风雨当前，万众一心。天气预测是科技界的难题，我们一直在努力尝试，用新的云科技来继续尝试。
背景介绍
Weather Research and Forecasting Model(WRF)被誉为是次世代的中尺度天气预报模式，很多气象机构都使用WRF来做气象方面的研究与预测。由于地理信息与实时气象数据量庞大，以及计算逻辑复杂，需要高性能的计算集群作为基础设施。Amazon可以提供丰富的、弹性扩展的高性能计算资源，如64位Arm Neoverse内核定制而成，为在Amazon EC2中运行的云工作负载提供更高的性价比的Graviton2实例。
Amazon Graviton2与第一代Amazon Graviton处理器相比，Amazon Graviton2处理器不管在性能还是功能上都实现了巨大的飞跃。它们都支持Amazon EC2 T4g、M6g、C6g和R6g实例，及其具有本地基于NVMe的SSD存储的变体，而且与当前这一代基于x86的实例1相比，这些实例为各种工作负载（包括应用程序服务器、微服务、高性能计算、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存中的缓存）提供高达40%的性价比提升。
充分利用公有云的弹性，可以使得气象研究和预测既高效、又经济，并可以以更灵活的方式提供给客户。
本文将详细向您介绍在Amazon上使用Amazon Graviton2实例搭建Amazon ParallelCluster集群、构建WRF、并介绍如何通过WRF并行计算做气象预测的整个流程，让您更轻松地在Amazon中国区开启气象的研究和预测。
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构建Amazon ParallelCluster集群
Amazon ParallelCluster是一个Amazon支持的开源集群管理工具，它在开源 CfnCluster 项目上构建，根据您提交的任务自动设置和管理计算资源和共享文件系统。在Amazon ParallelCluster v2.8.0或更高的版本上，ParallelCluster启用了Ubuntu 18.04和Amazon Linux 2上的Arm实例支持，使得我们可以实现更高性价比的高性能计算(HPC)。
此外，Amazon ParallelCluster支持各种批处理计划程序，如Amazon Batch、SGE、Torque 和 Slurm，本文将使用Slurm作为批处理程序，ParallelCluster还支持自动化集成Amazon FSx for Lustre并行文件系统和DCV远程桌面。以下是ParallelCluster架构图：
1.启动跳板机实例
打开Amazon管理控制台，选择EC2服务，点击【启动实例】启动一个新的实例。这台实例对应上图中的跳板机，用于ParallelCluster的集群配置和管理，对性能没有高要求，使用T2.micro或同类型的机型即可。
2.安装Amazon CLI与ParallelCluster
通过ssh登录到跳板机内，安装awscli和parallelcluster命令。
$ pip3 install awscli -U --user
$ pip3 install aws-parallelcluster -U --user在安装之前可以用pip—version查看是否已经安装pip，如果没有安装可以使用以下命令安装，参见：
https://pip.pypa.io/en/stable...
3.配置IAM凭证
打开Amazon控制台，选择IAM服务，选择一个有足够权限的IAM用户（如Administrator权限），创建新的访问密钥，并记录创建的访问密钥的ID与私有访问密钥（Access Key与Secret Key），用于配置实例的访问权限。
回到控制实例中，配置IAM Credentials，Access Key ID与Secret Access Key分别填写之前生成的密钥ID与私有访问密钥。
$ aws configure
AWS Access Key ID [None]: ABCD***********
AWS Secret Access Key [None]: wJalrX********
Default region name [us-east-1]: cn-northwest-1
Default output format [None]: json4.初始化ParallelCluster
通常，要配置ParallelCluster集群，您可以使用命令pcluster configure，然后提供请求的信息，例如 Region、Scheduler和EC2实例类型，最后生成~/.parallelcluster/config 配置文件。
此外，您也可以通过创建一个基本配置文件，然后定制该文件以包含ParallelCluster特定选项来实现快速配置。
下面的命令生成一个新的密钥对，查询跳板机实例的元数据以获得子网ID、VPC ID，最后生成配置文件。此外，您也可以直接编辑这个配置文件来添加和更改配置选项。
设置默认区域Amazon_DEFAULT_REGION
$ export AWS_DEFAULT_REGION=$(curl --silent http://169.254.169.254/latest/meta-data/placement/availability-zone | sed 's/[a-z]$//')生成一个新的密钥对
$ aws ec2 create-key-pair --key-name lab-key --query KeyMaterial --output text > ~/.ssh/lab-key
$ chmod 600 ~/.ssh/lab-key获取Amazon网络信息(ParallelCluster集群将会部署在该VPC内)
$ IFACE=$(curl --silent http://169.254.169.254/latest/meta-data/network/interfaces/macs/)
$ SUBNET_ID=$(curl --silent http://169.254.169.254/latest/meta-data/network/interfaces/macs/${IFACE}/subnet-id)
$ VPC_ID=$(curl --silent http://169.254.169.254/latest/meta-data/network/interfaces/macs/${IFACE}/vpc-id)
$ REGION=$(curl --silent http://169.254.169.254/latest/meta-data/placement/availability-zone | sed 's/[a-z]$//')5.创建一个初始Amazon ParallelCluster配置文件
$ cat > wrf-on-graviton2.ini << EOF
[aws]
aws_region_name = ${REGION}
[global]
cluster_template = default
update_check = true
sanity_check = true
[cluster default]
key_name = lab-key
base_os = alinux2
vpc_settings = public
ebs_settings = myebs
fsx_settings = myfsx
