Aceleración de un modelo numérico de predicción del tiempo para aplicaciones en alerta temprana a emergencias ambientales

• Autores: Vargas Calderon, Luis Miguel
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Wolovick, Nicolás, dir.; Lighezzolo, Rafael Andrés, dir.
• Materia: Testeo y depuración de software; Ingeniería de Software; Ciencias ambientales; Software Testing and Debugging; Environmental sciences; MENDIETA; HPC; WRF; GFS
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Lic. en Ciencias. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.
Esta tesis de licenciatura aborda el problema de implementar el modelo numérico de predicción del tiempo Weather Research and Forecasting (WRF) en uno de los clústeres dedicados a computo intensivo de la UNC, Mendieta, con el propósito de poder escalar el rendimiento para dicho modelo, usando tecnologías de computación de alto desempeño (HPC) tales como Open Multi-Processing (OpenMP) y Message Processing Interface (MPI). El trabajo tiene como doble propósito generar valor en el campo de la ciencia aplicada, ya que el modelo WRF implementado en Mendieta será utilizado luego por el equipo de Consultoría de Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias (CAEARTE) perteneciente a la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), el cual se dedica al estudio de las emergencias ambientales, y por otro lado también tiene como propósito comprender como es el funcionamiento de un clúster dedicado a cómputo intensivo. Ambos enfoques se complementan, ya que el modelo numérico WRF puede ser aprovechable al máximo por el equipo de CAEARTE al ejecutar grandes volúmenes de cómputo en paralelo, y de esa manera poder implementar un sistema de alerta temprana que proporcione pronósticos en tiempos más inmediatos. Por otro lado, el afrontar problemas como la implementación de WRF en Mendieta posibilita iniciar el entendimiento de la arquitectura y del uso de un clúster dedicado a cómputo como Mendieta, lo cual constituye una herramienta útil para futuros trabajos.
This thesis addresses the problem of implementing the numerical weather prediction model Weather Research and Forecasting (WRF) in one of the dedicated to intensive computing clusters in the UNC, Mendieta, with the purpose of scaling up the performance for said model, using high performance computing (HPC) technologies such as Open Multi-Processing (OpenMP) and Message Processing Interface (MPI). The work has as a double purpose to generate value in the field of applied science, since the WRF model implemented in Mendieta will be used later by the Consulting Spatial Applications of Early Warning and Response to Emergencies (CAEARTE) team belonging to the National Commission of Space Activities (CONAE) which is dedicated to the study of environmental emergencies, and on the other hand it also has a purpose understand how is performed the operation of a cluster dedicated to intensive computation. Both approaches complement each other, since the numerical model WRF can be used to the maximum by the CAEARTE team when executing large volumes of computation in parallel, and in this way to be able to implement an early warning system that provides forecasts in more immediate times. On the other hand, facing problems such as the implementation of WRF in Mendieta makes it possible to begin the understanding of the architecture and the use of a cluster dedicated to computing such as Mendieta, which is a useful tool for future works.