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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/456HM9E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.29.11.26
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.29.11.26.54
Última Atualização dos Metadados2021:07.30.12.53.47 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/HiPC50609.2020.00017
Chave de CitaçãoFreitasMendIlic:2020:PeOpSc
TítuloPerformance Optimization and Scalability Analysis of the MGB Hydrological Model
Ano2020
Data de Acesso07 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Freitas, Henrique Rennó de Azeredo
2 Mendes, Celso Luiz
3 Ilic, Aleksandar
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade de Lisboa
Endereço de e-Mail do Autor1 henrique.renno@inpe.br
2 celso.mendes@inpe.br
3 aleksandar.ilic@inesc-id.pt
Nome do EventoInternational Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics, 27
Localização do EventoOnline
Data16-18 Dec.
Editora (Publisher)IEEE
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2021-07-29 11:29:10 :: simone -> administrator :: 2020
2021-07-30 12:53:47 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveMGB modelperformancescalabilityminiapprooflineCPU/GPU
ResumoHydrological models are extensively used in applications such as water resources, climate change, land use, and forecast systems. The focus of this paper is performance optimization of the MGB hydrological model, which is widely employed to simulate water flows in large-scale watersheds. The optimization strategies that we selected include AVX-512 vectorization, thread-parallelism on multi-core CPUs (OpenMP), and data-parallelism on many-core GPUs (CUDA). We conducted experiments for real-world input datasets on state-of-the-art HPC systems based on Intel's Skylake CPUs and NVIDIA GPUs. In addition, a Roofline model characterization for these datasets confirmed performance improvements of up to 37.5x on the most time-consuming part of the code and 8.6x on the full MGB model. The work proposed herein shows that careful optimizations are needed for hydrological models to achieve a significant fraction of the performance potential in modern processors.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Performance Optimization and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Performance Optimization and...
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agreement.html 29/07/2021 08:26 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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