Functional Parallelization of a Land Surface Model in Regional Climate Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Parallel computing is a very useful tool for computing intensive and time constrained real timeproblems. Depending on the size of the grid and processors available in the cluster, a group of nodes or processesin the grid can be represented by an individual processor and it can be responsible for their computational needs.This increases the accuracy of the model by allowing finer grid sizes, also leading to savings in time. Our study,utilizes the Canadian Land Surface Scheme (CLASS), a well-tested serial general land/atmosphere interactionmodel. CLASS is a vertical one-dimensional model and spatially adjacent nodes in the grid do not interact. Thismodel computes heat and moisture fluxes for bare ground (fractional coverage by ground), ground covered withsnow (fractional coverage by snow), ground with canopy (fractional coverage by ground), and ground with bothsnow and canopy. Within each spatial grid cell, these fractions are combined. In this paper, we demonstrate theneed of parallelizing the serial CLASS model and discuss the designs to implement it. This will enable finer gridsizes leading to higher accuracy of the model and a corresponding decrease in individual processor computingtime, when compared to the serial CLASS model. It was observed that a serial farm kind of design suits ourdesign constraints and has been successfully implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».