Présentation générale du projet

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1 Présentation générale du projet
Présentation générale du projet J-L Dufresne Centre de Modélisation du Climat de l’IPSL Réunion de lancement, 7 novembre 2013, Paris

2 Plan Contexte Objectifs Tâches Organisation Fonctionnement

3 Contexte « Traumatisme post-CMIP5 »
Changement de paradigme. Passage de quelques simulations avec un modèle à Plusieurs modèles Plusieurs configurations Plusieurs expériences numériques Plusieurs réalisations Grand nombre de variables, de fichiers, très grosse volumétrie de l’ensemble Fonctionnement opérationnel dans un mode et un environnement recherche

4 Volume de données produites: 2Po, distribuées 250To
Contexte Ex: Simulations réalisées avec IPSL-CM5 Simulations CM5A-LR # Yr #Expe CM5A-MR CM5B-LR piControl+historical+AMIP 2900 16 1260 8 490 4 Paleo 3000 3 - 500 1 Future climate projections 2200 800 200 2 Carbon emission 140 Diagnostic & understanding 1750 22 280 510 9 Detection and attribution 4800 30 960 6 Others 4400 35 Total 19850 130 3440 21 1700 Volume de données produites: 2Po, distribuées 250To

5 Contexte Évolution vers des calculateurs massivement parallèles
Données distribuées sur une grille (ESGF) Évolution rapide des outils de mise à disposition, d’accès, d’utilisation, d’analyse et visualisation des données Préparation de la prochaine phase de CMIP et de CORDEX Spécificités: utilisation de plusieurs centres de calcul, non dédiés deux modèles climatiques français, avec partage de composantes, d’outils, de forçages, etc.

6 Objectifs Développer pour la communauté française une plateforme pour la réalisation des simulations climatiques, adaptée aux nouveaux besoins des projets scientifiques qui considèrent, pour une famille de modèles Plusieurs configurations - Plusieurs types d’expériences numériques Des ensembles de simulation Utiliser de façon plus performante les ressources HPC (actuelles et futures) Renforcer les liens avec la communauté HPC ainsi que nos compétences

7 Objectifs Aider à l’accroissement en résolution des modèles
Renforcer les outils d’évaluation des modèles Faciliter l’utilisation et l’analyse des données à l’ère du « big data » Avoir des outils opérationnels pour nos besoins Rendre plus fiable la réalisation de bout en bout de simulations Renforcer les liens avec les centres de calculs Remarque: projet plus orienté développement de l’infrastructure de modélisation que développement du contenu des modèles

8 Tâches T6 : Dissemination and education

9 Task 1: National Platform for Climate Modeling
Leaders : J-L Dufresne (IPSL), D. Salas (CNRS-GAME) Objectives: To ensure that the platform is operational and reaches its objectives, and to ensure and to promote the dissemination and the large use of the platform. Within two years, a first version of the platform will be achieved and tested through an implementation of a standard version of IPSL-CM Within the two last years, the platform will be used to implement three new climate model configurations. All components of the platform will continue to evolve to reach their final objectives. At the end of the project, the platform will be fully assessed through a challenging test. Task 1.1: Platform release, documentation and training Task 1.2: Model implementations using the platform. Task 1.3 : Our “grand chalenge”: a multi-step, multi-criteria procedure to define next version of IPSL-CM model

10 Task 2: Towards high-resolution coupled models
Leaders : Y. Meurdesoif (IPSL), S. Valcke (CERFACS) Objectives: Production runs of the high-resolution version of CNRM-CM and IPSL-CM Task 2.1 :Model improvements for high-resolution simulations IPSL coupled model parallelism CNRM-CM-HR coupled model parallelism IPSL coupled model memory scalability Scale aware parametrizations of deep convection Task 2.2 : Managing efficiently input and restart files Task 2.3 : Integrating parallel interpolation mechanisms in XIOS Task 2.4 : Parallel component coupling

11 Task 3: Runtime Environment
Leaders : A. Caubel (LSCE), MA. Foujols (IPSL) Objectives: A runtime environment handling complexity and load balancing of parallel programming of coupled model (MPMD mode, hybrid MPI-OpenMP parallelisation, IO tasks), ensuring robustness and reliability to all Earth System Models users as well as portability on different High Performance Computing centres. Task 3.1: Process assignment Task 3.2: Optimization, Load balancing Task 3.3: Climate Simulations Supervision