master_instance_type = c6g.16xlarge
post_install = s3://YOUR_S3_BUCKET_NAME/pcluster_postinstall.sh
s3_read_write_resource = arn:aws-cn:s3:::YOUR_S3_BUCKET_NAME/*
scheduler = slurm
queue_settings = od-queue,spot-queue
[queue od-queue]
compute_resource_settings = c6g-od
compute_type = ondemand
placement_group = DYNAMIC
[compute_resource c6g-od]
instance_type = c6g.16xlarge
min_count = 0
max_count = 16
initial_count = 0
[queue spot-queue]
compute_resource_settings = c6g-spot
compute_type = spot
placement_group = DYNAMIC
[compute_resource c6g-spot]
instance_type = c6g.16xlarge
min_count = 0
max_count = 16
initial_count = 0
[vpc public]
vpc_id = ${VPC_ID}
master_subnet_id = ${SUBNET_ID}
[ebs myebs]
shared_dir = /shared
volume_type = gp2
volume_size = 20
[fsx myfsx]
shared_dir = /fsx
storage_capacity = 1200
deployment_type = SCRATCH_2
[aliases]
ssh = ssh {CFN_USER}@{MASTER_IP} {ARGS}
EOF6.编辑parallelcluster配置
使用以下命令查看或编辑ParallelCluster配置
$ view wrf-on-graviton2.ini
脚本分为区域、集群信息配置、自动扩展设置、共享数据卷设置、VPC与子网设置等几个部分。重点关注以下几个参数：
- post_install设置的是集群节点启动时运行的脚本位置，修改YOUR_S3_BUCKET_NAME为你自己的存储桶名称，由于WRF不能得益于超线程，因此这个脚本中会关闭EC2实例的超线程，按照物理核来运行。
- s3_read_write_resource设置的是集群访问的S3存储桶，修改YOUR_S3_BUCKET_NAME为你自己的存储桶名称。
- compute_instance_type设置的是计算节点的类型，建议尽可能使用较大的实例类型，在并行计算场景中提高更多的效率，此处设定为c6g.16xlarge；默认新账户这个实例类型limit较少，建议提前开support case提高limit。
- master_instance_type设置的是主节点的类型，主节点用于安装软件、下载数据，不参与并行计算，所以不需要太大，此处设定为m5.xlarge。
- scheduler设置的是批处理计划，此处使用slurm。
- queue_settings指定群集使用队列而不是同构计算队列，可以使得我们使用不同的队列提交任务。仅在scheduler设置为slurm时可用。
- [queue]定义单一队列的配置设置，在上面的配置文件中，我定义了按需和Spot的队列。
- placement_group定义集群置放群组。
- fsx_settings及[fsx myfsx]设置的FSx for Lustre并行文件系统，集群部署完成后master和computer节点会自动挂载fsx。
- master_subnet_id指定要在其中预置主节点的现有子网的ID。计算节点默认使用主节点的子网。
使用单可用区部署，并使用置放群组可以降低集群节点间通信的延迟，提高并行计算效率，在此脚本中均可设置。
7.创建ParallelCluster集群
$ pcluster create wrf-on-graviton2 -c wrf-on-graviton2.ini使用命令创建集群，并等待集群创建完成。如果集群创建失败，请检查相应Region的EC2限制是否小于设定的集群最大节点数，如果受限于EC2 limit，可以开support case提高limit，或者修改设置降低最大节点数。
安装WRF模式系统相关组件
以下流程图可以看出，WRF模式系统主要包含的组件有：
- WRF Preprocessing System（WPS）
- OBSGRID
- WRF-DA
- ARW Solver（WRF计算主程序）
- 后处理和可视化
以下步骤包含了对WRF主程序，WPS，WRFDA，OBSGRID的安装：
首先WRF依赖于gfortan编译器和gcc、cpp的库，在此基础之上依赖于基本库NetCDF和用于并行计算的库MPICH，在运行WRF任务之前，还需要通过WPS（WRF Pre-processing System）做数据的预处理。
所以在WRF的安装过程中，首先要更新依赖的编译器和库，然后安装NetCDF和MPICH，然后安装和编译WRF，设定好目录后安装和编译WPS。
在本次实验中，为了获得更好的性能，我们将会使用GCC 10.2进行编译。GCC 10包含了大量的新架构特性，相比GCC 旧版本，性能更好。下图是 GCC 8/9/10相对GCC7的性能提升。（数据来自：https://community.arm.com/dev...)。
1.登录主节点
打开Amazon Web Service控制台，选择EC2服务，找到集群主节点（默认标签为Master），ssh登录。登录后，可以看到Amazon FSx for Lustre高性能文件系统已经挂载在/fsx。该实验会将软件的源码下载/fsx/tools，编译后的二进制文件则存放在/fsx/wrf-arm。创建相关目录
$ mkdir /fsx/wrf-arm$ mkdir /fsx/tools
为了安装方便，我们将安装过程中的相关变量写在文件/fsx/wrf-arm/wrf-install.env里
$ view /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
export DOWNLOAD=/fsx/tools
export WRF_INSTALL=/fsx/wrf-arm
export WRF_DIR=${WRF_INSTALL}/WRF-4.2.2
export GCC_VERSION=10.2.0
export OPENMPI_VERSION=4.1.0
export PATH=${WRF_INSTALL}/gcc-${GCC_VERSION}/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/gcc-${GCC_VERSION}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CC=gcc
export CXX=g++
export FC=gfortran
export PATH=${WRF_INSTALL}/openmpi-${OPENMPI_VERSION}/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/openmpi-${OPENMPI_VERSION}/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CC=mpicc
