几十年来,用于天气预报的计算资源一直在跟踪最先进的超级计算的进步。也就是说,天气领域需要具有最大数据摄取和存储容量以及最强大处理能力的系统。由于日常天气预报和恶劣天气警告的准确性取决于高性能计算,并且越来越多地与人工智能相结合,因此天气部门 IT 支出没有受到 COVID-19 大流行的影响也就不足为奇了。Hyperion Research 预测,它实际上将在 2021 年至 2024 年之间以惊人的 33%增长1,大大超过整个 HPC 行业的预期增长。
推动这种增长的不仅是需要预测越来越不稳定的、气候变化驱动的天气事件,而且[1]还需要先进技术和技术战略的出现,从而实现更有效的天气建模。
随着我们接近以极端计算能力和极端异构性为特征的百亿亿级超级计算时代,似乎是与领先的天气技术专家、惠普企业地球科学部门经理 Ilene Carpenter 坐下来讨论天气预报的 HPC 趋势的好时机– 特别是主要气象中心迅速采用人工智能技术。
“人工智能已经在天气预报中使用了很长时间,但现在由于机器学习的进步,在海量数据的可用性和 GPU 的力量的推动下,它再次复苏,”卡彭特告诉我们。“天气预报中心是首批超级计算机用户之一。现在,他们将超级计算机上的物理建模与人工智能和数据驱动的方法相结合,以实现更好的预测。”
例如,国家大气研究中心 ( NCAR ) 明年将部署一台名为 Derecho的新型 HPE Cray EX 超级计算机。与当前的 HPE SGI 8600 Cheyenne 系统相比,它的速度将提高近 3.5 倍,能源效率提高近 6 倍。
“NCAR 需要一台足够强大的超级计算机来支持复杂的物理建模和机器学习算法,”她说,“以提高对天气和气候以及季节性供水和干旱风险等事物的理解。NCAR 的研究还为应急响应人员提供了更好的野火行为预测模型,因此他们可以挽救生命和数百万美元的财产损失。”
该系统部分通过名为SmartSim的工具结合 HPC 和 AI 的能力使其能够支持 NCAR 的高要求需求。
“每一项技术,HPC 和人工智能,都相互依赖,因为仅靠它们根本无法把工作做好,”她说。“我们想让这种新范式的使用更容易,因此 Cray,现在是 HPE,开发了SmartSim,它允许研究人员通过添加几行代码将 AI 添加到他们的传统模拟中。”
SmartSim 是一个开源框架,它使用 Fortran 或 C/C++ 编写的天气和气候应用程序能够与 AI 模型和现代数据分析方法交互。SmartSim 工具有助于支持 HPC 模拟、数据分析和人工智能的融合。
在 HPE 最近与美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 和 NCAR 的合作中,SmartSim 使这些机构能够运行 MOM6,这是一种气候尺度海洋学模型模拟,显示能量运动的详细程度,以前在计算上过于昂贵,无法用于生产年代际到世纪的气候模型。
“使用 AI 和 SmartSim,他们能够用 AI 模型取代耗时的涡动能计算,”Carpenter 说。“由于全球变暖中超过 80% 的多余热量被捕获并储存在海洋中,因此这种模拟是帮助科学家了解气候变化影响的难题的关键部分。”
在后登纳德标度时代增加多样性、专业化和异质性是天气预报中心面临的一项特殊挑战。“我们需要为处理器和加速器提供多种选择,”Carpenter 说,“事实上,我们可以预见处理器内部会出现异构的一天。客户的选择将无处不在,因此应用程序需要在快速变化的硬件和软件环境中的许多架构上运行,并需要管理大量数据。”
Carpenter 告诉我们,就像商业组织一样,气象中心越来越多地寻求云优先或云智能战略来适应他们的经济目标,以便向更广泛的用户群提供他们的服务,并应对生成和处理的数据前所未有地激增,以提供更精确、更频繁和更详细的天气预报。
从 Cray 开始,HPE 几代以来一直为英国气象局提供服务,英国气象局是世界上最大的天气预报机构之一。现在,微软已与 HPE服务器 合作,将 Met Office 的新型 HPE Cray EX 超级计算机带入云端。
多年来,HPE 和微软通过 Cray 建立了一个超级计算联盟,致力于实现这种超级计算即服务模式。它现在正在 Azure 云中实现并大规模实现,使气象局能够使用人工智能、建模和模拟来工作并根据其数据洞察采取行动。
“全球绝大多数国家天气预报中心目前都在使用我们的系统,”卡彭特说。“虽然一些客户,如 NCAR,运行自己的数据中心,但其他客户,如美国空军,拥有橡树岭国家实验室,采购和托管他们的系统。HPE Cray EX 超级计算机正迅速成为全球领先气象中心在各种消费模式中部署这些系统的首选 HPC 系统。”
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