国产算力跑进全球公里级天气预报 " 第一阵营 "｜图 AI 生成

作者／   IT 时报  贾天荣

编辑／   王昕  孙妍  

你有没有想过，手机天气 App 里一句简单的 " 明天下雨 "，背后究竟要算多少东西？

温度、湿度、气压、风速、云、水汽……在数值天气预报的世界里，地球大气会被切分成无数个立体 " 小盒子 "，计算机根据物理方程，一步一步推演这些 " 小盒子 " 里的大气接下来会怎样运动。" 小盒子 " 切得越细，计算机眼中的地球就越接近真实世界，那些过去容易被忽略的山脉、气流以及中小尺度天气系统，也有机会被 " 看见 "。

问题在于，盒子越小，需要的算力越惊人。模式分辨率每提高一倍，计算量可能增加 8 至 16 倍。当全球天气预报从十几公里向 5 公里乃至 1 — 3 公里逼近，一堵巨大的 " 算力墙 " 也挡在气象学家面前。

9 月 15 日，在郑州国家超算互联网核心节点，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光公布了一项最新成果：下一代天气 - 气候一体化模式 MCV 运行在曙光 8000 上，不到 1 小时即可完成全球 5 公里分辨率、未来 10 天的天气预报计算，并通过批量预报质量检验。在此基础上，双方还完成了全球 3 公里分辨率模拟试验。

当全球主要气象机构都在向公里级数值预报推进时，这意味着中国自主研发的气象模式，已经借助国产算力跨过全球 5 公里预报的一道重要门槛。更特别的是，这一次模式是国产的，背后的算力也是国产的。

5 公里天气预报

能 " 看见 " 什么？

5 公里，究竟意味着什么？

它并不是说天气预报只能精确到方圆 5 公里，而是指数值模式的水平网格分辨率。理解它可以把天气模式想象成一台拍摄地球大气的 " 超级相机 "：网格越细，像素越高，能够识别出来的天气细节也就越丰富。

中国气象局地球系统数值预报中心首席科学家陈起英在接受《IT 时报》等媒体的采访中，举了一个普通人更容易理解的例子。" 从 12.5 公里到 5 公里，主要是水平分辨率的提高，所以对中小尺度的过程会把握得更准确。" 陈起英表示，以暴雨为例，在 12.5 公里分辨率下，有些暴雨过程的强度上不去，模式可能只能报出中雨；提高到 5 公里以后，则可以报到暴雨以上的强度。台风也是类似，12.5 公里模式对路径已经能够进行预报，但强度容易偏弱，到 5 公里以后，对台风强度的刻画会更好。

为什么几公里的差距，会带来这么大的变化？中科曙光高端计算总工程师卜景德在现场用一座 " 山 " 解释了这个问题。假设现实中有一座 1000 米高的山，在较粗的模式网格中，它可能被 " 削平 " 成两三百米，但山的高度恰恰会改变空气的流动，进而影响降水的位置和强度。随着分辨率提高，数字世界中的地形与真实地球更加接近，过去被平均掉的一些细节，也开始进入天气预报的计算之中。

图源：unsplash

这也是全球数值天气预报不断向更高分辨率推进的原因。中国气象局地球系统数值预报中心研究员李兴良介绍，目前美国相关全球业务模式约为 12.5 — 13 公里，欧洲中期天气预报中心约为 9 公里，全球主要气象机构下一步都在向 5 公里推进。虽然科研实验已经可以做到 1 — 3 公里甚至更高，但业务预报必须同时考虑算力成本、计算效率和实际收益。

"5 公里分辨率，我们整个预报能力有一个质的飞跃，不是简单的分辨率提升。" 李兴良说。

从 21 小时到 1 小时

分辨率越高，代价也越大。蒋沁谷给出了一组直观的数字：水平分辨率提高一倍，网格点数量大约增加 4 倍；与此同时，为保证计算稳定，模式每向未来推进一步的时间步长还要缩短，计算量由此可能增加 8 倍；如果垂直方向的分辨率也同步提高，计算量甚至可能增加到 16 倍。

但天气预报偏偏是一项等不起的计算。天气一直在变化。如果 10 天的天气预报需要算 21 个小时，等结果送到预报员手中，留给分析、研判和发布预警的时间已经大幅缩短。

