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pp.691-711
지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기 의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원 이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈 퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구 체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해 상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875o ×1.25o(위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분 과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75o ×2.5o와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상 도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합 에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.
The state-of-the-art Earth system model as a virtual Earth is required for studies of current and future climate change or climate crises. This complex numerical model can account for almost all human activities and natural phenomena affecting the atmosphere of Earth. The Unified Model (UM) from the United Kingdom Meteorological Office (UK Met Office) is among the best Earth system models as a scientific tool for studying the atmosphere. However, owing to the expansive numerical integration cost and substantial output size required to maintain the UM, individual research groups have had to rely only on supercomputers. The limitations of computer resources, especially the computer environment being blocked from outside network connections, reduce the efficiency and effectiveness of conducting research using the model, as well as improving the component codes. Therefore, this study has presented detailed guidance for installing a new version of the UM on high-performance parallel computers (Linux clusters) owned by individual researchers, which would help researchers to easily work with the UM. The numerical integration performance of the UM on Linux clusters was also evaluated for two different model resolutions, namely N96L85 (1.875o ×1.25o with 85 vertical levels up to 85 km) and N48L70 (3.75o ×2.5o with 70 vertical levels up to 80 km). The one-month integration times using 256 cores for the AMIP and CMIP simulations of N96L85 resolution were 169 and 205 min, respectively. The one-month integration time for an N48L70 AMIP run using 252 cores was 33 min. Simulated results on 2-m surface temperature and precipitation intensity were compared with ERA5 re-analysis data. The spatial distributions of the simulated results were qualitatively compared to those of ERA5 in terms of spatial distribution, despite the quantitative differences caused by different resolutions and atmosphere-ocean coupling. In conclusion, this study has confirmed that UM can be successfully installed and used in high-performance Linux clusters.
요 약
1. 서 론
2. UM 구동을 위한 하드웨어 및소프트웨어 설정
2.1. UM 모델 개요
2.2. CentOS 7 리눅스 클러스터의 하드웨어 구성
2.3. UM 모델 구동용 컴파일러 및 운영 체제 지원 보조 프로그램 설치
2.4. UM 전용 FCM-Rose-Cylc 시스템의 설치
2.5. OASIS 결합자
2.6. UM 소스코드 컴파일 환경 설정
2.7. UM 설치
2.8. UM 입력 자료 설정 방법
2.9. UM해상도 설정 방법
3. UM 실행 성능 평가와 해상도와커플링에 따른 수행 결과 비교
3.1. CentOS 7 클러스터를 이용한 UM 구동 성능 평가
3.2. CMIP 실험 과정
3.3. AMIP 실험 과정
4. UM 모델 수치 적분 결과 비교
4.1. N96L85 AMIP, N96L85 CMIP 실험과 ERA5재분석자료의 기상장 비교
4.2. AMIP 실험의 N96L85와 N48L70 해상도 차이에 따른 결과 비교
5. 결론 및 토의
감사의 글
References
