先进计算产业发展联盟—气象领域联想算力应用研究报告_29页_2mb

气象领域联想算力应用研究报告总结

核心内容概述

本报告系统分析了气象、海洋及空气质量预报领域中高性能计算（HPC）的应用现状、发展趋势以及联想在该领域的算力平台与优化方案。报告指出，随着人工智能与算力技术的融合，数值预报正向更高精度、更广覆盖和更快速度发展。联想凭借其先进的HPC架构、异构计算平台和高性能存储系统，为气象行业提供了强有力的算力支持，显著提升了预报效率与精度。

主要观点

1. 数值天气预报

• 定义与原理：数值天气预报是基于物理和数学方程的计算模拟，通过超级计算机求解大气运动状态，预测未来天气变化。
• 模式分类：分为全球模式、有限区域模式、不同分辨率模式（大、中、小、微尺度）和不同物理过程的模式（静力、非静力、正压、斜压等）。
• 现状与趋势：
  • 中国已建立较完整的数值预报业务体系。
  • 高分辨率模式与集合预报技术成为发展趋势。
  • AI技术正在提升中短期预报精度与极端天气预警能力。
• 高性能计算需求：
  • 高并行度、高内存与存储带宽、低延迟通信、大规模并行I/O。
  • 数值天气预报对算力的需求极高，分辨率提高导致计算量呈指数级增长。

2. 数值海洋预报

• 定义与原理：数值海洋预报是基于海洋动力学方程的模拟，用于预测海浪、潮汐、洋流等海洋环境要素。
• 模式分类：
  • 按动力框架分为正压与斜压模式。
  • 按空间维度分为二维与三维模式。
  • 按预报要素分为海浪、潮汐、环流、生态等模式。
• 现状与趋势：
  • 海洋数值模式已成为海洋防灾减灾、航运安全的重要工具。
  • 多系统耦合模式和AI辅助预报成为发展方向。
  • 中国已拥有自主可控的海洋预报系统，如CMA-OCM和LICOM。
• 高性能计算需求：
  • 需要大规模并行计算和高效数据存储。
  • 高分辨率、多物理过程模拟对算力提出更高要求。

3. 环境空气质量预报

• 定义与原理：通过数值模型模拟大气污染物的生命周期，预测未来空气质量状况。
• 模式分类：
  • 统计模型：适用于短期预报，但缺乏物理机制。
  • 数值模型：包括第一代高斯扩散模型、第二代欧拉网格模型、第三代“一个大气”模型。
  • AI模型：通过深度学习技术实现高效率、高精度的空气质量预测。
• 现状与趋势：
  • 中国已建立自主空气质量预报系统如NAQPMS和GRAPES-CUACE。
  • 高精度预报（如公里级、街道级）和多圈层耦合成为趋势。
• 高性能计算需求：
  • 需要高分辨率、高化学机制复杂度的计算能力。
  • 对计算、通信、内存与I/O的综合性能要求极高。

联想算力平台与优化

1. 联想天气与气候HPC架构

• 组成：由高性能计算系统、网络系统、存储系统构成，支持可扩展单元结构。
• 扩展性：可扩展至10个可扩展单元，提供2048台服务器和4096个CPU。
• 网络拓扑：采用胖树与Dragonfly+拓扑结构，实现低延迟、高带宽通信。
• 性能优势：支持大规模并行计算，满足高分辨率和复杂物理过程的模拟需求。

2. 联想万全异构智算平台HPC软件实现管理

• 功能：提供集群管理、监控、作业调度、分布式文件系统等功能。
• 优势：
  • 集成Spectrum LSF作业调度系统，实现高效资源调度。
  • 提供统一图形界面，简化HPC操作。
  • 支持异构计算资源管理与软件许可控制。
  • 提供智能数据暂存与容量规划工具，提升资源利用效率。

3. 联想DSS-G高性能存储系统

• 性能：支持单流读写超过10GB/s，聚合带宽达2500GB/s以上。
• 技术特点：
  • 采用Declustered技术，实现快速数据重建。
  • 支持多种数据访问方式（块、文件、对象），消除数据孤岛。
  • 灵活扩展，支持从中小规模到超大规模集群。
• 应用场景：适用于HPC、AI、大数据和云环境，提升数据处理效率。

4. 数值天气预报模式优化

• I/O优化：
  • 通过MPI-IO和异步I/O技术减少I/O瓶颈。
  • 将大量小文件写入聚合为少量大文件，提升存储效率。
• GPU优化：
  • CPU与GPU协同计算，CPU负责逻辑控制，GPU负责并行计算。
  • 利用GPU的高内存带宽和并行计算能力加速数值模式。
  • 实现CPU-GPU数据传输优化，减少PCIe总线瓶颈。

联想超算在气象领域的应用案例

1. 国内案例：北京市气象局

• 需求：支持冬奥会气象专项预报与气象灾害防御。
• 解决方案：
  • 部署联想HPC集群与DSS-G存储系统。
  • 提供2.3PFlops计算能力，提升业务计算效率20倍。
  • 集成气象数值模式移植与定制化开发服务。
• 效果：满足高分辨率、高精度预报需求，支撑未来3-5年业务发展。

2. 全球案例：韩国国家气象局（KMA）

• 需求：提升天气与气候预报精度与效率。
• 解决方案：
  • 部署联想SD650 V2服务器与海神Neptune液冷技术。
  • 采用两个冗余的4000节点系统（Maru与Guru）。
  • 配置九个联想分布式存储解决方案，总容量达63PB。
• 性能：
  • 峰值性能达25Petaflops，理论峰值达50Petaflops。
  • 2021年全球TOP500排名中位列23与24名。

3. 全球案例：加拿大环境局（Environment Canada）

• 需求：支持高精度天气与气候模拟。
• 解决方案：
  • 部署联想海王星技术，实现高效冷却与节能。
  • 使用两个冗余1584节点系统，共3168个联想SD650V2节点。
  • 集成Mellanox HDR InfiniBand网络，提升通信效率。
• 性能：
  • 峰值性能达10.9PFlops。
  • 在2022年11月全球TOP500中位列69与70名。
  • 被列为Green500中最节能的商用HPC系统。

关键信息总结

• 技术融合：AI与高性能计算结合，显著提升气象、海洋和空气质量预报的精度与效率。
• 高性能计算需求：数值预报对算力需求极高，需支持大规模并行计算、高带宽存储与低延迟通信。
• 联想解决方案：
  • 提供全面的HPC架构、异构计算平台与高性能存储系统。
  • 实现CPU-GPU协同计算与I/O优化，提升计算效率。
• 应用成效：
  • 联想HPC系统在全球及国内多个气象机构中广泛应用。
  • 在冬奥会、KMA、加拿大环境局等案例中，显著提升预报精度和业务效率。
  • 通过节能技术，如液冷和水冷系统，降低能耗和运营成本。