export CXX=mpic++
export FC=mpifort
export F90=mpifort
export CXX=mpicxx
export FC=mpif90
export F77=mpif90
export F90=mpif90
export CFLAGS="-g -O2 -fPIC"
export CXXFLAGS="-g -O2 -fPIC"
export FFLAGS="-g -fPIC -fallow-argument-mismatch"
export FCFLAGS="-g -fPIC -fallow-argument-mismatch"
export FLDFLAGS="-fPIC"
export F90LDFLAGS="-fPIC"
export LDFLAGS="-fPIC"
export HDF5=${WRF_INSTALL}/hdf5
export PNET=${WRF_INSTALL}/pnetcdf
export ZLIB=${WRF_INSTALL}/zlib
export CPPFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include"
export CFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include"
export CXXFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include"
export FCFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include"
export FFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include"
export LDFLAGS="-I$HDF5/include -I${PNET}/include -L$ZLIB/lib -L$HDF5/lib -L${PNET}/lib"
export NCDIR=${WRF_INSTALL}/netcdf
export LD_LIBRARY_PATH=${NCDIR}/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
export CPPFLAGS="-I$HDF5/include -I$NCDIR/include"
export CFLAGS="-I$HDF5/include -I$NCDIR/include"
export CXXFLAGS="-I$HDF5/include -I$NCDIR/include"
export FCFLAGS="-I$HDF5/include -I$NCDIR/include"
export FFLAGS="-I$HDF5/include -I$NCDIR/include"
export LDFLAGS="-L$HDF5/lib -L$NCDIR/lib"
export PHDF5=${WRF_INSTALL}/hdf5
export NETCDF=${WRF_INSTALL}/netcdf
export PNETCDF=${WRF_INSTALL}/pnetcdf
export PATH=${WRF_INSTALL}/netcdf/bin:${PATH}
export PATH=${WRF_INSTALL}/pnetcdf/bin:${PATH}
export PATH=${WRF_INSTALL}/hdf5/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/netcdf/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/pnetcdf/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/hdf5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export WRFIO_NCD_LARGE_FILE_SUPPORT=1
export NETCDF_classic=1
export F77=mpifort
export FFLAGS="-g -fPIC"
export FCFLAGS="-g -fPIC"
export JASPERLIB=${WRF_INSTALL}/jasper/lib
export JASPERINC=${WRF_INSTALL}/jasper/include- 安装GCC 10.2
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-${GCC_VERSION}/gcc-${GCC_VERSION}.tar.gz
$ tar -xzvf gcc-${GCC_VERSION}.tar.gz
$ cd gcc-${GCC_VERSION}
$ ./contrib/download_prerequisites
$ mkdir obj.gcc-${GCC_VERSION}
$ cd obj.gcc-${GCC_VERSION}
$ ../configure --disable-multilib --enable-languages=c,c++,fortran --prefix=${WRF_INSTALL}/gcc-${GCC_VERSION}
$ make -j $(nproc) && make install编译过程大概需要30分钟。
3.安装OpenMPI
浏览器打开：https://www.open-mpi.org/
查看最新版本的open-mpi源码的下载地址，以下命令下载并编译OpenMPI4.1.0
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ wget -N https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.1/openmpi-4.1.0.tar.gz
$ tar -xzvf openmpi-4.1.0.tar.gz
$ cd openmpi-4.1.0
$ mkdir build
$ cd build
$ ../configure --prefix=${WRF_INSTALL}/openmpi-${OPENMPI_VERSION} --enable-mpirun-prefix-by-default
$ make -j$(nproc) && make install4.安装ZLIB
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ wget -N http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz
$ tar -xzvf zlib-1.2.11.tar.gz
$ cd zlib-1.2.11
$ ./configure --prefix=${WRF_INSTALL}/zlib
$ make check && make install5.安装HDF5
浏览器打开：https://www.hdfgroup.org/down...
