它由GPU提供支持,可以加速WRF模型。AceCAST 是五年来一丝不苟的研究和开发的产物,它使得 WRF 用户能够利用 GPU 硬件与传统 CPU 计算的高度并行性来保证优化性能。AceCAST 包含了大量重构的通用 WRF 物理、动力学模块和namelist,它使用了NVIDIA CUDA 或 OpenACC GPU编程技术,允许广大用户几乎不需要改变任何配置,就能...
WRFg是利用GPU加速的社区版中小尺度WRF模式,包含了完整的WRF动力核及一些微物理选项,可以利用GPU、OpenACC和CUDA加速WRF模式的运行。官方给出的性能对比是,GPU加速的WRF模式比CPU版本的速度提高了7倍。 官方网站给出的信息,加速后的WRF模式可以运行1km分辨率,但是没有指明多大范围。加速后的WRF模式可以同化更多的观测...
GPU 计算节点:共 10 个 GPU 计算节点,每个节点配置 2 颗 Intel Golden 6240 系列处理器,共 36 个物理核,384GB 内存,8 个 NVIDIA V100 GPU 卡。 CPU 计算节点:共 260 个 CPU 计算节点,每个节点配置 2 颗 Intel Golden 6240 系列处理器,共 36 物理核,384GB 内存(根据 IB 网络配置,单个作业最多使用 1...
达芬奇/DaVinci Resolve Studio 19最新中文版本安装包免费下载及安装教程。附解决GPU驱动报错解答! 47 -- 23:38 App Application of WRF_ How to Get Better Performance 139 1 39:26 App Overview of Physical Parameterizations 40 1 27:59 App WRF Physics_ Microphysics Overview 352 11 7:03 App VS20...
Thus, the speedup is 350x without I/O using a single GPU. Taking I/O transfer times into account the speedup is 202x.Jarno MielikainenBormin HuangAllen H.-L. HuangMitchell D. GoldbergHigh-Performance Computing in Remote Sensing
摘要 本申请涉及一种基于WRF模式的GPU移植方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取目标函数所需的输入参数;目标函数为WRF模式执行程序中的功能函数,用于实现WRF模式的气象数据处理过程;根据输入参数执行目标函数对应的CPU版本和GPU版本,得到CPU版本的执行结果和GPU版本的执行结果;将CPU版本的执行结果和GPU版本的执行...
学习目前流行的深度学习框架pytorch,了解张量tensor、自动求导、梯度提升等,以BP神经网络学习sin函数为例,掌握如何搭建单层和多层神经网络,以及如何使用GPU进行模型运算。 关注【科研充电吧】公众号,获取海量教程和资源 专题九 深度学习的应用实例 本专题,在学习使用ANN预测浅水方程的基础上,进一步掌握如何使用PINN方法,将...
我们都知道在转WRF模式的过程中,最重要的步骤就是设置namelist.input里面的参数啦 其中最重要且变量最多的也就是physics这一块了 【WRF3.9以及之后的版本,新加入了physics_suite这一块,你可以理解为一个经验总结的配置好了的物理参数“套餐” 现有的两种 physics_suite= CONUS 的配置如下: ...
有啊，我就在家经常运行着玩，比如去年的6.25成都暴雨和前年的7.19北京暴雨等。我用的是3ghz的八个...
模拟区域不能太小,否则模拟结果基本为全球模式侧边界的强迫结果,无法自由发展出模式本身的中小尺度信息,一般网格数不能小于100×100(其中边界网格10)。 模式区域的边界附近应该避免剧烈的地形变化,例如边界不要设置在青藏高原上。 感兴趣的地区应该尽量设置在domain的中心,避免靠近边界。