deepconv/arare 開発報告

• 2006/12/25 (小高正嗣, 杉山耕一朗)

deepconv/arare

まとめ

• 木星計算ができるようになった
  • 凝結成分の種類と数を NAMELIST ファイルで指定して計算

arare3 から arare4 へ

• プログラムの構造
  • サブルーチンはできるだけ使わず, 配列関数を使うようにする
  • 1 ステップ計算を実行している行が主プログラム内に見えるようにする.
  • 配列関数は基本的には戻り値として tendency を返すようにしてある. 水蒸気混合比などの湿潤量を計算する部分には, そうでないものも存在する. (例: xza_FillNegative_xza)
• コメントの書き方を dcmodel コーディングルールにそろえた(つもり)
• 変数名の変更
  • 変数名と時間方向添字との間には "_" は付けない
  • 格子点位置情報は fs 表記から xyz_pqr 表記へ変更
  • 変数名は長すぎないように気をつける
• プログラムの動作条件を変更
  • 実行ファイル内で初期値を作成する. 初期値生成用プログラムは廃止.
  • 指定された NAMELIST ファイルが存在しないと動かない.
• NAMELIST ファイル名の指定方法
  • dc_args を利用し, 実行時の引数に NAMELIST ファイル名を指定する. 何も指定しないとデフォルト値が使用される ( arare.f90 ).
• 境界条件の指定方法を変更
  • arare3 では境界条件を適用するサブルーチンの引数に, 境界条件を指定する文字列を渡していた
  • arare4 では必要な数だけ配列関数を用意した ( boundary.f90 )
• 乱数ファイル生成用プログラムを追加 ( randomset.f90 )
• RDoc を導入, あわせてプログラムファイル先頭部分の書式を変更 (例: arare.f90 )
• 1 予報変数 1 出力ファイルに変更
  • 水平平均量はまとめて 1 ファイルに出力
• ドキュメントの整備
  • ライセンスファイル を SPMODEL を参考にして作成

凝結成分混合比の変数名, それに対する関数名について

複数の凝結成分混合比に対し同じ処理を行うことが多い. そのため凝結成分混合比を格納する配列は, その種類を表す次元を追加することにした.

• 2 次元モデルの場合, 2+1 で 3 次元配列にする

変数名, それに対する関数名は以下のルールに沿って名前付けしている.

• 配列の次元の数と接頭詞の数を一致させる. 接頭詞名は任意の次元を表すということで "a" とする.

  変数名の例)  ◯ xza_MixRtAl(:,:,:)
               × xz_MixRtAl(:,:,SpcNum)
               × xz_MixRtH2OAl(:,:)

• 関数の入力配列については必ずしも一致させなくてよい. 既存の配列関数の次元を無理に拡張する必要はない.

  関数名の例)  ◯ xza_AdvScalar_xza_pz_xr(xza_MixRtNl, pz_VelXNl, xr_VelZNl)
               ◯ xz_AdvScalar_xz_pz_xr(xza_MixRtNl(:,:,scp), pz_VelXNl, xr_VelZNl)     

• 計算式中で 2 次元配列と 3 次元配列が混在する場合は, 以下のいずれかの方法をとる.

  • 配列を定義する際に 2 次元配列を 3 次元配列に拡張しておく

    例) 
        ...
        real(8) :: xza_LatentHeat(:,:,:) ! 潜熱(空間2次元, 成分1次元の配列)
        real(8) :: xza_Exner(:,:,:)      ! エクスナー関数, 第3次元はダミー
        real(8) :: xza_Wrok(:,:,:)       ! 作業配列
        ...
    
        ! L/Cpπを計算
        !
        xza_Work = xza_LatentHeat / CpDry / xza_Exner
        ...

  • 第 3 次元方向には明示的に do ループを回す

    例) 
        ...
        real(8) :: xza_LatentHeat(:,:,:) ! 潜熱(空間2次元, 成分1次元の配列)
        real(8) :: xz_Exner(:,:)         ! エクスナー関数(空間2次元の配列)
        real(8) :: xza_Wrok(:,:,:)       ! 作業配列
        ...
    