查看最新版本的HDF5源码的下载地址
例如hdf5-1.12.0的下载地址为：https://www.hdfgroup.org/pack...
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ curl -o hdf5-1.12.0.tar.gz -J -L https://www.hdfgroup.org/package/hdf5-1-12-0-tar-gz/?wpdmdl=14582
$ tar -xzvf hdf5-1.12.0.tar.gz
$ cd hdf5-1.12.0
$ ./configure --prefix=${WRF_INSTALL}/hdf5 --with-zlib=${WRF_INSTALL}/zlib --enable-parallel --enable-shared --enable-hl --enable-fortran
$ make -j$(nproc) && make install6.安装Parallel-NETCDF
Parallel-NETCDF可在官网：
https://parallel-netcdf.githu...
下载最新版本。
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ wget -N https://parallel-netcdf.github.io/Release/pnetcdf-1.12.2.tar.gz
$ tar -xzvf pnetcdf-1.12.2.tar.gz
$ cd pnetcdf-1.12.2
$ ./configure --prefix=${WRF_INSTALL}/pnetcdf --enable-fortran --enable-large-file-test --enable-shared
$ make -j$(nproc) && make install7.安装NETCDF
NETCDF可在官网：https://www.unidata.ucar.edu/...
下载最新版本。
7.1安装NetCDF-C
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ wget -N https://www.unidata.ucar.edu/downloads/netcdf/ftp/netcdf-c-4.7.4.tar.gz
$ tar -xzvf netcdf-c-4.7.4.tar.gz
$ cd netcdf-c-4.7.4
$ ./configure --prefix=$NCDIR CPPFLAGS="-I$HDF5/include -I$PNET/include" CFLAGS="-DHAVE_STRDUP -O3 -march=armv8.2-a+crypto+fp16+rcpc+dotprod" LDFLAGS="-L$HDF5/lib -L$PNET/lib" --enable-pnetcdf --enable-large-file-tests --enable-largefile --enable-parallel-tests --enable-shared --enable-netcdf-4 --with-pic --disable-doxygen --disable-dap
$ make -j$(nproc) && make install7.2安装NetCDF-F
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ wget -N https://www.unidata.ucar.edu/downloads/netcdf/ftp/netcdf-fortran-4.5.3.tar.gz
$ tar -xzvf netcdf-fortran-4.5.3.tar.gz
$ cd netcdf-fortran-4.5.3
$ ./configure --prefix=$NCDIR --disable-static --enable-shared --with-pic --enable-parallel-tests --enable-large-file-tests --enable-largefile
$ make -j$(nproc) && make install8.安装WRF
8.1下载WRF
WRF可以在Github上下载：
https://github.com/wrf-model/...
