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WRF（Weather Research Forecast）模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）、国家环境预报中心（NCEP）等机构自1997年起联合开发的新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式，重点解决分辨率为1～10Km、时效60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。

WRF模式开发的目标是建立一个具有可移植、易维护、可扩充、高效、用户友好的模式。WRF模式结合先进的数值方法和资料同化技术，采用改进的物理过程，同时具有多重嵌套及定位不同地理位置的能力，很好的适应了从理想化研究到业务预报的需要，已发展成为目前最流行的气象数值预报系统之一。

我们在之前的文章中介绍过WRF的基本安装部署过程，具体查看

WRF新手村

本次以WRF为例进行应用优化实践。

WRF模式-IO优化

WRF模式定期输出结果文件和重启文件，输出结果数组时，分别支持四种IO模式：串行netcdf格式、并行pnetcdf格式、异步I/O模式和异步I/O+pnetcdf模式。

串行读写

WRF模式默认采用MPI Gatherv调用将所有数据汇集到主进程（0号进程），重构数组，然后使用标准的串行NetCDF库将其写入磁盘。在此期间，其他MPI进程阻塞等待，直到主进程完成写操作。串行netcdf格式需要在编译时采用预编译参数-DNETCDF，并在namelist.input中设置。

io_form_history = 2
io_form_restart = 2
io_form_input = 2
io_form_boundary = 2

串行读写的时间会被写入rsl.out.0000文件中，本例串行读写时间如下：

Timing for Writing wrfout_d01_2023-10-25_01:00:00 for domain 1: 482.42148 elapsed seconds

该时间包含调用MPI Gatherv和NetCDF格式化的时间，被称为有效I/O时间，并不严格等于数据写入磁盘所需要的时间，仅代表生成输出的墙钟时间。

对于模拟区域较小或者MPI进程数较少的情景，串行NetCDF方式是一个合理的选项。但串行方式依赖MPI_Gatherv及NetCDF的串行特性，随着MPI进程数和模拟区域的增大，默认方式会成为主要的性能瓶颈。该算例中，串行方式写单个文件需要482.42s，耗时较高，瓶颈明显。此外，全局数组都通过MPI_Gatherv传输，主进程会迅速耗尽内存，导致节点内存溢出。降低MPI_Gatherv影响的一种方法是使用MPI/OpenMP混合运行模式，减少每个节点的MPI进程数，增加使用的节点数。然而，OpenMP方式只是降低了串行方式的瓶颈点，并不能彻底消除该方法的弊端。

并行读写

除串行方式外，WRF还支持基于PNetCDF实现的I/O，PNetCDF是NetCDF库的扩展，支持并行I/O。PNetCDF将MPI进程聚合为多个进程组，每个进程组中的聚合器执行文件写入操作，这在很大程度上减少了聚合时间和写入竞争。进一步地，对特定文件系统，如lustre，PNetCDF可与文件系统MPI-IO层结合，用户基于MPI-IO提示设置MPI进程组的数量或者默认采用lustre的条带计数。运行时，MPI-IO库会检查输出文件的lustre条带，然后为该文件分配相同数量的MPI-IO聚合器。MPI-IO会尽可能均匀地将聚合器分布到包含计算进程的节点上。

使用PNetCDF时，需要编译时指定预编译选项-DNETCDF -DPNETCDF，并在namelist.input中设置

io_form_history = 11
io_form_restart = 2
io_form_input = 11
io_form_boundary = 11

并行读写的时间同样会被写入rsl.out.0000文件，本例并行读写时间如下：

Timing for Writing wrfout_d01_2023-10-25_01:00:00 for domain 1: 75.91977 elapsed seconds

PNetCDF可以作为串行NetCDF的替代方案，表现出良好的性能。然而，随着mpi进程数增加，PNetCDF占总运行时间的比重也会增加。

异步IO(quilt server)

如上所述，无论是串行NetCDF还是并行PNetCDF，其他MPI进程都必须等待主进程将数据写入磁盘，计算过程阻塞。当计算进程阻塞的时间占总计算时间比重较高时，将一个或多个进程专门用于I/O是必要的（I/O进程）。异步IO时，计算进程将数据发送给I/O进程，I/O进程在后台进行数据格式化和写入磁盘操作，计算进程继续计算（异步，图9.1所示）。

每行的计算进程将数据发送给I/O进程，如进程0-3将数据发送给12或15号I/O进程

使用异步IO，需要在编译时采用预定义参数-DNETCDF，并设置namelist.input中namelist_quilt字段

&namelist_quilt
nio_tasks_per_group = 32,
nio_groups = 2,

其中nio_groups表示要使用的I/O进程组数量，nio_tasks_per_group表示每I/O进程组中的进程数。I/O进程总数由nio_groups*nio_tasks_per_group计算得出，计算过程总进程数nprocs=nproc_x*nproc_y，nproc_x和nproc_y分别给出了沿x和y轴方向的进程数。其中nio_tasks_per_group不能超过nproc_y，理想情况下，nio_tasks_per_group应该是nproc_y的倍数。

异步I/O+PNetCDF

编译时采用预编译参数-DNETCDF -DPNETCDF -DPNETCDF_QUILT，并在namelist中使用

io_form_history = 11
io_form_restart = 2
io_form_input = 11
io_form_boundary = 11

设置异步I/O进程设置，那么写入磁盘的操作将使用MPI-IO并行处理，从而将两种技术的优势结合。本例中使用异步I/O+PNetCDF，写入文件耗时如下：

Timing for Writing wrfout_d01_2023-10-25_02:00:00 for domain 1: 3.45529 elapsed seconds

极大降低了文件写耗时。

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WRF模式-运行时优化

压缩对IO的性能影响

WRF输出文件常用两种输出格式，分别为经典netcdf格式（classic）及压缩格式（NETCDF4 with HDF5 compression）。使用两种格式输出文件各有利弊，如果追求读写性能，建议采用classic格式；若要节约存储空间，则建议使用压缩格式（NETCDF4 with HDF5 compression）

此处单独使用相同的算例，对比测试支持两种输出格式时，对应的输出文件大小及输出文件的耗时情况，通过测试结果对比分析，使用HDF5格式相比经典netcdf格式，输出文件大小为原来的0.37，输出文件耗时为经典netcdf的3.2倍。

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进程数设置

运行时使用如下命令启动作业，NP为总进程数。

mpirun -np $NP ./wrf.exe

namelist.input参数文件中的domains部分进行如下设置，表示由WRF自动进行进程分解：NP=nproc_x*nproc_y，分解原则是nproc_x与nproc_y尽量接近，且nproc_x<=nproc_y。nproc_x小一些，使得patch在X方向长一些，会有利于向量化运行。

&domains
nproc_x = -1,
nproc_y = -1,

在5632个计算核心上运行WRF，测试结果如下表：

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由以上测试结果分析，该算例运行时Nproc_x=88，Nproc_y=64时测试结果最优。运行其他WRF case时，需要具体进行性能测试判断Nproc_x及Nproc_y的最优值。