Este estudio examina el rendimiento y la portabilidad del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) en entornos de computación de alto rendimiento (HPC), comparando despliegues tradicionales con ejecuciones en contenedores mediante Singularity.
Los experimentos realizados en TeideHPC evalúan variables como el tiempo de ejecución, el impacto de los compiladores (Intel vs. GCC) y las estrategias de paralelización (MPI y OpenMP).
Los resultados muestran que Singularity agrega una sobrecarga de rendimiento del 11 % al 15 %, pero proporciona ventajas notables en portabilidad y reproducibilidad. Además, el estudio destaca la relevancia de seleccionar adecuadamente el compilador y cómo el tamaño de la imagen del contenedor influye en los tiempos de arranque, subrayando la importancia de la optimización en los flujos de trabajo de HPC que utilizan contenedores.
Este estudo examina o desempenho e a portabilidade do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) em ambientes de computação de alto desempenho (HPC), comparando implantações tradicionais com execuções em contêineres utilizando Singularity.
Os experimentos realizados no TeideHPC avaliaram variáveis como o tempo de execução, o impacto dos compiladores (Intel vs. GCC) e as estratégias de paralelização (MPI e OpenMP).
Os resultados indicam que o Singularity acrescenta uma sobrecarga de desempenho entre 11 % e 15 %, mas oferece vantagens significativas em portabilidade e reprodutibilidade. O estudo também destaca a importância de escolher corretamente o compilador e como o tamanho da imagem do contêiner afeta os tempos de inicialização, reforçando a necessidade de otimização nos fluxos de trabalho HPC que utilizam contêineres.
This study examines the performance and portability of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in high-performance computing (HPC) environments, comparing traditional deployments with container-based executions using Singularity.
Experiments conducted on TeideHPC evaluated variables such as runtime, compiler impact (Intel vs. GCC), and parallelization strategies (MPI and OpenMP).
The results show that Singularity introduces a performance overhead of about 11–15 %, but provides significant advantages in portability and reproducibility. The study also highlights the importance of compiler selection and how container image size affects startup time, emphasizing the need for optimization in HPC workflows using containers.
Cette étude examine les performances et la portabilité du modèle Weather Research and Forecasting (WRF) dans des environnements de calcul haute performance (HPC), en comparant les déploiements traditionnels aux exécutions en conteneurs à l’aide de Singularity.
Les expériences réalisées sur TeideHPC ont évalué des variables telles que le temps d’exécution, l’impact des compilateurs (Intel vs. GCC) et les stratégies de parallélisation (MPI et OpenMP).
Les résultats montrent que Singularity entraîne une surcharge de performance de 11 à 15 %, mais offre des avantages significatifs en termes de portabilité et de reproductibilité. L’étude souligne également l’importance du choix du compilateur et l’influence de la taille de l’image du conteneur sur les temps de démarrage, soulignant la nécessité d’une optimisation des flux de travail HPC utilisant des conteneurs.
