Código SNIES del Programa: 101686
Registro calificado: Resolución 4671 del 7 de mayo de 2012, vigencia 7 años
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Repositorio de Tesis Doctoral

ACELERACIÓN DE LA MICROFÍSICA DE LLUVIA PARA “MODELO AVANZADO DE PREDICCIÓN DEL ESTADO DEL TIEMPO WRF” UTILIZANDO COMPUTACIÓN HETEROGÉNEA PARALELA

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  • NOMBRE DE TESIS DOCTORAL: ACELERACIÓN DE LA MICROFÍSICA DE LLUVIA PARA “MODELO AVANZADO DE PREDICCIÓN DEL ESTADO DEL TIEMPO WRF” UTILIZANDO COMPUTACIÓN HETEROGÉNEA PARALELA
  • AUTOR: ESTEBAN DE JESUS HERNANDEZ BARRAGAN
  • DIRECTOR: CARLOS ENRIQUE MONTENEGRO, Ph.D
  • CODIRECTOR: CARLOS JAIME BARRIOS HERNANDEZ, Ph.D
  • Resumen::

    El pronóstico del estado del tiempo, en la actualidad es guiado principalmente por modelos numéricos mediante la simulación de la dinámica atmosférica, permiten establecer las condiciones futuras basadas en las condiciones iniciales de las variables atmosféricas. Dado el número de variables meteorológicas, los complejos sistemas de ecuaciones no lineales y los métodos numéricos utilizados, es necesario dividir la región de análisis en grillas de un tamaño fijo, este tamaño de grilla determina la resolución del modelo y dependiendo la resolución, los resultados del pronóstico pueden tener probabilidad de acierto. Aumentar la resolución, significa disminuir el espaciado temporal de los puntos de grilla y por tanto aumentar el poder computacional requerido por la dinámica del modelo; al aumentar el poder computacional se involucran aspectos como la intercomunicación en nodos, el acceso a memoria local y remota, el acceso a los datos y la distribución de los mismos en toda la solución involucrada y el paso de men ajes para coordinar el trabajo de procesamiento distribuido involucrado: por estas razones es que varios estudios han establecido que aumentar la resolución 2 veces requiere el aumento del poder computacional en 10 veces, con los costos económicos asociados. En última década el uso de aceleradores gráficos y vectoriales, al igual que el uso de FPGAs, han permitido que se logre gran poder de cómputo con configuraciones mucho más simples y modelos de programación consistentes, este tipo de arquitecturas que mezclan procesadores y aceleradores ha sido denominada computación heterogénea. En la presenta investigación se exponen diferentes técnicas utilizadas para acelerar el modelo de pronóstico WRF en plataformas de cómputo heterogéneas. 

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