Прогнозите за времето са известни със своята неточност, а климатичното моделиране е още по-сложно.

Въпреки това, с всяка изминала година ние се учим все по-добре да предвиждаме какво ще ни поднесе природата – благодарение на усъвършенстването на моделите и увеличаването на изчислителните мощности.

Този напредък може би не е толкова бърз, колкото бихме искали, но е постоянен.

А сега е постигнат голям пробив – създаден е цифров двойник на Земята, който обединява прогнозирането на времето с климатичното моделиране.

Впечатляваща разделителна способност

Разделителната способност на модела е 1,25 километра. Това означава, че цялата повърхност на планетата е разделена на квадрати с такъв размер, а над всеки от тях е моделиран и участък от атмосферата.

Така в системата има повече от 670 милиона изчислителни клетки.

За всяка от тях е стартирана серия взаимосвързани модели, които отразяват основните динамични системи на Земята.

Те са разделени на две категории – „бързи“ и „бавни“.

Към „бързите“ се отнасят енергийните и водните цикли – тоест, по същество, времето. За да се проследят точно тези процеси, е необходимо високо разделение от 1,25 км.

За тази част е използван моделът ICON (ICOsahedral Nonhydrostatic), разработен от Германската метеорологична служба и Института по метеорология „Макс Планк“.

„Бавните“ процеси включват въглеродния цикъл и измененията в биосферата и геохимията на океана.

Те отразяват тенденции, които се развиват с години или дори десетилетия, а не за няколко минути – времето, за което една буря може да се премести от една клетка с размер 1,25 км в друга.

Именно съчетанието на тези „бързи“ и „бавни“ процеси представлява истинският пробив в това изследване.

Обикновено моделите, които изчисляват такива сложни системи, досега са били технически възможни само при разделителна способност от около 40 км.

Благодарение на съчетаването на задълбочено програмно инженерство с голям брой от най-съвременните компютърни чипове, които могат да се купят днес.

Моделът, залегнал в основата на тази работа, първоначално е написан на Фортран.

От създаването си той е бил допълван многократно, което е затруднило използването му в съвременни изчислителни архитектури.

Затова авторите са използвали рамката Data-Centric Parallel Programming (DaCe), която обработва данните по начин, съвместим със съвременните системи.

За изпълнение на модела са използвани суперкомпютрите JUPITER (в Германия) и Alps (в Швейцария), и двата изградени на базата на новите чипове NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Тези GPU (използвани и за обучение на изкуствен интелект – в случая известни като Hopper) работят в тандем с CPU от ARM, наречени Grace.

Разделението на изчислителните задачи и специализацията позволяват „бързите“ модели да се стартират на GPU, които са подходящи за тяхната висока скорост на обновяване, докато „бавните“ модели на въглеродния цикъл се изпълняват на CPU.

Благодарение на умелото разпределение на изчислителните ресурси е постигнато „времево компресиране“ – ключов показател за ефективност – със стойност 145,7.

Това означава, че машина с 20 480 суперчипа GH200 е успяла да симулира повече от 145 дни само за един реален ден.

За тази цел моделът е използвал почти 1 трилион степени на свобода – тоест, толкова различни параметри е трябвало да бъдат изчислени. Не е изненадващо, че за тази задача е необходим суперкомпютър.

Статията е публикувана като препринт в arXiv.