全球數(shù)值預(yù)報(bào)向1至5公里邁進(jìn)，異構(gòu)計(jì)算正成為重要支撐。近日，MCV數(shù)值模式依托曙光8000實(shí)現(xiàn)全球公里級(jí)預(yù)報(bào)計(jì)算時(shí)效達(dá)標(biāo)，為這一技術(shù)路線增添了國(guó)產(chǎn)應(yīng)用實(shí)踐。

公里級(jí)競(jìng)爭(zhēng)，推動(dòng)計(jì)算架構(gòu)改變

數(shù)值預(yù)報(bào)的發(fā)展，一直與計(jì)算能力相互推動(dòng)。更強(qiáng)的算力，讓科研人員能夠采用更細(xì)的網(wǎng)格，研究更多天氣過(guò)程。如今，歐洲ICON、美國(guó)MPAS等主流模式團(tuán)隊(duì)相繼借助加速計(jì)算平臺(tái)，向全球公里級(jí)推進(jìn)。

分辨率提高，帶來(lái)的計(jì)算需求并不只是多做一些運(yùn)算。計(jì)算單元之間需要交換更多數(shù)據(jù)，模擬結(jié)果也要及時(shí)保存。規(guī)模越大，通信、存儲(chǔ)和任務(wù)分配對(duì)效率的影響越明顯。即使增加處理器，整場(chǎng)預(yù)報(bào)也未必能按比例提速。

科研團(tuán)隊(duì)因此需要重新安排計(jì)算任務(wù)：哪些工作適合通用處理器，哪些可以交給加速處理器大規(guī)模并行完成。異構(gòu)計(jì)算通過(guò)這種分工，提高整體運(yùn)行效率，為模式繼續(xù)提升分辨率提供空間。

這也是公里級(jí)競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)出的計(jì)算趨勢(shì)。前沿問(wèn)題越復(fù)雜，科研方法與計(jì)算架構(gòu)的聯(lián)系就越緊密。模式研發(fā)需要考慮平臺(tái)特點(diǎn)，計(jì)算系統(tǒng)也要圍繞具體任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。

國(guó)產(chǎn)異構(gòu)平臺(tái)完成應(yīng)用驗(yàn)證

此次發(fā)布的成果，由中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心與中科曙光聯(lián)合完成。MCV模式在曙光8000上，用不到1小時(shí)完成全球5公里分辨率、未來(lái)10天的預(yù)報(bào)計(jì)算，達(dá)到國(guó)際主流業(yè)務(wù)時(shí)效標(biāo)準(zhǔn)，并通過(guò)批量預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)。

曙光8000采用超智融合異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)。圍繞MCV模式，團(tuán)隊(duì)共同優(yōu)化計(jì)算、通信、存儲(chǔ)和軟件系統(tǒng)，并驗(yàn)證不同計(jì)算單元運(yùn)行結(jié)果嚴(yán)格一致，使計(jì)算效率和結(jié)果可靠性同時(shí)滿足要求。

存儲(chǔ)讀寫(xiě)效率提升約30倍，是其中一個(gè)有代表性的改進(jìn)。它說(shuō)明，提高任務(wù)運(yùn)行速度既需要更強(qiáng)的運(yùn)算能力，也需要減少等待數(shù)據(jù)的時(shí)間。只有各環(huán)節(jié)配合起來(lái)，硬件能力才能充分用于科研。

這樣的應(yīng)用過(guò)程，也讓科研機(jī)構(gòu)與計(jì)算企業(yè)的合作更加深入。模式團(tuán)隊(duì)提出問(wèn)題，計(jì)算團(tuán)隊(duì)分析瓶頸，雙方共同調(diào)整，再通過(guò)完整任務(wù)檢驗(yàn)效果。積累下來(lái)的工具和經(jīng)驗(yàn)，會(huì)繼續(xù)推動(dòng)國(guó)產(chǎn)計(jì)算平臺(tái)完善。

在全球5公里計(jì)算時(shí)效達(dá)標(biāo)之后，團(tuán)隊(duì)還完成了全球3公里分辨率模擬試驗(yàn)。更高分辨率尚處于研究階段，但模式繼續(xù)演進(jìn)已有了可供驗(yàn)證的平臺(tái)。

從支撐模擬，到改變研究方法

氣象領(lǐng)域的進(jìn)展，是前沿科研計(jì)算需求變化的一個(gè)縮影。生命科學(xué)、材料研究和流體模擬等領(lǐng)域，也越來(lái)越多地將數(shù)值模擬與人工智能結(jié)合。

數(shù)值模擬用于描述復(fù)雜過(guò)程、生成數(shù)據(jù)，人工智能從結(jié)果中尋找規(guī)律、輔助模型改進(jìn)。一次計(jì)算由此可以為下一輪研究提供更多線索，幫助科研人員篩選問(wèn)題、調(diào)整方向。

這種科學(xué)智能研究方式，需要平臺(tái)同時(shí)具備高精度科學(xué)計(jì)算和人工智能訓(xùn)練推理能力。曙光8000將兩類能力統(tǒng)一到同一系統(tǒng)，為模擬、分析和驗(yàn)證之間的銜接提供條件。其在蛋白質(zhì)研究、分子動(dòng)力學(xué)、湍流模擬等方向的應(yīng)用，也體現(xiàn)了這一需求的廣泛性。

從全球公里級(jí)預(yù)報(bào)出發(fā)，可以看到一條更深的變化：科學(xué)問(wèn)題推動(dòng)計(jì)算架構(gòu)演進(jìn)，異構(gòu)計(jì)算又促進(jìn)數(shù)值方法與人工智能結(jié)合。先進(jìn)算力由此更深入地參與研究過(guò)程，幫助科研人員加快驗(yàn)證、擴(kuò)大探索范圍，為前沿發(fā)現(xiàn)提供新的可能。