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd ${WRF_INSTALL}
$ curl -o WRF-v4.2.2.zip -J -L https://github.com/wrf-model/WRF/archive/v4.2.2.zip
$ unzip WRF-v4.2.2.zip
$ cd WRF-4.2.28.2 编译配置文件
使用你熟悉的编辑器，例如view编辑文件arch/configure.defaults在行#insert new stanza here与#ARCH Fujitsu FX10/FX100...之间添加以下内容：
###########################################################
#ARCH Linux aarch64, GCC compiler OpenMPI # serial smpar dmpar dm+sm
#
DESCRIPTION = GCC ($SFC/$SCC): Aarch64
DMPARALLEL =
OMPCPP = -fopenmp
OMP = -fopenmp
OMPCC = -fopenmp
SFC = gfortran
SCC = gcc
CCOMP = gcc
DM_FC = mpif90
DM_CC = mpicc -DMPI2_SUPPORT
FC = CONFIGURE_FC
CC = CONFIGURE_CC
LD = $(FC)
RWORDSIZE = CONFIGURE_RWORDSIZE
PROMOTION =
ARCH_LOCAL =
CFLAGS_LOCAL = -w -O3 -c
LDFLAGS_LOCAL = -fopenmp
FCOPTIM = -Ofast -march=armv8.2-a+fp16+rcpc+dotprod+crypto -fopenmp -frecursive -funroll-loops
FCREDUCEDOPT = $(FCOPTIM)
FCNOOPT = -O0 -fopenmp -frecursive
FCDEBUG = -g $(FCNOOPT)
FORMAT_FIXED = -ffixed-form -ffixed-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
FORMAT_FREE = -ffree-form -ffree-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
FCSUFFIX =
BYTESWAPIO = -fconvert=big-endian -frecord-marker=4
FCBASEOPTS = -w $(FORMAT_FREE) $(BYTESWAPIO)
MODULE_SRCH_FLAG= -I$(WRF_SRC_ROOT_DIR)/main
TRADFLAG = -traditional-cpp
CPP = /lib/cpp CONFIGURE_CPPFLAGS
AR = ar
ARFLAGS = ru
M4 = m4 -B 14000
RANLIB = ranlib
RLFLAGS =
CC_TOOLS = $(SCC)8.3编译选项
$ ./configure
编译选项选择
8. (dm+sm) GCC (gfortran/gcc): Aarch64
Select Option 1 -Compile for nesting? (1=basic, 2=preset moves, 3=vortex following) [default 1]:
8.4 执行编译8.4 执行编译
$ ./compile -j $(nproc) em_real 2>&1 | tee compile_wrf.out编译成功后，你可以在main目录下WRF-4.2.2/main找到WRF的EXE文件：
main/ndown.exe
main/real.exe
main/tc.exe
main/wrf.exe
9.安装WPS 4.2
9.1安装Jasper
下载Jasper
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ wget https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/OnLineTutorial/compile_tutorial/tar_files/jasper-1.900.1.tar.gz
$ tar -xzvf jasper-1.900.1.tar.gz在编译之前,我们需要从http://git.savannah.gnu.org/g...;a=blob_plain;f=config.guess;hb=HEAD下载config.guess文件并覆盖目录jasper-1.900.1下的acaux/config.guess执行以下命令进行下载并覆盖原config.guess文件
$ cd $DOWNLOAD/jasper-1.900.1
$ wget -N -O acaux/config.guess "http://git.savannah.gnu.org/gitweb/?p=config.git;a=blob_plain;f=config.guess;hb=HEAD"安装Jasper
$ cd $DOWNLOAD/jasper-1.900.1
$ ./configure --prefix=${WRF_INSTALL}/jasper
$ make -j$(nproc) install9.2安装WPS
下载最新版本的WPShttps://github.com/wrf-model/...
以下示例下载并安装4.2版本
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd $DOWNLOAD
$ curl -o WPS-v4.2.tar.gz -J -L https://github.com/wrf-model/WPS/archive/refs/tags/v4.2.tar.gz
$ tar -xzvf WPS-v4.2.tar.gz -C ${WRF_INSTALL}
$ cd ${WRF_INSTALL}/WPS-4.2使用文本编辑器在文件arch/configure.defaults顶部添加以下内容
########################################################################################################################
#ARCH Linux aarch64, Arm compiler OpenMPI # serial smpar dmpar dm+sm#
COMPRESSION_LIBS = CONFIGURE_COMP_L
COMPRESSION_INC = CONFIGURE_COMP_I
FDEFS = CONFIGURE_FDEFS
SFC = gfortran
SCC = gcc
DM_FC = mpif90
DM_CC = mpicc
FC = CONFIGURE_FC
CC = CONFIGURE_CC
LD = $(FC)
FFLAGS = -ffree-form -O -fconvert=big-endian -frecord-marker=4 -ffixed-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
F77FLAGS = -ffixed-form -O -fconvert=big-endian -frecord-marker=4 -ffree-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
FCSUFFIX =
FNGFLAGS = $(FFLAGS)
LDFLAGS =
CFLAGS =
CPP = /usr/bin/cpp -P -traditional
CPPFLAGS = -D_UNDERSCORE -DBYTESWAP -DLINUX -DIO_NETCDF -DBIT32 -DNO_SIGNAL CONFIGURE_MPI
RANLIB = ranlib编译安装
$ ./configure
编译选项选择
Linux aarch64, Arm compiler OpenMPI (dmpar)
若遇到如下的输出提示，忽略即可。
Your versions of Fortran and NETCDF are not consistent.
