2026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

本报告围绕气象、海洋和空气质量预报领域，分析了数值预报模式的发展现状与未来趋势，并重点介绍了联想在气象领域提供的高性能计算（HPC）平台及其优化方案，展示了其在提升预报精度、效率与可扩展性方面的技术实力。

一、数值天气预报

主要观点

• 数值天气预报通过求解大气物理和运动方程，提供未来天气状态的预测，是现代天气预报的核心手段。
• 预报模式根据区域、分辨率、时间尺度和控制方程性质进行分类，包括全球模式、有限区域模式、大中微尺度模式及静力/非静力等。
• 预报流程通常包括前处理、主模式和后处理三部分，涵盖数据同化、方程求解和结果可视化等环节。
• 当前数值天气预报已实现较高分辨率（1千米）和较长时效（10天以上），并逐步向集合预报、多圈层耦合等方向发展。

关键信息

• 常用模式包括WRF、Grapes、AREMS、ARPS、ECMWF-IFS等。
• 模式对算力需求极高，需处理非线性方程组、大规模并行计算、高内存与存储带宽需求。
• 数值天气预报对高性能计算集群、高速互联网络、大容量存储和并行文件系统依赖显著。

二、数值海洋预报

主要观点

• 海洋预报关注海浪、潮汐、洋流、温度、盐度等要素，是海洋科学研究和业务服务的重要工具。
• 模式分类包括正压/斜压模式、二维/三维模式、专业化专项模式等，适用于不同尺度和需求。
• 随着人工智能的引入，海洋预报在数据同化、参数化方案和统计降尺度等方面得到优化，显著提升效率和精度。

关键信息

• 常见模式包括FVCOM、ROMS、HYCOM、WaveWatch3、CAMx、WRF-Chem等。
• 模式对高性能计算依赖强烈，尤其是全球尺度模型和复杂化学机制的模拟。
• 中国已建立自主可控的海洋预报系统，如CMA-OCM、LICOM、FIO-COM等，具有较强的本地化优势。

三、环境空气质量预报

主要观点

• 空气质量预报是通过模拟污染物的生命周期，预测未来空气质量状况，服务于公众健康、环境管理与城市规划。
• 模式分为统计预报、数值模型和人工智能方法，其中数值模型在当前业务中占据主导地位。
• 人工智能方法通过深度学习，实现对复杂非线性关系的快速学习，提升预报效率和精度。

关键信息

• 主流模式包括NAQPMS、Models-3/CMAQ、CAMx、WRF-Chem等。
• 高分辨率和复杂化学机制对算力提出更高要求，需在计算、通信、内存和I/O四个维度实现全面优化。
• 高性能计算系统是实现空气质量数值预报的必要支撑，推动预报向精细化、智能化发展。

四、联想在气象领域的算力平台和优化

主要观点

• 联想构建了专门针对天气和气候的HPC架构，涵盖计算节点、网络基础设施和存储系统，具备高度可扩展性。
• 通过集成联想海王星水冷服务器、InfiniBand高速网络和DSS-G高性能存储系统，实现了计算性能与能效的平衡。
• 联想在HPC软件层面提供集群管理、作业调度、数据暂存与存储优化方案，显著提升系统运行效率。

关键信息

• 联想EveryScale可扩展单元支持从192台服务器到2048台服务器的灵活扩展，适用于不同规模的气象业务。
• 联想万全异构智算平台集成了Spectrum LSF作业调度系统，支持异构计算资源管理与优化。
• 联想DSS-G存储系统具备高吞吐、低延迟、高扩展性，支持TB到PB级别的数据存储和快速访问。
• 联想通过CPU-GPU协同计算优化数值模式，实现计算与I/O的解耦，提升并行计算效率。

五、联想超算在气象行业的应用案例

国内案例

• 北京气象局：联想为其提供HPC集群及存储系统，支持冬奥会等重大活动的精细化气象预报，峰值算力达2.3PFlops，业务计算能力提升近20倍。
• 系统特点：采用水冷服务器、DSS-G存储系统，具备高能效、高吞吐和高扩展性，满足未来3-5年业务需求。

全球案例

• 韩国国家气象局（KMA）：部署了联想海王星技术的5号超级计算机，采用SD650 V2服务器和液冷技术，支持高分辨率天气预报，系统性能达25Petaflops，全球排名前25。
• 加拿大环境局（Environment Canada）：使用联想海王星技术的超级计算机系统，支持GEM全球模型运行，系统能效高，位列Green500前三名。

总结

• 数值天气、海洋和空气质量预报是高性能计算的重要应用领域，对算力、存储和网络性能提出极高要求。
• 联想通过构建高性能计算架构、优化HPC软件平台和提供定制化解决方案，有效支持了气象领域的复杂模拟和预报需求。
• 通过引入GPU并行计算、异构架构和AI技术，联想显著提升了数值模式的计算效率和预报精度。
• 联想的超算系统在国内外广泛应用，支撑了气象预报、气候模拟和灾害预警等关键任务，具有良好的扩展性、能效和稳定性。