Mô hình khí tượng MCV của Trung Quốc đạt độ phân giải 5km, dự báo 10 ngày chỉ trong 1 giờ

Cảm ơn bạn đọc "" của IT đã gửi tin!

Theo tin từ IT ngày 16 tháng 9, Trung tâm Dự báo Số liệu Hệ thống Trái đất thuộc Cục Khí tượng Trung Quốc và Sugon hôm qua đã cùng công bố một cột mốc quan trọng của mô hình tích hợp thời tiết - khí hậu thế hệ mới (MCV) do Trung Quốc tự nghiên cứu phát triển.

Mô hình số MCV do Trung Quốc tự phát triển đã đạt chuẩn về thời gian tính toán dự báo số liệu quy mô toàn cầu ở cấp độ km, thể hiện năng lực của nền tảng tính toán không đồng nhất (heterogeneous computing) nội địa trong việc hỗ trợ các nghiên cứu khoa học tiên tiến đẳng cấp thế giới.

Lần này, mô hình MCV đã lần đầu tiên trên thế giới hoàn thành tính toán dự báo 10 ngày tới với độ phân giải toàn cầu 5 km trong vòng chưa đầy 1 giờ, đạt được thời gian then chốt cần thiết cho các ứng dụng nghiệp vụ.

So với các hệ thống dự báo toàn cầu đang vận hành nghiệp vụ chính thức trên quốc tế, thành tích này đã vượt qua mức cao nhất khoảng 9 km của hệ thống IFS thuộc Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF), dẫn đầu so với các đối thủ chính từ Âu, Mỹ và Nhật Bản.

MCV là mô hình khí quyển tích hợp toàn cầu và khu vực thế hệ mới do Cục Khí tượng Trung Quốc tự nghiên cứu phát triển, dựa trên phương pháp thể tích hữu hạn ràng buộc đa mô-men (multi-moment constrained finite-volume method), với mục tiêu bao phủ quy mô hàng trăm mét ở cấp khu vực và cấp km ở quy mô toàn cầu.

Thành tựu lần này đã rút ngắn thời gian tính toán dự báo 10 ngày với độ phân giải 5 km toàn cầu xuống còn khoảng 1 giờ, đáp ứng mục tiêu 5 km toàn cầu của quy hoạch "Kế hoạch 5 năm lần thứ 15", đồng thời cung cấp xác thực sớm cho việc kéo dài thời gian dự báo hữu dụng lên 9 ngày như quy hoạch đã đề ra.

Để so sánh, hệ thống IFS của Trung tâm Châu Âu có độ phân giải 9 km, hệ thống GFS của Mỹ là 13 km, và mô hình ICON của Đức là 13 km. Thế hệ trước của Trung Quốc là GRAPES và CMA-GFS có độ phân giải toàn cầu khoảng 12,5 km.

Lưu ý của IT: MCV là viết tắt của mô hình tích hợp thời tiết - khí hậu, suy diễn thời tiết tương lai thông qua việc giải các phương trình vật lý về chuyển động khí quyển; độ phân giải càng cao thì chi phí tính toán càng lớn.

Về mặt kỹ thuật, lần này không chỉ đơn thuần chuyển đổi một mô-đun duy nhất sang GPU, mà đã hoàn thành việc cải tạo không đồng nhất và tích hợp mã nguồn cho các phần then chốt như động lực học, vật lý và nội suy.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng OpenACC để hiện thực hóa "một bộ mã, hai cách vận hành", vừa hỗ trợ các bộ tăng tốc không đồng nhất nội địa, vừa duy trì khả năng vận hành trên CPU. Sau khi tối ưu hóa toàn bộ chuỗi, hiệu suất sử dụng tài nguyên tính toán tăng 10%, mô-đun truyền thông tăng tốc 3,7 lần và hiệu suất I/O tăng hơn 30%.

Quy trình xác thực áp dụng hệ thống khép kín bao gồm kiểm thử đơn vị, điều chỉnh liên kết toàn mô hình, đối chiếu kiểm chứng và xác thực bằng hình ảnh dự báo 10 ngày để đảm bảo tính nhất quán về độ chính xác. Việc kiểm tra tính nhất quán của kết quả nhị phân yêu cầu kết quả tính toán trên CPU và GPU phải hoàn toàn trùng khớp.

Sugon cho biết, mô hình MCV lần này dựa trên siêu cụm AI nội địa 100.000 card đầu tiên là Sugon 8000, hiện thực hóa sự tích hợp nguyên bản giữa tính toán khoa học độ chính xác cao và tính toán thông minh độ chính xác thấp, đánh dấu bước chuyển mình của nền tảng tính toán không đồng nhất nội địa từ xác thực nghiên cứu khoa học sang hỗ trợ hệ thống nghiệp vụ cấp quốc gia.

Hiện tại, nhóm nghiên cứu của hai bên đã hoàn thành thử nghiệm mô phỏng với độ phân giải 3 km toàn cầu, xác thực không gian mở rộng của năng lực tính toán không đồng nhất nội địa. Hướng tới nghiên cứu khoa học thông minh, Sugon 8000 sử dụng kiến trúc tính toán mở tích hợp siêu trí tuệ, cân bằng giữa mô phỏng số độ chính xác cao và huấn luyện/suy luận AI. Hệ thống đã tương thích với gần 200 ứng dụng ngành và hơn 500 mô hình lớn phổ biến, bao phủ hơn 30 lĩnh vực nghiên cứu khoa học và công nghiệp.