编译之前, 我们还需要修改WPS-4.2目录下的文件configure.wps中的 WRF_LIB值，将-L$(NETCDF)/lib -lnetcdf更改成-L$(NETCDF)/lib -lnetcdff -lnetcdf -lgomp
如下所示:
WRF_LIB = -L$(WRF_DIR)/external/io_grib1 -lio_grib1 \
-L$(WRF_DIR)/external/io_grib_share -lio_grib_share \
-L$(WRF_DIR)/external/io_int -lwrfio_int \
-L$(WRF_DIR)/external/io_netcdf -lwrfio_nf \
-L$(NETCDF)/lib -lnetcdff -lnetcdf -lgomp执行编译
$ ./compile | tee compile_wps.out
编译成功后，可以在当前目录下看到3个可执行文件:
geogrid.exe→geogrid/src/geogrid.exe
ungrib.exe→ungrib/src/ungrib.exe
metgrid.exe→metgrid/src/metgrid.exe
10.安装WRFDA
WRFDA是一个统一的模型空间数据同化系统，可以全球或区域，多模型，3/4D-Var。其组成及各组成间的联系如图所示。
在4.0之后的版本，WRFDA的编译安装可以在WRF源码上进行。
解压WRF到目录WRFDA-4.2.2
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd ${WRF_INSTALL}
$ unzip -d /tmp WRF-v4.2.2.zip
$ mv /tmp/WRF-4.2.2 ${WRF_INSTALL}/WRFDA-4.2.2
$ cd ${WRF_INSTALL}/WRFDA-4.2.2编译
$ ./configure wrfda
编译选项选择
3.（dmpar）
执行编译
$ ./compile all_wrfvar 2>&1 | tee compile_wrfda.out
编译成功后，你可以在${WRF_INSTALL}/WRFDA-4.2.2/var/build/目录下找到WRFDA的EXE文件da_wrfvar.exe
11.安装OBSGRID
下载OBSGRID
OBSGRID可以在Github下载：
https://github.com/wrf-model/...
$ source /fsx/wrf-arm/wrf-install.env
$ cd ${WRF_INSTALL}
$ git clone https://github.com/wrf-model/OBSGRID
$ cd ${WRF_INSTALL}/OBSGRID编译配置文件使用你熟悉的编辑器，例如view编辑文件arch/configure.defaults，在顶部添加以下内容：
###########################################################
#ARCH Linux aarch64, gfortran compiler
#
FC = gfortran
FFLAGS = -ffree-form -O -fconvert=big-endian -frecord-marker=4 -ffixed-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
F77FLAGS = -ffixed-form -O -fconvert=big-endian -frecord-marker=4 -ffree-line-length-0 -fallow-argument-mismatch -fallow-invalid-boz
FNGFLAGS = $(FFLAGS)
LDFLAGS =
CC = gcc
CFLAGS =
CPP = /usr/bin/cpp -P -traditional
CPPFLAGS = -D_UNDERSCORE -DBYTESWAP -DLINUX -DIO_NETCDF -DBIT32 -DNO_SIGNAL编译
$ ./configure
选择
Select 1. Linux aarch64, gfortran compiler
修改文件configure.oa中NETCDF_LIBS的值
NETCDF_LIBS = -L${NETCDF}/lib -lnetcdff -lnetcdf
执行编译
$ ./compile 2>&1 | tee -a compile_oa.out
目前缺乏NCAR Graphics Library,所以编译plot的程序时会收到失败的信息(但不影响OBSGRID的编译)
gfortran-o plot_soundings.exe plot_soundings.o module_mapinfo.o module_report.o module_skewt.o date_pack_module.o -L/lib -lncarg -lncarg_gks -lncarg_c -lX11 -lm -lcairo -L/fsx/wrf-arm/netcdf/lib -lnetcdff -lnetcdf -I/fsx/wrf-arm/netcdf/include/usr/bin/ld:cannot find-lncarg/usr/bin/ld:cannot find-lncarg_gks/usr/bin/ld:cannot find-lncarg_c/usr/bin/ld:cannot find-lcairocollect2:error:ld returned 1 exit status
编译成功后，你可以在OBSGRID当前目录下${WRF_INSTALL}/OBSGRID找到OBSGRID的EXE文件obsgrid.exe
WPS数据前处理与WRF并行计算
WRF任务运行之前，需要准备数据并进行预处理，数据包括静态地理数据和实时气象数据，都可以从NCEP的官网获取；之后分别用WPS的geogrid、ungrib和metgrid进行数据预处理，产生相应的文件，之后就可以执行WRF任务了，如下示意图：
- 下载静态地理数据
在/fsx目录下新建文件夹data，下载到其中，可从官方网站获取：http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/...
