東京工業大學 - 日本 ASUCA 中尺寸天氣預報模型

 
 

挑戰:


颱風、颶風及龍捲風會對經過的地區造成嚴重的破壞,現在又將面臨因「城市熱島效應」而造成局部地區豪大雨的頭痛問題。

基於準確天氣預報來針對此類氣候現象所提出的早期預警,目前僅僅只能做到防範的目的。因此氣象研究人員長期努力開發多樣化的預報技術,以模擬各種氣候現象。

在數字化的天氣預報裡,主題區域分割成網格以建立模型。十公里或更小尺寸網格的模型,一般稱為中尺寸模型(mesoscale model)。 在此模型裡,假設垂直重力與氣壓不再達到平衡,也必須計算空氣的垂直移動。 地面加熱了濕空氣,上升到天空中而形成雲,空氣裡的水氣凝結成水滴。 十公里的網格尺寸還不足以描述形成雲的過程,積雨雲的直徑一般都在十公里左右。 也就是說需使用比十公里更小的解析度。 但是縮小網格尺寸會造成計算量增加,按照現有的運算速度難以進行實際預報作業。

目前的天氣預報作業採用五公里網格,進行數字化的預報作業。 我們需要使用有更佳運算效能的超級電腦,以提高預報的精準性。

解決方案:



ASUCA 預估未來兩小時、四小時及六小時的氣流變化情況

日本氣象廳開發出下一代的中尺寸天氣預報模型,稱為 ASUCA。

與其他只使用 GPU 當成加速器的天氣模型不同之處,在於東京工業大學的青木尊之教授與下川辺隆史先生採用 CUDA 平行處理架構,將幾乎所有 ASUCA 碼移植到 GPU 上。 他們部署多項創新技術,以大幅加快整個應用程式的運算速度,在 GPU 記憶體上分配風速、氣壓、濕度和其他必要變數,並重疊通訊內容與運算內容,以強化在多 GPU 系統上的執行效能。

東京工業大學從2010年11月開始運行超級電腦 TSUBAME 2.0,使用 4224 顆 Tesla M2050 GPU,擁有 2.4 PFLOPS 峰值效能。 在 TSUBAME 2.0 上運行移植的 ASUCA 碼,效能高到足以進行網格尺寸小到 500 公尺的數字化預報,而那是日本氣象廳未來的目標。 他們使用氣象廳目前天氣預報所使用的相同數據。 此舉證明 GPU 可在實際 HPC 應用內容派上用場。

影響:



ASUCA 使用 5 km(左)與 500 m(右)網格尺寸所模擬出的雲層分布狀況

青木教授的團隊使用 TSUBAME 2.0 上 GPU 數量十分之一約 400 顆 GPU,以500公尺尺寸的網格來計算全日本的天氣預報內容。

過去難以對局部地區突發性豪大雨、龍捲風及其他天然災難進行預報。 擁有高解析度、運算更快速的中尺寸天氣預報模型,將能更快、更精準地預報此類災難,提高早期預警能力,保障人民的生命財產。