海冰是全球气候变化最敏感的部分之一,海冰变化具有全球气候变化指示和放大器的作用;海冰模型作为地球系统模型中最重要的组成部分之一,近年来,被广泛应用于计算和推演南北极海冰的变化情况。如今南北极的气候以及环境问题日益复杂,对于海冰模型计算过程中的精确度要求也变得越来越高。由于海冰模型应用本身具有计算密集型的特点,所以海冰模型的模拟计算过程一般需要数小时至几天不等,对海冰模型计算时效性的要求也越来越高,如何提升海冰模型的运算效率,探索海冰模型的最佳性能成为了业界研究的热点问题。“曙光”超级计算机是典型的x86体系结构超级计算机,通过多节点协同的工作方式实现大型应用程序的运行。本文将5.12版本的海冰模型应用程序移植到了“曙光”超级计算机上;海冰模型开源的输入数据为精确度较低的3度网格数据,且3度网格数据只能在cartesian的划分方式下运行,为使海冰模型模拟结果更精确,通过大气的T62原始网格数据转化生成海冰模型所需要的1度输入数据,基于海冰模型的七种网格划分方式,通过改变开启的MPI进程数目、调整网格划分方式及相关参数配置,对海冰模型的并行性能进行调优。“神威_太湖之光”超级计算机作为我国具有自主知识产权的新一代超级计算机,其“申威26010”众核处理器为海冰模型的运行提供了全新的体系结构。为了使海冰模型能够在“神威_太湖之光”超级计算机上成功运行且拥有更好的运算性能,对海冰模型在“神威_太湖之光”上进行了移植与并行性能调优。首先基于“申威26010”众核处理器体系结构以及其特有编译系统的特点,将在x86体系结构下开发的海冰模型成功移植到了“神威_太湖之光”上,通过改变不同的运行模式与参数配置获取各个运行模式下的性能变化情况,通过对海冰模型的性能调优使海冰模型在“神威_太湖之光”有好的性能表现。通过性能调优研究发现,在slenderx2划分方式下,320个MPI进程与16个MPI进程相比,性能提升了 8.32倍。在“神威_太湖之光”超级计算机上,通过性能调优研究发现,在 320 个 MPI 进程下,slenderx2(2x96 2)与 slenderx2(2x6 32)相比,性能提升了 117.3倍。为相关研究人员更加高效地使用海冰模型提供帮助,也为海冰模型的并行优化工作提供借鉴。