701-1270-00L  High Performance Computing for Weather and Climate

SemesterFrühjahrssemester 2020
DozierendeO. Fuhrer
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
701-1270-00 GHigh Performance Computing for Weather and Climate
Block course of one full week in Zurich
Starting in 2020, either June 1 – 5 or June 8 – 12 2020.
Hands-on exercises and work-project on supercomputer at CSCS
40s Std.O. Fuhrer

Katalogdaten

KurzbeschreibungState-of-the-art weather and climate simulations rely on large and complex software running on supercomputers. This course focuses on programming methods and tools for understanding, developing and optimizing the computational aspects of weather and climate models. Emphasis will be placed on the foundations of parallel computing, practical exercises and emerging trends such as heterogeneous comput
LernzielAfter attending this course, students will be able to:
- understand a broad variety of high performance computing concepts relevant for weather and climate simulations
- work with weather and climate simulation codes that run on large supercomputers
InhaltHPC Overview:
- Why does weather and climate require HPC?
- Today's HPC: Beowulf-style clusters, massively parallel architectures, hybrid computing, accelerators
- Scaling / Parallel efficiency
- Algorithmic motifs in weather and climate

Writing HPC code:
- Data locality and single node efficiency
- Shared memory parallelism with OpenMP
- Distributed memory parallelism with MPI
- GPU computing
- High-level programming and domain-specific languages
Literatur- Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, G. Hager and G. Wellein, CRC Press, 2011
- Computer Organization and Design, D.H. Patterson and J.L. Hennessy
- Parallel Computing, A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, V. Kumar (Link)
- Parallel Programming in MPI and OpenMP, V. Eijkhout (Link)
Voraussetzungen / Besonderes- fundamentals of numerical analysis and atmospheric modeling
- basic experience in a programming language (C/C++, Fortran, Python, …)
- experience using command line interfaces in *nix environments (e.g., Unix, Linux)

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeO. Fuhrer
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusWork project to hand-in up to 1-2 months after block course.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterInterdisziplinäre WahlfächerWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorWeitere Wahlfächer aus den Vertiefungsgebieten (RW Master)WInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterAtmosphärenphysikWInformation
Umweltnaturwissenschaften MasterAK-WF-WW Weitere WahlfächerWInformation