WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC
- Autores
- Schmidt, Rodolfo Alejandro; Magris, Natalia; Piray, Eduardo; Mendez-Garabetti, Miguel
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del modelo en ambientes paralelos y se proponen estrategias de optimización para mejorar su eficiencia y la administración (y/o utilización de recursos). Se llevarán a cabo casos representativos para evaluar el desempeño del modelo con diferentes configuraciones de software y hardware, incluyendo CPU/GPU. Los resultados de este trabajo pueden ser útiles para mejorar la capacidad de predicción de incendios forestales y la eficiencia en la gestión de recursos en situaciones de emergencia.
The WRF-SFIRE model has become a valuable tool for wildfire prediction worldwide. However, its performance in parallel environments can be affected by the complexity of the model and resource limitations. This study evaluates the model’s performance in parallel environments and proposes optimization strategies to improve its efficiency and resource management/utilization. Representative cases will be conducted to assess the model’s performance with different software and hardware configurations, including CPU/GPU. The results of this study can be useful for enhancing wildfire prediction capabilities and resource management efficiency in emergency situations.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
WRF-SFIRE
Performance
parallel architectures
performance improvement
HPC - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/166480
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_a618bb66eeffcf384b5639367591a1c9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/166480 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPCSchmidt, Rodolfo AlejandroMagris, NataliaPiray, EduardoMendez-Garabetti, MiguelCiencias InformáticasWRF-SFIREPerformanceparallel architecturesperformance improvementHPCEl modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del modelo en ambientes paralelos y se proponen estrategias de optimización para mejorar su eficiencia y la administración (y/o utilización de recursos). Se llevarán a cabo casos representativos para evaluar el desempeño del modelo con diferentes configuraciones de software y hardware, incluyendo CPU/GPU. Los resultados de este trabajo pueden ser útiles para mejorar la capacidad de predicción de incendios forestales y la eficiencia en la gestión de recursos en situaciones de emergencia.The WRF-SFIRE model has become a valuable tool for wildfire prediction worldwide. However, its performance in parallel environments can be affected by the complexity of the model and resource limitations. This study evaluates the model’s performance in parallel environments and proposes optimization strategies to improve its efficiency and resource management/utilization. Representative cases will be conducted to assess the model’s performance with different software and hardware configurations, including CPU/GPU. The results of this study can be useful for enhancing wildfire prediction capabilities and resource management efficiency in emergency situations.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2023-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf103-108http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166480spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/785info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T17:24:50Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/166480Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:24:51.004SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
title |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
spellingShingle |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC Schmidt, Rodolfo Alejandro Ciencias Informáticas WRF-SFIRE Performance parallel architectures performance improvement HPC |
title_short |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
title_full |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
title_fullStr |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
title_full_unstemmed |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
title_sort |
WRF-SFIRE: análisis de rendimiento y optimización de recursos en ambientes HPC |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Schmidt, Rodolfo Alejandro Magris, Natalia Piray, Eduardo Mendez-Garabetti, Miguel |
author |
Schmidt, Rodolfo Alejandro |
author_facet |
Schmidt, Rodolfo Alejandro Magris, Natalia Piray, Eduardo Mendez-Garabetti, Miguel |
author_role |
author |
author2 |
Magris, Natalia Piray, Eduardo Mendez-Garabetti, Miguel |
author2_role |
author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas WRF-SFIRE Performance parallel architectures performance improvement HPC |
topic |
Ciencias Informáticas WRF-SFIRE Performance parallel architectures performance improvement HPC |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del modelo en ambientes paralelos y se proponen estrategias de optimización para mejorar su eficiencia y la administración (y/o utilización de recursos). Se llevarán a cabo casos representativos para evaluar el desempeño del modelo con diferentes configuraciones de software y hardware, incluyendo CPU/GPU. Los resultados de este trabajo pueden ser útiles para mejorar la capacidad de predicción de incendios forestales y la eficiencia en la gestión de recursos en situaciones de emergencia. The WRF-SFIRE model has become a valuable tool for wildfire prediction worldwide. However, its performance in parallel environments can be affected by the complexity of the model and resource limitations. This study evaluates the model’s performance in parallel environments and proposes optimization strategies to improve its efficiency and resource management/utilization. Representative cases will be conducted to assess the model’s performance with different software and hardware configurations, including CPU/GPU. The results of this study can be useful for enhancing wildfire prediction capabilities and resource management efficiency in emergency situations. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
description |
El modelo WRF-SFIRE se ha convertido en una herramienta valiosa para la predicción de incendios forestales en todo el mundo. Sin embargo, su rendimiento en ambientes paralelos puede verse afectado por la complejidad del modelo y la limitación de recursos. En este trabajo se evalúa el rendimiento del modelo en ambientes paralelos y se proponen estrategias de optimización para mejorar su eficiencia y la administración (y/o utilización de recursos). Se llevarán a cabo casos representativos para evaluar el desempeño del modelo con diferentes configuraciones de software y hardware, incluyendo CPU/GPU. Los resultados de este trabajo pueden ser útiles para mejorar la capacidad de predicción de incendios forestales y la eficiencia en la gestión de recursos en situaciones de emergencia. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-09 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166480 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166480 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/785 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 103-108 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1846783704608800768 |
score |
12.982451 |