        ! L/Cpπを計算
        !
        do i = 1, SpcNum
          xza_Work(:,:,i) = xza_LatentHeat(:,:,i) / CpDry / xz_Exner(:,:)
        end do
        ...

化学種の指定方法

• NAMELIST で必要な分子名と相を指定
  • 例: arare-jupiter.conf
  • 成分, 相, カテゴリを示す文字列を指定する
    • 例: H2O-g, H2O-s-Cloud, H2O-s-Rain
  • 並べた順にそれぞれの混合比を格納する配列が用意される
• 物性値は, 成分を示す文字列をキーにしてその値を格納したモジュールから読み込まれる
  • ChemData_Init

mpi を用いた並列化のテスト

• 高橋さんがテストしてくれた. 詳細は こちら.

F77 版 deepconv との実行速度比較

中島 D 論の設定を模した設定での計算時間を F77 版 deepconv で計算した場合と比較.

• 計算速度としては旧版の方が MOPS で 2.2倍、MFLOPS で 3.2 倍速い
• 全命令実行数は, 旧版の方がずっと少なく相対的にベクトル命令の割合が大
• 総合的に6倍程度の効率差が生じている?

deepconv/arare の計算結果

• <URL:/library/deepconv/arare/sample/2006-11-09_odakker/>
• 24 時間計算
• 格子点数 1024x40, dt = 4 sec, dτ= 0.4 sec

• 診断結果

  Real Time (sec)       :       5034.168499
  User Time (sec)       :       4831.629951
  Sys  Time (sec)       :         31.166349
  Vector Time (sec)     :       4148.497315
  Inst. Count           :      368012728048.  = 3.68e11 
  V. Inst. Count        :       76307870792.  = 7.63e10
  V. Element Count      :    15815891446632.  = 1.58e13
  FLOP Count            :     5464992091877.  = 5.46e12
  MOPS                  :       3333.781036
  MFLOPS                :       1131.086641
  VLEN                  :        207.264222
  V. Op. Ratio (%)      :         98.189023
  Memory Size (MB)      :         80.031250
  MIPS                  :         76.167408
  I-Cache (sec)         :         61.197880
  O-Cache (sec)         :        297.626815
  Bank (sec)            :        211.926124
  
    Start Time (date)  :  2006/11/09 16:45:16
    End   Time (date)  :  2006/11/09 18:09:10  

F77 版旧 deepconv の計算結果

• 120時間計算
• 格子点数は上記とほぼ同じ

• ステップ数では、上の４倍程度？leapfrog の dt をどう数えているか不明)

  経過時間 (秒)                 :       3079.189877
  ユーザ時間 (秒)               :       3023.975054
  システム時間 (秒)             :         20.424250
  ベクトル命令実行時間 (秒)     :       2963.736662
  全命令実行数                  :      223385416231. = 2.23e11
  ベクトル命令実行数            :      105500763338. = 1.06e11
  ベクトル命令実行要素数        :    23461688851033. = 2.35e13
  浮動小数点データ実行要素数    :    11402358113232. = 1.14e13
  MOPS 値                       :       7797.542334
  MFLOPS 値                     :       3770.652174
  平均ベクトル長                :        222.384067
  ベクトル演算率 (%)            :         99.500056
  メモリ使用量 (MB)             :         64.031250
  MIPS 値                       :         73.871448
  命令キャッシュミス (秒)       :         19.829645
  オペランドキャッシュミス (秒) :          6.877994
  バンクコンフリクト時間 (秒)   :         12.538144

格子モデル用微分平均演算ライブラリの試作品

• deepconv/arare から, 微分と平均, 境界条件を計算する配列関数を取り出したもの
• とりあえず名前は fdml (Finite Difference Model Library) <URL:/library/deepconv/memo/2006-12-26_odakker/doc/>

dcmodel Development Group / GFD Dennou Staff
Last Updated: 2006/12/25, Since: 2006/12/25