张恩红，周钦强，麦博儒，王楠，田群

（1.广东省气象数据中心，广东广州 510080；2.中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东广州 510640）

数值预报在天气预报的分析与制作中具有不可或缺的地位，很多学者在数值预报的展示、应用等方面做了众多研究，为天气预报准度和精度的提升做了很大贡献［1-3］。高性能计算机（High Performance Computing，HPC）在气象行业的数值预报发展中起到重要作用［4-5］，随着HPC性能的提高，数值预报精度逐年在提升［6-8］。中国气象局在“十四五”规划中指出，要建设足够大算力资源以满足国产化的数值预报的需求，同时，还强调算力支撑平台全面国产化替代策略，提升气象业务应用支撑环境自主可控水平［9］。当前HPC大部分是国外芯片。受到国外核心技术输出的约束，无论是天河Ⅱ号，还是自建的IBM HPC系统，其维护成本高、难度大、周期长，对业务影响与日俱增。广东省气象局使用的HPC算力主要来自租赁天河Ⅱ号的资源，受到气象模式对巨大数据的需求量影响，仅仅能支撑基础业务，模式的发展受到严重的制约，无法得到满足。深圳超算中心，受到网络带宽成本的约束，暂时无法支持异地气象业务的应用。

近几年，很多国家和厂家开始提供ARM（Advanced RISC Machine，一款微处理器）芯片，生产和建设ARM 架构的高性能计算机。截至2022年5月，世界排名第2的日本富岳高性能计算机就是ARM架构，并且当前ARM架构服务器的市场增长率超过31%，而其他产品的市场增长率只有7%。近2年，很多行业开始建设基于ARM架构的HPC［10-11］，华为HPC在交通、制造、科学计算、风电等行业得到很大应用。但是，在气象行业还没有成功的案例。为了达到自主可控，节能环保，广东省气象局首次结合气象行业应用的需求，建设了一套基于鲲鹏芯片的ARM架构HPC系统，实现HPC计算资源自主可控、绿色环保目的，达到碳源汇、环境气象和CMA-TRAMS等数值预报模式运算需求，为气象高质量发展保驾护航。随后，浙江省气象局、中国气象局也逐渐开始建设ARM的HPC系统，而且规模也越来越大。

1 ARM架构HPC系统设计

纯国产HPC是指整个系统的核心设备均为国产化设备，包括管理节点、计算节点、网络、存储等设备。为了实现HPC的高可用、快速计算的特性，并且达到低能耗的需求，服务器采用ARM架构的芯片，无疑是最好的选择，网络设备采用千兆以太网、万兆接入网和10万兆RoCE网络混合模式，既高效又节约。图1是系统网络逻辑架构示意图。

图1 HPC逻辑架构示意图

在管理节点设计上，采用2+2的方式，即2个系统管理节点，设计为双机互为备份功能。2个用户登入管理节点，设计为并列结构，两个节点的功能一致，但可以对用户进行分流管理，同时也可以互相备份功能，可以避免单点故障问题。该设计支持横向扩展，即当集群节点增加，用户数量增加，系统管理节点可以轻松的横向增加，用户登入节点也可以横向扩容。

在网络部署上，整个系统分为3个部分，包括带外管理、业务管理和快速计算网络。根据网络的功能特点，按需设计，既保证业务需求，又节约环保。带外管理业务用于对硬件系统的检查、监控与维护，对带宽需求不高，采用千兆网络；业务管理网络，需要跟HPC以外的业务系统有数据交换业务，对带宽和性能有较高的需求，采用万兆网络，即可保证业务及时传输；快速计算网络，采用100 G的RoCE网络，该网络是专门为HPC并行文件系统服务，用于实现并行计算时数据的快速交换。

在系统安全设计上，全网设备均配置了两条链路，实现一主一备配置，可以实时动态切换，以防出现网络层面的单点故障，导致系统性崩溃。

在存储资源上，配置了高性能的并行文件系统和大容量的NAS数据共享存储，并行文件系统用于数据并行计算和过程文件的存放，而NAS系统作为加工产品的存储与归档服务。

2 性能指标测试分析

HPC对整体性能要求较高，在基础建设完成之后，首先需要做全面的性能测试。采用4个管理节点，72个计算节点，1套并行文件系统、1套大容量的NAS存储和3层网络设备组成HPC。采用centos 7.6的操作系统，已安装毕昇编译器、Hyper MPI的软件环境。魏敏等［12］和孙婧等［13］、赵春燕等［14］对高性能计算系统性能测试提出了各自的方法，取得很好的评估效果。采用OSU、STREAM、IOR、HPL等专业测试工具对系统各个性能指标进行测试。

2.1 RoCE网络的带宽和延时测试

在HPC设计时，要求使用8850交换机单跳最低时延大概在1.8～2μs。带宽100 G网卡的带宽一般在95 GB／s（或12 GB／s左右），在测试时，时延判定以小数据包传输速率为准，带宽大小的判定以大数据包传输为准。

