aplicações em recursos hídricos, mudanças climáticas, uso da terra, e sistemas de previsão. A qualidade dos resultados hidrológicos depende principalmente em calibrar os conjuntos ótimos de parâmetros da bacia, uma tarefa demorada que exige repetidas simulações do modelo hidrológico. A crescente disponibilidade de dados hidrometeorológicos provenientes de regiões extensas também contribui para o aumento na demanda por mais recursos computacionais. O desempenho de métodos de otimização em aplicações hidrológicas tem sido continuamente abordado. Entretanto, melhorar o desempenho de uma aplicação em um computador moderno exige uma investigação detalhada sobre a interação entre a aplicação e o sistema, a fim de encontrar as técnicas que fornecem os melhores desempenhos. Esta tese busca otimizações de desempenho nos já bem estabelecidos modelo hidrológico MGB (simulação) e método MOCOM-UA (calibração) para conjuntos de dados de entrada reais, as bacias do Purus (Brasil) e Niger (África). As estratégias de otimização investigadas nesta tese visam sistemas computacionais CPU+GPU atuais explorando técnicas que incluem vetorização AVX-512, e paralelismos multi-core (CPU) e many-core (GPU) para aumentar a utilidade de ambas simulação e calibração utilizando o modelo MGB. Speedups significativos de até 20× foram obtidos em CPU com as otimizações propostas, enquanto que a análise roofline confirmou que as otimizações em CPU e GPU exploraram mais efetivamente os recursos de hardware, e melhoraram o desempenho geral do modelo MGB. Uma análise adicional de escalabilidade utilizando um miniapp do modelo MGB indicou que speedups até 24× (CPU) e 65× (GPU) podem ser obtidos para tamanhos de problema maiores. Além disso, a acurácia dos resultados simulados entre as implementações não-otimizada e otimizada foi quantitativamente avaliada, atingindo erros relativos máximos de aproximadamente 6% para vazões e funções objetivo. As técnicas investigadas aplicadas no modelo MGB também são válidas para outras aplicações científicas onde algumas poucas partes cruciais dominam o tempo de execução ao processar uma grande quantidade de dados. Empregando cuidadosamente essas técnicas para otimizar tais partes pode melhorar significativamente o desempenho geral da aplicação em CPUs e GPUs atuais. | |||||||||
| Área | COMP | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Performance optimization of... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Performance optimization of... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/447AB2L | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/447AB2L | |||||||||
| Idioma | en | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | henrique.renno@inpe.br pubtc@inpe.br simone | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUES5 | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||