12 Task 4: Big Data management and analytics of Climate Simulations
Leader : S. Denvil (IPSL) Objectives To face challenges that emerge as more and more data pour in from climate simulations run on ever-increasing high-performance computing (HPC) platforms and from increasingly higher-resolution satellites and instruments Task 4.1: XIOS implemented within project models Task 4.2: XIOS a bridge towards standardisation Task 4.3: Data and metadata services Task 4.4: Big Data Analytics

13 Task 5: CliMAF: a framework for climate models evaluation and analysis
Leaders: J. Servonnat (LSCE-CEA) and S. Sénési (CNRS-GAME) Objectives: CliMAF (for Climate Model Assessment Framework): efficient evaluation and monitoring of climate model outputs. A framework for an access to both model simulations and reference datasets, data pre-processing, application of a set of diagnostics and metrics for model evaluation and web-oriented visualization solution. Can be used on a workstation, and on the computing centers and servers. Task 5.1: General driver and upstream user interface Task 5.2: Services layer Task 5.3: Visualization tools Task 5.4: Evaluation and monitoring diagnostics

14 Task 6: Dissemination and education
Leaders: F. Hourdin Dissemination: perform the climate simulations of the next CMIP phase tools used within CMIP generally disseminate widely in the climate science community promote the platform at the European level, and some tools are already shared (OASIS, XIOS…) climate services that make use of the results of our simulations Education: reinforce the offer in light configurations for "mini-project" for M2 training courses as well as for 1 to 2 months training at level L3 and M1 reinforce the training for doctoral courses, typically in the frame of 1 to 2-week schools. To complement existing courses with more expert courses, both in terms of physics content of the models and in terms of numerics, HPC aspects, good practice for programming etc. They would be based on the codes existing at IPSL.

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16 Organisation générale
Projet sur 4 ans (oct 2013 – sept 2017) première version de la plateforme au bout de 2 ans avec IPSL-CM CMIP6 deuxième version à la fin du projet, avec aussi CNRM- CM et version zoomée de IPSL-CM développement en parallèle des outils et vérification de leur cohérence via leur mise à jour permanente dans la plateforme IPSL-CM

17 Fonctionnement Responsable de projet Responsables de tâche
Comité de pilotage précise et met à jour la feuille de route assure la cohérence et la coordination des développements entre les différentes tâches se réunit tous les 3 mois environ (déjà réuni 1 fois) Réunions par tâche ou groupe de travail au fil de l’eau Réunions plénières à 0, 2 et 4 ans Site web: Liste de diffusion: s’abonner:

18 Fonctionnement Contact: convergence-cp@courriel.ipsl.fr
Comité de pilotage: constitué des responsables de tâches + responsables scientifiques des partenaires non représentés + correspondant TGCC invité permanent Jean-Louis Dufresne (IPSL) Stéphane Sénési (CNRS-GAME) David Salas (CNRS-GAME) Fréderic Hourdin (IPSL) Yann Meurdesoif (IPSL) Pascal Voury (IDRIS) Sophie Valcke (CERFACS) Julien Derouillat (MDLS) Arnaud Caubel (IPSL) Gilles Wiber (TGCC) Marie-Alice Foujols (IPSL) Sébastien Denvil (IPSL) Jérôme Servonnat (IPSL) Contact:

19 Parti pris du projet Se donner les moyens de renforcer et de partager les outils pour: constituer une plateforme de modélisation climatique nationale nous permettre de réaliser CMIP6 dans de bonnes conditions renforcer nos liens avec les centres de calculs et la communautés HPC (surtout pour l’IPSL) C’est déjà beaucoup de travail. Favoriser l’aboutissement pratique du projet au risque d’une trop grande continuité et prudence. Analyser comme tel par l’ANR, en terme de force et faiblesse du projet

20 Parti pris du projet Se donner les moyens de renforcer et de partager les outils pour: constituer une plateforme de modélisation climatique nationale nous permettre de réaliser CMIP6 dans de bonnes conditions renforcer nos liens avec les centres de calculs et la communautés HPC (surtout pour l’IPSL) C’est déjà beaucoup de travail. Favoriser l’aboutissement pratique du projet au risque d’une trop grande continuité et prudence. Analyser comme tel par l’ANR, en terme de force et faiblesse du projet Un beau projet, pour lequel on nous a donné les moyens que nous avons demandés pour le réussir… à nous de jouer !