使用OSU对并行文件系统的测试，在传输文件内容大小超过4 MB时，网络传输带宽基本在12 GB／s以上，与设备设计参数相符。

在交换数据包小于128字节时，延迟均小于2μs，在小于1 kB的前提下，延迟测试基本小于3μs，满足高性能计算的数据交换速度要求，满足设计的指标要求。

2.2 STREAM测试计算节点内存读写性能

在HPC设计时，要求当前配置下的集群服务器内存访问速度大于230 GB／s。

该测试环境为对一个长度为10亿的数组进行测试，获得内存带宽的性能，主要有4种数组的运算，分别是数组的复制（Copy）、数组的尺度变换（Scale）、数组的矢量求和（Add）、数组的复合矢量求和（Triad），每次操作都需要2次以上的内存读写，从测试结果看都超过了230 GB／s。

2.3 IOR测试存储的读写性能

在HPC设计时，要求使用的内存单节点1 MB带宽读写，文件系统读带宽≥2.3 GB／s，写带宽≥3.6 GB／s。

在对HPC并行文件系统的读写性能测试时，测得读的速度在3.1 GB／s以上，写的速度为4.2 GB／s以上，两个指标都大于设计指标值。

2.4 HPL测试计算节点的计算性能

算力指标衡量计算系统的双精度浮点计算性能，经验值一般在85%以上（实测计算能力÷理论计算能力×100%）。

使用算力测试工具HPL分别对集群中1～72个节点做不同数量节点算力进行测试，测试结果表明，不同的节点数的算力测试都超过理论值的89%，超过了系统设计的指标值（表1）。

表1 不同节点数算力值实测结果1）

从以上测试结果表明，该系统的整体架构和设备性能基本达到各种设备的设计理论值，说明系统的连通性、协调性、一致性均已到达预期，可以投入业务使用。表2汇总了上述指标测试结果，从测试结果与设计指标的对比可以看出，所有指标均满足设计要求。

表2 各种性能测试汇总

3 系统业务试用

业务试用时部署了几个典型的数值预报模式，包括碳源汇、环境气象和GRAPES模式的CMA-TRAMS等模式。对每个模式进行功能调试和性能对比测试。

3.1 碳源汇模式

碳源汇模式使用WRF-GHG驱动，100×92格点，每个周期积分120 h，每1 h输出。使用4月份的输入数据，共运行9个周期。通过对Hybrid算法和数学库优化，编译使用鲲鹏数学库，能明显减低数学函数热点，总体性能约提升3%。选取一个周期在自建系统平台主程序拓展性的运行时长和线性度，如图2所示，从图2可以看出，模式运算并不是节点数越多，计算性能越高，结果表明双碳模式在8个节点时，性能就达到最优。利用该方案，共耗时1 190min完成9个周期的计算。编译选项优化后与初始配置相比，性能提升20%左右。

图2 碳源汇模式性能测试

3.2 GRAPES模式的测试

基于国产GRAPES模式的CMA-TRAMS软件9 km模式使用ECM驱动，1 001×601格点，积分168 h，每6 h输出。天河平台上使用20节点，用时202 min。自建系统平台使用20节点，用时73.6 min。同等节点数下自建系统平台性能约是原有天河平台的2.74倍。在同等算力下，自建系统平台采用6个节点，耗时195 min，功耗2 700 W；天河平台的20个节点，耗时202 min，功耗6 000W。在效率上，两者相当；在能耗上，自建系统有明显的优势，节能55%，充分体现出ARM架构绿色的特征。

分别计算自建系统和天河平台的预报结果与EC分析场数据的平均绝对误差（MAE），然后比较两个平台MAE的大小，数值越小说明与EC分析场数据越接近。

相对误差计算方法

在图3和图4中，0.01表示自建系统误差比天河高1%，-0.01则为自建系统误差比天河低1%。通过对比相对误差可以发现，方案调优之前，无论是位势高度，还是风速的预报，在6 000 m以下的低空范围，自建系统的误差远比天河的大；6 000 m以上，互有偏差。使用CU调整方案后，再分别对比自建系统平台、天河平台的MAE，发现天河跟自建系统平台结果非常接近，自建系统平台的计算精度满足要求。

图3 调整前（a）和调整后（b）的24 h位势高度预报的MAE

图4 调整前（a）和调整后（b）的24 h风速预报的MAE

3.3 环境气象模式的测试

环境气象模式使用CMAQ驱动，两层嵌套的区域格点数分别为283×184、250×190，预报168 h。自建系统平台上使用4节点，完整业务流程用时145 h。

通过对Hybrid算法和数学库优化，编译选项优化后与初始配置相比，性能提升5%左右。在编译时候，使用自建系统数学库，能明显减低数学函数热点，提升总体性能约1%。

开展了多CPU并行运算的计算效率评估。分别开展了60个CPU与120个CPU的模拟实验，得出在使用相同CPU的情况下，自建系统的计算效率高于天河二号。对比结果见表3。

表3 天河二号和自建系统运行耗时对比评估

从表3可以看出，60个CPU和120个CPU的测试场景，自建系统的耗时均小于天河Ⅱ号，效率提升24%以上。

经过对服务器、存储和网络等设备的综合选型和评估，再结合HPC的特征，采用ARM架构的服务器、3层不同级别的网络配置和高速与大容量存储的混合设计，构建了一套既节能又性价比高的超算系统。通过应用测试，完成碳源汇、环境和GRAPES模式的迁移，解决了X86架构到ARM架构的技术差异性问题，解决了ARM运行环境的生态支撑库不足的问题。对比自建的HPC系统与天河Ⅱ号系统，模式的输出结果及运行性能均达到或超过现在的业务需求。