weather‐buoys
Welcome to the weather-buoys wiki!
Параллельная обработка данных с метеорологических буев. Начиная Зависимости Этот репозиторий предполагает, что вы работаете с компилятором GNU Fortran и обертками OpenCoarrays cafи cafrun. Если вы работаете с другим компилятором с поддержкой coarray, например, компиляторами Intel или Cray, отредактируйте FCпеременную в Makefile. Получение кода git clone https://github.com/modern-fortran/weather-buoys Компиляция программ cd weather-buoys make Запуск последовательной программы ./weather_stats Если вы запустите программу с набором данных, включенным в этот репозиторий, вы получите вывод, аналогичный этому: Maximum wind speed measured is 40.9000015 at station 42001 Highest mean wind speed is 6.47883749 at station 42020 Lowest mean wind speed is 5.43456125 at station 42036 Запуск параллельной программы Запустите программу на 2 параллельных изображениях: cafrun -n 2 ./weather_stats_parallel Результат должен быть таким же, как в последовательной программе, но будет выполнен немного быстрее, в зависимости от количества доступных ядер и количества вызываемых изображений. Вы можете запустить программу на любом количестве изображений, но не более количества файлов в наборе данных (9). Участники Майкл Хирш
Processing weather buoy data in parallel.
This repo assumes you are working with GNU Fortran compiler
and an OpenCoarrays wrappers caf and cafrun.
If you are working with other coarray-enabled compiler
such as Intel or Cray compilers, edit the FC variable
in the Makefile.
git clone https://github.com/modern-fortran/weather-buoys
cd weather-buoys
make
./weather_stats
If you run the program with the dataset included in this repo, you will get the output similar to this:
Maximum wind speed measured is 40.9000015 at station 42001
Highest mean wind speed is 6.47883749 at station 42020
Lowest mean wind speed is 5.43456125 at station 42036
Run the program on 2 parallel images:
cafrun -n 2 ./weather_stats_parallel
The result should be the same as in the serial program, but will complete somewhat faster, depending on the number of cores available and number of images you invoke. You can run the program on any number of images, but no more than the number of files in dataset (9).