DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-3569-2026
تاريخ النشر: 2026-05-04
المؤلف: Mark Petersen وآخرون
الموضوع الرئيسي: العمليات المحيطية والجوية
نظرة عامة
تقدم هذه القسم أوميغا، نموذج المحيط الجديد الذي تم تطويره لنموذج نظام الأرض إكساسكال للطاقة (E3SM)، المصمم للعمل بكفاءة على منصات الحوسبة عالية الأداء (HPC)، وخاصة الهياكل المعمارية المتغايرة إكساسكال التي تستخدم المسرعات مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs). تم تنفيذ أوميغا بلغة C++ ويستفيد من مكتبة كوكوس لأداء قابلية النقل، مما يضمن التوافق مع التطورات المستقبلية في HPC. يهدف إلى استبدال النموذج الحالي للتنبؤ عبر المقاييس – المحيط (MPAS-Ocean) ويتميز بشبكات أفقية غير منظمة مع قدرات دقة متغيرة، مع الحفاظ على نفس التمييز الأفقي مثل سلفه.
تتناول الورقة تصميم وأداء أوميغا الإصدار 0.1.0 (أوميغا-V0)، الذي يحل حاليًا معادلات المياه الضحلة مع المتتبعين السلبيين، مما يمثل خطوة أولية نحو نموذج محيط شامل يعتمد على المعادلات الأولية. من الجدير بالذكر أن أوميغا-V0 يظهر تحسينًا في الأداء، حيث إنه أسرع بمقدار 1.4 مرة من MPAS-Ocean على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) تحت تكوينات متطابقة. علاوة على ذلك، يظهر كفاءة متفوقة على وحدات معالجة الرسوميات، حيث يحقق زيادة في الأداء بمقدار 5.3 مرة على نظام Frontier 10 و3.6 مرة على Aurora، وهما نظامان رائدان في الحوسبة إكساسكال، عند قياسهما على أساس الواط. تعكس هذه التطورات التطور المستمر لنمذجة المحيط استجابةً لتغير هياكل HPC وباراديمات البرمجة.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة البحثية ضرورة الحوسبة عالية الأداء (HPC) في نمذجة المحيط، وخاصة ضمن مشروع E3SM، الذي يهدف إلى استخدام موارد الحوسبة المتقدمة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوميات، لمحاكاة نظام الأرض عالية الدقة. يهيمن المشهد الحالي للحوسبة الفائقة على الآلات المجهزة بوحدات معالجة الرسوميات، مع مزايا أداء كبيرة في المحاكاة عند الاستفادة من هذه المسرعات. تؤكد الورقة على أهمية تطوير نماذج حسابية، مثل نموذج المحيط لتطبيقات E3SM العالمية (أوميغا)، التي تم تصميمها بشكل صريح لاستغلال قدرات وحدات معالجة الرسوميات، مما يضمن قابلية النقل في الأداء عبر الهياكل المعمارية المتنوعة.
يستعرض المؤلفون نماذج البرمجة المختلفة المتاحة لتحسين أداء وحدات معالجة الرسوميات، بما في ذلك الأساليب المعتمدة على التوجيه مثل OpenACC، وواجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى مثل CUDA وHIP، ومكتبات الأداء القابلة للنقل مثل كوكوس وراجا. يبرزون التحديات المتعلقة بتحقيق قابلية النقل في الأداء، خاصة بالنظر إلى هيمنة فورتران في النماذج المناخية الحالية والانحدار الحاد في منحنى التعلم المرتبط بباراديمات البرمجة الأحدث. تشير الورقة إلى أنه بينما تم تعديل بعض النماذج لاستخدام وحدات معالجة الرسوميات، أدت المخاوف بشأن قابلية النقل عبر منصات DOE المختلفة إلى اختيار أساس C++ لأوميغا، مستفيدة من كوكوس لتصميمها القابل للنقل في الأداء. تهدف هذه القرار الاستراتيجي إلى تسهيل التعديلات والتحسينات المستقبلية مع ظهور هياكل الحوسبة الجديدة، مما يعزز في النهاية قابلية توسيع النموذج وكفاءته في المحاكاة المحيطية.
نقاش
في قسم النقاش من الورقة، يوضح المؤلفون تطوير نموذج المحيط أوميغا، مع التركيز على انتقاله من مكتبة YAKL إلى كوكوس لتحسين قابلية النقل في الأداء عبر الهياكل المعمارية الحوسبية المتغايرة. تطلب هذا التحول إعادة كتابة كبيرة للنموذج من فورتران إلى C++، وهو قرار استراتيجي يهدف إلى الاستفادة من النظام البيئي الواسع لدعم C++ لمنصات الحوسبة عالية الأداء (HPC). يبرز المؤلفون التنفيذ الناجح لنموذج الغلاف الجوي E3SM بلغة C++ وكوكوس، الذي حصل على اعتراف لكفاءته على الحواسيب الفائقة إكساسكال. تم تصميم نموذج أوميغا، الذي هو حاليًا في نسخته الأولية (أوميغا-V0)، لحل معادلات المياه الضحلة ويتضمن ميزات لتدفق المتتبعين السلبيين، مما يمهد الطريق لتحسينات مستقبلية.
