基于WRF模式的GPU移植方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

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版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。由此通过对比CPU版本和GPU版本的执行结果高效率完成GPU版本的移植过程，后续由GPU版本执行WRF模式的气象数据处理过程时，可大大提高相应的执行性能，对当前WRF模式的计算需要提供良好的数据基础。

【技术实现步骤摘要】
基于WRF模式的GPU移植方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及气象科学
，特别是涉及一种基于WRF模式的GPU移植方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着气象科学的发展，数值预报(numericalweatherprediction)已成为提高气象预报能力的核心技术，数值模式则是开展数值预报不可或缺的工具。WRF(TheWeatherResearchandForecastingModel)模式是天气预报中常用的数值模式，该模式中的微物理模块WSM6(WRF-Single-Moment6-Class)是一种高度计算密集型模块，当前WSM6模块的计算过程多是基于CPU架构来执行的。现如今，WRF模式向着更高分辨率、更复杂物理过程、集合预报、多模式耦合的方向发展，则其对计算机处理能力的要求也越来越高。因此，现有的CPU架构已不能满足WRF模式的计算需要。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统技术中现有的CPU架构已不能满足WRF模式的计算需求的问题，提供一种基于WRF模式的GPU移植方法、装置、设备和存储介质。一种基于WRF模式的GPU移植方法，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版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。在其中一个实施例中，目标函数包括WSM6函数；在获取目标函数所需的输入参数之前，上述方法还包括：执行WRF模式执行程序中气象数据的预处理过程，得到WSM6函数所需的输入参数，并将输入参数保存至存储文件。在其中一个实施例中，获取目标函数所需的输入参数，包括：通过执行移植主程序，从存储文件中获取目标函数所需的输入参数。在其中一个实施例中，在根据输入参数执行目标函数对应的CPU版本和GPU版本之前，上述方法还包括：采用预设的GPU版本规则对目标函数对应的CPU版本进行改写，得到GPU版本；该GPU版本规则包括CUDA规则和/或OpenACC规则，GPU版本的调用接口与CPU版本的调用接口相同。在其中一个实施例中，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，包括：执行移植主程序，通过调用接口将输入参数传入目标函数对应的CPU版本，执行CPU版本得到对应的执行结果；执行移植主程序，通过调用接口将输入参数传入目标函数对应的GPU版本，执行GPU版本得到对应的执行结果。在其中一个实施例中，上述执行结果包括执行时间和气象预测结果；将CPU版本的执行结果和GPU版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，包括：将GPU版本的执行时间与CPU版本的执行时间进行比较，确定GPU版本的加速倍数；将GPU版本的气象预测结果和CPU版本的气象预测结果进行比较，确定GPU版本的结果误差；当GPU版本的加速倍数大于或者等于预设的倍数阈值，且GPU版本的结果误差小于或者等于预设的误差阈值，将GPU版本保存至存储文件。在其中一个实施例中，上述方法还包括：若GPU版本的加速倍数小于倍数阈值，或者GPU版本的结果误差大于误差阈值，则对GPU版本进行更新；更新后返回执行根据输入参数执行目标函数对应的GPU版本的步骤。一种基于WRF模式的GPU移植装置，该装置包括：获取模块，用于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模式的数据处理过程；执行模块，用于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；比较模块，用于将CPU版本的执行结果和GPU版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：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版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：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版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。上述基于WRF模式的GPU移植方法、装置、计算机设备和可读存储介质，能够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版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；预设条件用于表征GPU版本的执行性能。由此通过对比CPU版本和GPU版本的执行结果高效率完成GPU版本的移植过程，后续由GPU版本执行WRF模式的气象数据处理过程时，可大大提高相应的执行性能，对当前WRF模式的计算需要提供良好的数据基础。附图说明图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；图2为一个实施例中基于WRF模式的GPU移植方法的流程示意图；图3为另一个实施例中基于WRF模式的GPU移植方法的流程示意图；图4为又一个实施例中基于WRF模式的GPU移植方法的流程示意图；图5为一个实施例中基于WRF模式的GPU移植装置的结构框图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请实施例提供的基于WRF模式的GPU移植方法，可以适用于如图1所示的计算机设备。该计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于WRF模式的GPU移植方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标函数所需的输入参数；所述目标函数为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；/n根据所述输入参数执行所述目标函数对应的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；/n将所述CPU版本的执行结果和所述GPU版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将所述GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；所述预设条件用于表征GPU版本的执行性能。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于WRF模式的GPU移植方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标函数所需的输入参数；所述目标函数为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；
根据所述输入参数执行所述目标函数对应的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；
将所述CPU版本的执行结果和所述GPU版本的执行结果进行比较，当比较结果满足预设条件时，将所述GPU版本进行存储，完成WRF模式的GPU移植过程；所述预设条件用于表征GPU版本的执行性能。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数包括WSM6函数；在所述获取目标函数所需的输入参数之前，所述方法还包括：
执行所述WRF模式执行程序中气象数据的预处理过程，得到所述WSM6函数所需的输入参数，并将所述输入参数保存至存储文件。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标函数所需的输入参数，包括：
通过执行移植主程序，从所述存储文件中获取目标函数所需的输入参数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述输入参数执行所述目标函数对应的CPU版本和GPU版本之前，所述方法还包括：
采用预设的GPU版本规则对所述目标函数对应的CPU版本进行改写，得到所述GPU版本；所述GPU版本规则包括CUDA规则和/或OpenACC规则，所述GPU版本的调用接口与所述CPU版本的调用接口相同。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入参数执行所述目标函数对应的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，包括：
执行移植主程序，通过调用接口将所述输入参数传入所述目标函数对应的CPU版本，执行所述CPU版本得到对应的执行结果；
执行移植主程序，通过调用接口将所述输入参数传入所述目标函数对应的GPU版本，执行所述GPU版本得到对应的执行结果。
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，李震坤，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31