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Du 7 décembre 2016 au 9 décembre 2016

Couplage de codes avec OASIS

nasri |  0 comment |  

FORMATION ANNULEE
Limite d’inscription : 15 jours avant le début de la formation
Durée : 3 jours / (21 heures)

 

Descriptif

Le coupleur OASIS, développé depuis environ 20 ans au CERFACS, est un logiciel permettant l’échange synchronisé de l’information de couplage entre modèles numériques représentant les différentes composantes du système climatique. Cette formation a pour objectif de familiariser les participants aux fonctionnalités d’OASIS et d’utiliser le coupleur sur leur plateforme de calcul.

 

Public cible

Ce cours s’adresse aux ingénieurs, physiciens, informaticiens et numériciens désirant développer ou utiliser des couplages avec le coupleur OASIS.

 

Pré-requis

Connaissances du système d’exploitation Linux et de la programmation Fortran.

Responsable scientifique : Laure COQUART et Sophie VALCKE

 

Tarifs

  • Stagiaires/PhDs/PostDocs : 150 €
  • Associés CERFACS/CNRS/INRIA : 450 €
  • Public : 900 €**

**Les 4 premiers participants Européens inscrits bénéficient du support financier d’un projet Européen, le coût de l’inscription est ainsi réduit de moitié (450 € HT au lieu de 900 € HT).

Programme

(Tous les jours de 9h à 17h30)

La formation débutera par une présentation générale d’OASIS suivie d’un tutorial au cours duquel les participants sont guidés pas-à-pas à travers les diverses étapes de compilation et d’exécution d’un modèle couplé jouet reproduisant des échanges de couplage entre deux pseudo modèles. Les participants se familiariseront ensuite avec un environnement de calcul permettant de tester la qualité des interpolations du coupleur OASIS et seront invités à l’utiliser avec les grilles de leurs modèles. Finalement, les participants installeront et compileront OASIS sur leurs plateformes de calcul si elles sont accessibles à distance et, en fonction du temps disponible, commenceront à interfacer OASIS dans leur modèles. Cette étape essentielle à la construction d’un modèle couplé sera d’autant plus efficace que les participants connaissent bien le code de leurs modèles.

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