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인코어드의 AWS HPC 환경에서 WRF 실행하기 [2부: MPI/OpenMP 하이브리드 병렬화 튜닝 심층 분석]
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인코어드의 AWS HPC 환경에서 WRF 실행하기 [2부: MPI/OpenMP 하이브리드 병렬화 튜닝 심층 분석]

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2026년 11월 6일

두줄요약

AWS HPC에서 WRF의 MPI/OpenMP 비율을 조정해 통신 오버헤드를 분석했습니다. CPU 사용률보다 wall time과 EFA 패킷 지표를 함께 봐야 함을 확인했습니다.

문제 상황

  • WRF 모 도메인 d01의 최소 패치 크기 제약에 따른 MPI 프로세스 최대 180개 제한
  • hpc8a의 다수 코어를 순수 MPI로 활용하기 어려운 구조와 MPI/OpenMP 비율별 실행 시간 편차
  • 높은 CPU 사용률과 긴 wall time이 함께 나타나는 busy-poll 기반 MPI 대기 현상

구조와 흐름

  • MPI 프로세스 단위의 패치 분할과 OpenMP 스레드 단위의 타일 분할
  • 중첩 도메인에서 격자 수가 적은 d01이 전체 MPI 병렬화 상한을 결정하는 구조
  • 매 타임스텝 패치 간 halo 교환과 EFA 기반 경계 데이터 통신

성능/운영 포인트

  • hpc8a 3노드에서 24:8 구성의 97.25분 실행 시간과 24:8~48:4 최적 구간
  • MPI rank 증가 시 작은 패킷과 tx_pkts 증가, 통신 처리 오버헤드 및 step time 지연 누적
  • CPU 사용률 대신 wall time, step time, EFA tx_pkts·tx_bytes·평균 패킷 크기 병행 분석

적용해볼 점

  • 도메인 크기·해상도·nesting·출력 방식별 MPI/OpenMP 비율 직접 측정
  • 패치 최소 크기와 halo 대 계산 비율을 고려한 rank 수 제한
  • FSx for Lustre 처리량, 동일 AZ 배치, 필요한 노드 용량 사전 확보 검토

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#AWS 주제를 이어서 읽기

인코어드의 AWS HPC 환경에서 WRF 실행하기 [1부: HPC 전용 인스턴스 선택과 비용 최적화]

AWS HPC 인스턴스에서 WRF 실행 시간과 총비용을 비교해 최적 구성을 검증했습니다. hpc7g 10노드가 가장 경제적이었고, hpc8a는 hpc6a 대체 가능성을 보였습니다.

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