此前，MCV 全球 5 公里模式在 CPU 平台上测试，完成一次计算大约需要 21 小时。而此次在曙光 8000 平台上，计算时间被压缩到 1 小时以内。" 这个结果是非常让人惊喜的。" 蒋沁谷说，它为未来公里级预报业务化奠定了计算基础。

这个 "1 小时 "，也是此次成果中一个容易被忽略的关键数字。数值天气预报真正进入业务系统有严格的时效要求。蒋沁谷介绍，以美国遴选下一代模式时的标准为参照，预报模式一天约需要在 8.5 分钟内完成，也就是说，未来 10 天的模式积分要在现实世界约 85 分钟内跑完。计算完成后，模式产品还要交给预报员，与卫星、雷达等观测资料结合，经过分析研判后才能形成公众最终看到的天气预报；遇到极端天气，还需要进一步形成预警。

因此，从 21 小时压缩到 1 小时，改变的不只是一个 " 跑分 "，而是让全球 5 公里模式开始拥有进入实际业务流程所需要的时间条件。

全球公里级预报

进入 " 算力竞赛 "

实际上，全球气象界正在经历一场围绕公里级预报的竞赛。中国气象局从 2022 年开始部署下一代模式研发。蒋沁谷介绍，同一时期，国际主流气象机构也相继开启下一代模式研究，" 从这个程度来说，我们都在同一起跑线上 "。目前 MCV 在第 10 天锋面降水等模拟中，已经能够与美国 FV3、德国 ICON 等模式进行比较。

真正困难的地方，在于继续把网格缩小。按照团队测算，如果要在传统 CPU 架构下实现全球 5 公里模式并在 2 小时以内完成计算，可能需要接近 10 万个 CPU，这在实际业务中很难实现。因此，利用 GPU 等加速计算设备，把数值天气模式迁移到异构计算平台，已经成为国际气象计算探索的重要方向。

但 " 换 GPU" 并不像给电脑更换一块显卡那么简单。气象模式经过几十年发展，积累了大量代码和算法。如果为了新的硬件架构将代码全部重写，不仅成本巨大，模式后续每一次升级也意味着新的维护压力。

过去一年多，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光围绕 MCV 进行联合优化，将整个模式移植到加速平台，并针对内存管理、通信算法等环节进行改造，在保证 CPU 与 DCU 平台计算结果一致的基础上提高运行效率。

与此同时，天气预报还是一个极度 " 吃数据 " 的任务。网格越密，每一个网格点上需要记录的变量越多，计算单元之间需要交换的数据也越庞大。算得再快，如果数据来不及读写，芯片依然只能等待。

此次优化中，存储读写效率提升约 30 倍。这意味着，当全球天气预报进入公里级以后，比拼的已经不是单颗芯片的峰值性能，而是计算、通信、存储、软件与气象模式共同组成的一套系统能力。

下一站，全球 3 公里

5 公里还不是终点。按照中国气象局下一代模式的发展方向，未来还将向全球 3 — 5 公里、区域 200 — 500 米的高精度大气模式继续推进。此次全球 5 公里计算时效达标之后，团队已经利用曙光 8000 率先完成全球 3 公里分辨率模拟试验。

与此同时，AI 也正在进入天气预报。传统数值天气预报根据物理方程计算大气如何运动，AI 天气模型则可以从大量历史数据中寻找规律。未来，两条路线很可能逐渐交汇：同一个系统里，既运行高精度的传统科学计算，也运行 AI 训练和推理，通过 " 超算 + 智算 " 共同提高天气预报能力。

不过，从一次成功的 5 公里计算，到真正每天稳定运行的业务天气预报，中间仍有距离。李兴良在群访中强调，目前 5 公里分辨率已经实现，在已有初始场驱动下，冬季可预报性可以达到 9 天，但天气预报是一条完整链路，除了模式本身，还包括观测、资料同化等环节，整个系统仍需要持续迭代。" 我们现在打通的是模式这一块。" 他说。

从几十公里到十几公里，再到 5 公里，天气预报的发展史，也是一部不断把数字地球 " 切细 " 的历史。当那些过去在计算机中被 " 削平 " 的山峰、被低估的暴雨和难以精细描述的台风逐渐显现出来，更强的算力最终要解决的，仍然是每个人都关心的那个问题：下一场雨究竟会下在哪里、下多大，又能不能更早一点告诉我们。

排版／ 季嘉颖

图片／ 中科曙光   AI 生成   unsplash

来源／《IT 时报》公众号 vittimes

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