阿里雲超算上氣象應用WRF的集諦優化
彈性高效能運算（E-HPC， ofollow,noindex" target="_blank">https://ehpc.console.aliyun.com/ ）基於阿里雲基礎設施，為使用者提供公有云之上的HPC服務。除了提供計算資源環境，E-HPC還提供了很多獨立的功能模組，如作業管理、使用者管理、叢集命令執行等。其中，藉助集諦（CloudMetrics）模組，使用者可以通過效能大盤檢視叢集資源的飽和度，從全域性監控叢集節點的狀態；從節點效能，檢視節點具體指標的變化曲線和歷史資料，並且能夠與排程的作業資訊相關聯；從程序效能，檢視具體程序的歷史資訊，進而確定需要剖析的程序；從效能剖析，獲取熱點函式分佈及其呼叫棧資訊，瞭解應用內部的執行狀態。
WRF（Weather Research and Forecasting）是新一代中尺度預報模式，被氣象行業廣泛應用的開源數值氣象模擬（NWS）軟體，隨著氣象氣候計算上雲的趨勢，WRF需要針對雲超算環境進行優化，本文描述了通過集諦分析WRF在雲上執行的效能特徵，逐步實現效能優化的過程。
執行算例是中國範圍天氣預測；執行平臺為ecs.scch5.16xlarge，32core, 64vCPU, 192GB記憶體，配有10Gbit/s Ethernet和46Gbit/s RoCE網路。
初始執行監控
藉助集諦與叢集排程系統相關聯、歷史資訊自動儲存的功能，可以直接在排程系統提交作業，待作業完成後隨時檢視作業執行過程中的執行效能特徵，如圖1所示。
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圖1 WRF執行時效能特徵
從單個節點不同指標變化（圖1.a）可以看出，程式有明顯的週期性特徵，儲存頻寬會在一段間隔有明顯的增大，同時伴隨著節點間網路通訊的減少。從本算例，執行共產生7個結果檔案，與監控的7次儲存頻寬高峰相對應，而且結果檔案主要是在每小時預測後統一寫出，在執行過程中，沒有儲存頻寬的壓力。
從節點間網路效能變化（圖1.b）看，節點間的網路負載不均衡，從應用邏輯也可以解釋，由於天氣預測跟地形（陸地、海洋等）相關，或伴隨負載動態變化（如雲的移動），程序邊界交換資訊不同，節點間會存在網路通訊不均衡現象。但是，所有節點的網路頻寬偏低，由於平臺配置兩種網路，需要檢查是否使用高速RoCE網路。
改用RoCE效能監控
通過檢視執行配置，發現MPI通訊為Ethernet，因此需要調整網路配置利用高速的RoCE網路，提交作業再次監控，得到執行特徵如圖2所示。
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圖2 使用RoCE後的WRF執行時效能特徵
顯然，程式執行使的節點間網路頻寬和儲存頻寬增大，原因在於計算時通訊使用了RoCE網路，可以將Ethernet頻寬資源用於儲存操作使用。網路通訊頻寬由原來的180MB/s、240MB/s提升到320MB/s、450MB/s。
從監控結果發現，節點間的儲存頻寬極不均衡，僅有compute22節點負載檔案操作，難以利用NAS的整體頻寬資源。
PNetCDF多節點並行I/O
通過日誌分析檔案I/O操作耗時比例較高（約25%左右，以某算例為例，並隨計算規模變化）。WRF使用NetCDF檔案格式，若採用NetCDF classic經典模式，即主程序彙集所有從程序的部分結果資料，再由主程序完成檔案寫操作，如圖3 a)，跟之前的網路和儲存監控資料相吻合。
圖3 NetCDF I/O 方案比較。a) 序列I/O; b)並行I/O。
為了提高執行效率，可採用並行NetCDF I/O的優化方案，即所有節點參與I/O操作，減少I/O操作等待時間，如圖3 b)所示。
因此，可以藉此PNetCDF方案提升WRF的效能，提交作業再次監控，得到執行特徵如圖4所示。
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圖4 使用RoCE+PNetCDF後的WRF執行時效能特徵
可以看出，每個節點均有I/O操作相關的指標監控資料，跟PNetCDF的原理相匹配。從監控結果看，每完成一小時預測後的檔案操作時間明顯減小，效能得到進一步提升。
總結
通過E-HPC集諦 —— 叢集執行監控和應用效能分析模組，能夠充分了解WRF在執行過程的效能特徵，改變了以往僅靠WRF日誌輸出的時間戳觀測程式執行狀態。同時，可以以應用的執行效能特徵為依據，使用RoCE高速網路和PNetCDF並行I/O的優化策略，逐步提高了WRF的執行效率，最終效能提高加速比達到2.4X，如圖5所示。
圖5 WRF單小時平均預測時間的效能優化結果