A resolução de problemas conhecidos por grand challenge, como é o caso da previsão do tempo por meio de modelos numéricos, demandam computação de alto desempenho. Apesar da consolidação dos clusters como solução para prover alto desempenho, a escolha dos computadores que o compõe está submetida à variabilidade das configurações disponíveis no mercado. De fato, a inserção de processadores multi-core em ambientes de cluster cria um cenário distinto no que diz respeito à comunicação entre processos. Nesse contexto, propõe-se uma abordagem em que alguns núcleos de processamento não são alocados a processos da aplicação, com o intuito de construir clusters econômicos mas também eficientes, interconectados por Gigabit Ethernet em alternativa a redes de interconexão como Myrinet e lnfiniband. Experimentos com o modelo numérico de previsão do tempo WRF (Weather Research and Forecasting Model) e o algoritmo de granularidade fina IS do NAS Parallel Benchmarks, revelaram redução de mais de 20% no tempo de execução. Portanto, os resultados empíricos indicam um ganho expressivo no desempenho de um mesmo cluster quando configurado segundo a abordagem proposta, provando a pertinência deste trabalho.

A computação científica demanda poder computacional de alto desempenho principalmente para resolver em tempo hábil problemas conhecidos como “grandes desafios”. Devido à limitação de clock, cada vez mais arquiteturas não-convencionais construídas com processadores conhecidos como commodity estão sendo utilizadas nesta tarefa, como por exemplo os ambientes multi-cluster. Atualmente, a inserção de processadores com múltiplos núcleos nas configurações de cluster cria um cenário diferenciado no que diz respeito à comunicação entre processos paralelos nestes ambientes. Nesse contexto, o presente artigo vem para ampliar a discussão e apontar possibilidades de ganho em desempenho e eficiência. Os resultados empíricos obtidos com a execução do modelo numérico de previsão do tempo WRF (Weather Research and Forecasting Model) revelaram speedup de 1.39 resultante da adequação do subsistema de comunicação entre processos às especificidades da aplicação e do cluster multi-core em foco, o que reforça a importância da análise e a pertinência deste trabalho.