$ cd /fsx
$ mkdir data
$ cd data
$ wget https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/src/wps_files/geog_high_res_mandatory.tar.gz然后解压缩静态地理数据，并取消tar文件，2.6G的文件最终会成为29G的文件。文件较大，需要等待一段时间。解压缩后的文件j夹名称为WPS_GEOG
$ gunzip geog_high_res_mandatory.tar.gz
$ tar -xf geog_high_res_mandatory.tar然后修改namelist.wps文件中的&geogrid部分，将静态文件目录提供给geogrid程序。
$ cd /fsx/wrf-arm/WPS-4.2
$ view namelist.wps
geog_data_path ='/fsx/data/WPS_GEOG/'2.下载实时气象数据
实时气象数据可从官方网站获取：ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod
在/fsx/data目录下创建一个目录weather_data，将实时数据下载到weather_data中。本例中下载2021年6月22日的f000、f006、f012三个数据作为测试数据，您可以根据自己的需求选择其他实时数据用于测试。
$ cd /fsx/data
$ mkdir weather_data
$ cd weather_data
$ wget ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20210622/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000
$ mv gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000 GFS_00h
$ wget ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20210622/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f006
$ mv gfs.t00z.pgrb2.0p25.f006 GFS_06h
$ wget ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20210622/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f012
$ mv gfs.t00z.pgrb2.0p25.f012 GFS_12h3.运行geogrid
转到WPS目录中，运行geogrid
$ cd /fsx/wrf-arm/WPS-4.2
$ ./geogrid.exe>＆log.geogrid这一步运行成功的标志是创建了geo_em.*文件，在本例中为 geo_em.d01.nc 和geo_em.d02.nc
4.运行ungrib
运行ungrib，首先修改链接到GFS和Vtables的正确位置
$ ./link_grib.csh /fsx/data/weather_data/
$ ln -sf ungrib/Variable_Tables/Vtable.GFS Vtable然后修改namelist.wps文件的start_date和end_date，与实时数据相契合
start_date = '2021-06-22_00:00:00','2021-06-22_00:00:00',
end_date = '2021-06-22_12:00:00','2021-06-22_12:00:00'然后运行ungrib
$ ./ungrib.exe
这一步运行成功的标志是创建了FILE:*文件，在本例中为FILE:2021-06-22_00、FILE:2021-06-22_06、FILE:2021-06-22_12
5.运行metgrid
$ ./metgrid.exe>＆log.metgrid
这一步运行成功的标志是创建了met_em*文件
- 复制数据到WRF工作目录
进入WRF目录，将met_em.*文件复制到工作目录
$ cd ${WRF_INSTALL}/WRF-4.2.2
$ cp ${WRF_INSTALL}/WPS-4.2/met_em* ${WRF_INSTALL}/WRF-4.2.2/run/- 修改namelist.input文件
修改namelist.input文件中的开始和结束时间，每一行三项设置为相同时间，开始和结束时间与实时数据相契合；修改num_metgrid_levels参数为34，与实时数据相契合。
start_year = 2021, 2021, 2021,
start_month = 06, 06, 06,
start_day = 22, 22, 22,
start_hour = 00, 00, 00,
end_year = 2021, 2021, 2021,
end_month = 06, 06, 06,
end_day = 22, 22, 22,
end_hour = 12, 12, 12,
num_metgrid_levels = 34,8.运行初始化程序real
$ mpirun -np 1 ./real.exe
检查输出文件以确保运行成功，运行成功后会看到每个域的wrfbdy_d01和wrfinput_d0* 文件。如果有错误，根据文件中的提示修改namelist.input文件中的参数。
$ tail rsl.error.0000
9.运行WRF
可自行修改np参数，但要小于主节点实例的物理核数。
$ mpirun -np 8 ./wrf.exe
运行成功的标志是rsl.out.0000文件中有SUCCESS结尾，并生成wrfout*文件。
提交WRF并行计算任务
1.下载测试数据集
$ cd /fsx/data
$ wget https://dcn1tgfn79vvj.cloudfront.net/conus_2.5km_v4.tar.gz
$ tar -xzvf conus_2.5km_v4.tar.gz为方便执行wrf.exe测试，将wrf.exe软链接到数据目录下
$ ln -s ${WRF_INSTALL}/WRF-4.2.2/main/wrf.exe /fsx/data/conus_2.5km_v4/wrf.exe2.编写并保存测试脚本
