Прогнозите за времето често са неточни, а климатичното моделиране е още по-сложна задача.

И все пак способността ни да предвиждаме капризите на природата непрекъснато се подобрява благодарение на две ключови неща: по-прецизни модели и огромна изчислителна мощ.

Сега изследователи, ръководени от Даниел Клоке от Института „Макс Планк“ в Германия, описват това, което някои в научните среди наричат „свещения граал“ на климатичното моделиране – система с почти километрова разделителна способност, която съчетава метеорологично и климатично моделиране.

Модел с разделителна способност 1,25 км

Технически погледнато мащабът на новия модел не е точно 1 квадратен километър, а 1,25 км, но на практика това е безпрецедентна прецизност.

Моделът покрива 336 милиона клетъчни зони по суша и море, към които са добавени още толкова атмосферни клетки над тях – общо 672 милиона активни елемента за изчисление.

За всяка от тези клетки учените прилагат взаимносвързани модели, които отразяват основните динамични системи на Земята. Те ги разделят на две категории: „бързи“ и „бавни“ процеси.

„Бързи“ и „бавни“ процеси на планетата

Бързите процеси включват енергийния и водния цикъл, тоест времето – бурите, валежите, ветровете.

За да се опишат точно, е нужна изключително висока разделителна способност, каквато именно предлага новият модел с 1,25 км точност.

Тук учените използват ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON) – модел, разработен съвместно от Германската метеорологична служба и Института „Макс Планк“ по метеорология.

Бавните процеси обхващат въглеродния цикъл, промените в биосферата и геохимията на океаните – процеси, които се развиват не за минути, а за години или десетилетия.

Истинският пробив в това изследване е комбинирането на тези два типа процеси в една и съща симулация.

Досега подобна сложност можеше да се постигне само при резолюция над 40 км, което правеше локалните явления невидими.

Как учените постигнаха пробива

За да съчетаят такава детайлност и мащаб, изследователите комбинират иновативен софтуерен подход с най-модерните налични чипове.

Оригиналният модел бил написан на Fortran – език от миналия век, който трудно се адаптира към съвременни архитектури.

Затова екипът пренаписал системата, използвайки Data-Centric Parallel Programming (DaCe) – рамка, която позволява оптимално управление на данните върху модерни изчислителни системи.

Мощността зад симулацията

Новият модел е изпълнен върху два суперкомпютъра – JUPITER (Германия) и Alps (Швейцария), базирани на чипа GH200 Grace Hopper на Nvidia.

Тези чипове комбинират GPU (Hopper) – за бързите изчисления като метеорологичните процеси, и CPU (Grace) от ARM – за по-бавните модели, като въглеродния цикъл.

Благодарение на това разделение, изследователите успяват да използват 20 480 суперчипа, за да симулират 145,7 дни от климатичната система само за едно денонощие.

Общият брой изчислителни стойности („степени на свобода“) надхвърля 1 трилион – впечатляващо постижение дори за мащабите на суперкомпютрите.

Ограничения и значение

Такъв тип симулации няма скоро да станат достъпни за ежедневни прогнози – нужната изчислителна мощ е изключително скъпа и рядка.

Големите технологии засега предпочитат да използват суперкомпютрите за изкуствен интелект, а не за моделиране на климата.

Но самият факт, че учените успяват да обединят глобален климатичен и метеорологичен модел с километрова точност, е огромна крачка напред.

Това постижение поставя основите за бъдещи системи, които някой ден може да симулират реалността в почти реално време.

Изследването е публикувано в предпечатното издание arXiv.

Източник: Science Alert