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The Heuristic Static Load-Balancing Algorithm Applied to the Community Earth System Model

机译：启发式静态负载均衡算法在社区地球系统模型中的应用

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We propose to use the heuristic static load-balancing (HSLB) algorithm for solving load-balancing problems in the Community Earth System Model (CESM), a climate model, using fitted benchmark data as an alternative to the current manual approach. The problem of allocating the optimal number of CPU cores to CESM components is formulated as a mixed-integer nonlinear optimization problem which is solved by using an optimization branch-and-bound solver implemented in the MINLP package MINOTAUR. The key feature of the branch-and-bound method is that it guarantees to provide an optimal solution or show that none exists. Our algorithm was tested for the 1° and 1/8° resolution simulations on 32,768 nodes (131,072 cores) of IBM Blue Gene/P where we consistently achieved well load-balanced results. This work is a part of a broader effort to eliminate the need for manual tuning of the code for each platform and simulation type, improve the performance and scalability of CESM, and develop automated tools to achieve these goals.
机译：我们建议使用启发式静态负载平衡（HSLB）算法来解决气候模型“社区地球系统模型（CESM）”中的负载平衡问题，并使用拟合基准数据作为当前手动方法的替代方法。将最佳CPU核数分配给CESM组件的问题被表述为混合整数非线性优化问题，该问题通过使用在MINLP软件包MINOTAUR中实现的优化分支定界求解器来解决。分支定界方法的关键特征在于，它保证提供最佳解决方案或表明根本不存在这种解决方案。我们的算法已在IBM Blue Gene / P的32,768个节点（131,072个内核）上进行了1°和1/8°分辨率仿真测试，在这些仿真中，我们始终获得了良好的负载平衡结果。这项工作是更广泛的工作的一部分，它消除了对每种平台和仿真类型的代码进行手动调整的需要，提高了CESM的性能和可伸缩性，并开发了实现这些目标的自动化工具。

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