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GRAPES伴随模式底层数据栈优化

任迪生 沈学顺 薛纪善 张林 赵文涛

任迪生, 沈学顺, 薛纪善, 等. GRAPES伴随模式底层数据栈优化. 应用气象学报, 2011, 22(3): 362-366..
引用本文: 任迪生, 沈学顺, 薛纪善, 等. GRAPES伴随模式底层数据栈优化. 应用气象学报, 2011, 22(3): 362-366.
Ren Disheng, Shen Xueshun, Xue Jishan, et al. The optimized design of stack for GRAPES's adjoint mode. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(3): 362-366.
Citation: Ren Disheng, Shen Xueshun, Xue Jishan, et al. The optimized design of stack for GRAPES's adjoint mode. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(3): 362-366.

GRAPES伴随模式底层数据栈优化

详细信息
    通信作者:

    任迪生, E-mail: ren--disheng@163.com

The Optimized Design of Stack for GRAPES's Adjoint Mode

  • 摘要: GRAPES伴随模式是其四维变分同化系统的核心组成部分。由于其计算过程复杂,临时数据较多,实现中采用断点存储策略可以有效减少伴随模式的计算时间和存储空间。极限断点存储策略是在单积分步内以全存储策略实现为基础,将其中部分基态以计算代替的一种类断点存储策略。在该策略的支持下,需要一种新的数据管理结构,来保证程序的正确运行。文章提出了在已有栈基础上优化的新数据存储管理方式——嵌套多链栈,这种结构可有效满足使用极限断点存储技术实现GRAPES伴随模式的初态管理需求。试验表明:相比断点存储技术,在总内存增加不超过30%的情况下可使GRAPES的运行效率提高1倍。
  • 图  1  断点间先进先出关系示意图

    Fig. 1  The FIFO (First In First Out) relationship of checking-point

    图  2  嵌套多链栈结构示意图

    Fig. 2  The schematic diagram of nested and double chained stack

    图  3  GRAPES模式6 h预报的850 hPa位势高度 (单位: gpm) (a) 优化前结果,(b) 优化后结果

    Fig. 3  An example of 6-hour 850 hPa geo-potential height forecast of GRAPES (unit: gpm)

    (a) the result before optimization, (b) the result after optimization

    图  4  GRAPES伴随模式运行内存占用动态图

    (a) 优化前后临时数据保存总量动态图,(b) 优化前后伴随模式占用内存总量动态图

    Fig. 4  The dynamic memory consumption of GRAPES adjiont mode

    (a) total amount of temporary data storage before and after optimization, (b) total memory consumption of adjoint mode before and after optimization

    表  1  优化前后对比

    Table  1  The result before and after optimization

    时间 堆栈最大值/MB 程序占用总内存/MB ad_integrat执行时间/s
    优化前 约55 约200 49.79
    优化后 约110 约255 24.10
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-04-27
  • 修回日期:  2011-04-01
  • 刊出日期:  2011-06-30

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