$ vi wrf.sbatch
#!/bin/bash
#SBATCH --wait-all-nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --cpus-per-task=8
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --ntasks-per-core=1
#SBATCH --export=ALL
#SBATCH --partition=od-queue
#SBATCH --exclusive
#SBATCH -o /fsx/slurm.out
#ENV VARIABLES#
#---------------------Run-time env-----------------------------------------
ulimit -s unlimited
export OMP_STACKSIZE=12G
export OMP_NUM_THREADS=8
export KMP_AFFINITY=scatter,verbose
#WRF ENV
export WRF_INSTALL=/fsx/wrf-arm
export GCC_VERSION=10.2.0
export OPENMPI_VERSION=4.1.0
export PATH=${WRF_INSTALL}/gcc-${GCC_VERSION}/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/gcc-${GCC_VERSION}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=${WRF_INSTALL}/openmpi-${OPENMPI_VERSION}/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/openmpi-${OPENMPI_VERSION}/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/netcdf/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/pnetcdf/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${WRF_INSTALL}/hdf5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#--------------------------------------------------------------------------
echo "Running WRF on $(date)"
cd /fsx/data/conus_2.5km_v4/
mpirun --report-bindings ./wrf.exe &>> wrf.out
echo nstasks=$SLURM_NTASKS
date -u +%Y-%m-%d_%H:%M:%S >> wrf.times3.提交作业
在主节点上使用以下命令提交您的作业:
$ sbatch wrf.sbatch
使用命令squeue检查队列的状态。作业将首先标记为pending(PD状态)，因为正在创建资源(或处于down/drained状态)。如果您检查EC2仪表板，您应该会看到节点正在启动。
$ squeue
您还可以使用sinfo命令检查集群中可用节点的数量。
$ sinfo
您还可以使用scontrol命令查看详细作业信息。
$ scontrol show jobid -dd
WRF计算结果默认保存在目录数据集目录/fsx/data/conus_2.5km_v4。
4.查看WRF运行进程和输出结果
$ cd /fsx/data/conus_2.5km_v4/$ tail -f rsl.out.0000
运行完成后，查看输出结果文件：
1$ ls -lh wrfout*
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 2.1G Apr 1 14:01 wrfout_d01_2018-06-17_00:00:00采用ncview或者Panoply等软件查看结果文件的输出变量和可视化化展示，以下是模拟三小时后的10m风速的图形：
- ncview
https://cirrus.ucsd.edu/ncview/
- Panoply
https://www.giss.nasa.gov/too...
任务提交后，ParallelCluster会根据任务需求自动启动计算实例，添加到集群中，并行执行任务；任务完成后，一段时间内如果没有任务运行在计算节点，ParallelCluster会将计算节点终止，节约成本。
总结
综上所述，WRF模式系统全流程组件都可以在基于Amazon Graviton2的Arm架构实例上运行，同时使用ParallelCluster的灵活管理，使得WRF任务的运行既高效，又经济。在云上使用WRF做气象分析和预测不仅可以使您的效率大大提高，成本灵活可控，也使得成果的展示和使用更加便捷。
参考资料
1.Amazon Graviton官网：
https://aws.amazon.com/cn/ec2...
2.Amazon ParallelCluster：
https://docs.Amazon.amazon.co...
3.WRF用户手册：
https://www2.mmm.ucar.edu/wrf...
4.WRF官网地理数据下载：
http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/...
5.NCEP气象实时数据下载：
ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod
本篇作者
杨志浩
亚马逊云科技解决方案架构师
负责基于亚马逊的云计算方案的咨询与架构设计，目前专注在新能源电力行业。致力于推广HPC，IoT技术领域在风电，光伏等新能源电力行业的应用。
吴金福
亚马逊云科技混合云方案架构师
负责基于亚马逊云科技的混合云方案架构的咨询和设计。在加入亚马逊云科技之前，就职于大型集团企业。负责私有云数据中心的方案设计和建设，在数据中心基础设施、虚拟化、高性能计算和混合云等领域有着多年的经验积累。
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