يقارن المؤلفون أيضًا أوميغا بنماذج أخرى تعتمد على كوكوس، مثل LICOMK++، مشيرين إلى أنه بينما لا يزال أوميغا في مرحلة التطوير المبكر، فقد تم تصميمه ليكون متاحًا لعلماء المجال دون خلفيات واسعة في علوم الحاسوب. تتضمن بنية النموذج تصميمًا معياريًا، تستخدم MPI للمعالجة المتوازية وكوكوس لتحسين الأداء على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوميات. تختتم المناقشة بمراجعة للاختبارات التحقق التي أجريت للتحقق من دقة النموذج، بما في ذلك طريقة الحلول المصنعة، التي تعمل كإطار عمل قوي لتأكيد تنفيذ الطرق العددية المستخدمة في أوميغا.
DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-3569-2026
Publication Date: 2026-05-04
Author(s): Mark Petersen et al.
Primary Topic: Oceanographic and Atmospheric Processes
Overview
The section introduces Omega, a new ocean model developed for the Energy Exascale Earth System Model (E3SM), designed to operate efficiently on high-performance computing (HPC) platforms, particularly exascale heterogeneous architectures that utilize accelerators like Graphics Processing Units (GPUs). Omega is implemented in C++ and leverages the Kokkos performance portability library, ensuring compatibility with future HPC advancements. It is intended to replace the existing Model for Prediction Across Scales-Ocean (MPAS-Ocean) and features unstructured horizontal meshes with variable-resolution capabilities, maintaining the same horizontal discretization as its predecessor.
The paper details the design and performance of Omega Version 0.1.0 (Omega-V0), which currently solves the shallow water equations with passive tracers, marking a preliminary step toward a comprehensive primitive equation ocean model. Notably, Omega-V0 demonstrates a performance improvement, being 1.4 times faster than MPAS-Ocean on Central Processing Units (CPUs) under identical configurations. Furthermore, it exhibits superior efficiency on GPUs, achieving a performance increase of 5.3 times on the Frontier 10 and 3.6 times on Aurora, two leading exascale computing systems, when measured on a per-watt basis. This advancement reflects the ongoing evolution of ocean modeling in response to changing HPC architectures and programming paradigms.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the necessity for high-performance computing (HPC) in ocean modeling, particularly within the E3SM project, which aims to utilize advanced computing resources, including CPUs and GPUs, for high-resolution Earth system simulations. The current landscape of supercomputing is dominated by GPU-equipped machines, with significant performance advantages in simulations when leveraging these accelerators. The paper emphasizes the importance of developing computational models, such as the Ocean Model for E3SM Global Applications (Omega), that are explicitly designed to exploit GPU capabilities, thereby ensuring performance portability across diverse architectures.
The authors outline various programming models available for optimizing GPU performance, including directive-based approaches like OpenACC, low-level APIs such as CUDA and HIP, and performance-portable libraries like Kokkos and Raja. They highlight the challenges of achieving performance portability, especially given the predominance of Fortran in existing climate models and the steep learning curve associated with newer programming paradigms. The paper notes that while some models have been adapted for GPU use, concerns about portability across different DOE platforms have led to the choice of a C++ foundation for Omega, leveraging Kokkos for its performance-portable design. This strategic decision aims to facilitate future adaptations and optimizations as new computing architectures emerge, ultimately enhancing the model’s scalability and efficiency in oceanic simulations.
Discussion
In the discussion section of the paper, the authors detail the development of the Omega ocean model, emphasizing its transition from the YAKL library to Kokkos for enhanced performance portability across heterogeneous computing architectures. This shift necessitated a significant rewrite of the model from Fortran to C++, a strategic decision aimed at leveraging C++’s extensive ecosystem and support for high-performance computing (HPC) platforms. The authors highlight the successful implementation of the E3SM Atmosphere Model in C++ and Kokkos, which has garnered recognition for its efficiency on exascale supercomputers. The Omega model, currently in its initial version (Omega-V0), is designed to solve the shallow water equations and includes features for passive tracer advection, setting the stage for future enhancements.
The authors also compare Omega to other Kokkos-based models, such as LICOMK++, noting that while Omega is still in early development, it has been crafted to be accessible to domain scientists without extensive computer science backgrounds. The model’s architecture incorporates a modular design, utilizing MPI for parallel processing and Kokkos for performance optimization on CPUs and GPUs. The discussion concludes with an overview of the verification tests conducted to validate the model’s accuracy, including the method of manufactured solutions, which serves as a robust framework for confirming the implementation of the numerical methods employed in Omega.