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Compression Methods for Structured Floating-Point Data and their Application in Climate Research

Çayoğlu, Uğur

Abstract:
The use of new technologies, such as GPU boosters, have led to a dramatic
increase in the computing power of High-Performance Computing (HPC)
centres. This development, coupled with new climate models that can better
utilise this computing power thanks to software development and internal
design, led to the bottleneck moving from solving the differential equations
describing Earth’s atmospheric interactions to actually storing the variables.
The current approach to solving the storage problem is inadequate: either
the number of variables to be stored is limited or the temporal resolution
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Abstract (englisch):
Der Einsatz von neuen Technologien, wie GPU-Boostern, haben zu einem
dramatischen Anstieg der Rechenleistung von HPC-Zentren geführt. Diese
Entwicklung gekoppelt mit neuen Klimamodellen, welche diese Rechenleis-
tung dank Softwareentwicklungen und internem Aufbau besser auslasten
können, führte dazu, dass sich der Engpass weg von der Lösung der Differ-
entialgleichungen hin zur eigentlichen Speicherung der Variablen verschob.
Der aktuelle Ansatz zur Lösung des Speicherproblems ist unzureichend: En-
tweder wird die Anzahl der zu speichernden Variablen begrenzt oder die
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000105055
Veröffentlicht am 21.01.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Steinbuch Centre for Computing (SCC)
Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000105055
Verlag Karlsruhe
Umfang XXVII, 167 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Steinbuch Centre for Computing (SCC)
Prüfungsdatum 18.12.2019
Referent/Betreuer Prof. A. Streit
Schlagwörter Kompression, Klimadaten, Klimamodelle, Algorithmentechnik
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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