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YAO: a generator of parallel code for variational data assimilation applications
Luigi Nardi ( ) 1, 2, Fouad Badran 2, Pierre Fortin 3, Sylvie Thiria 1
EMERGENCE-UPMC-2010 Collaboration(s)
(01/03/2012)

Variational data assimilation consists in estimating control parameters of a numerical model in order to minimize the misfit between the forecast values and the actual observations. The YAO framework is a code generator that facilitates, especially for the adjoint model, the writing and the generation of a variational data assimilation program for a given numerical application. In this paper we present how the modular graph specific to YAO enables the automatic and efficient parallelization of the generated code with OpenMP on shared memory architectures. Thanks to this modular graph we are also able to completely avoid the data race conditions (write/write conflicts). Performance tests with actual applications demonstrates good speedups on a multicore CPU.
1 :  Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN)
Institut de recherche pour le développement [IRD] – INSU – CNRS : UMR7159 – Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI – Muséum National d'Histoire Naturelle (MNHN)
2 :  Centre d'Etude et De Recherche en Informatique du Cnam (CEDRIC)
Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM)
3 :  Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6)
CNRS : UMR7606 – Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI
MMSA and MSDMA
MSDMA
PEQUAN
MMSA
Informatique/Calcul parallèle, distribué et partagé

Informatique/Modélisation et simulation

Planète et Univers/Océan, Atmosphère
data assimilation – automatic parallelization – shared memory architectures – OpenMP – dependence graph – numerical model – adjoint model
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