- 全新氣象預測模型以 3.1 英里解像度預測十天天氣。
- Sugon 8000 系統由國產人工智能晶片驅動，具高效能。
- 該系統能在一小時內生成完整十天全球預測。
- Sugon 8000 同時適用於多種人工智能模型及應用。
一個全新的氣象預測模型現在能夠以 3.1 英里 (5 公里) 的解像度預測未來十天的天氣狀況，這一解像度優於目前全球大多數主要氣象預測系統。根據中國氣象局與北京的計算公司 Sugon 的聯合公告，該系統運行於 Sugon 8000，一個完全由國產人工智能晶片驅動的大型計算集羣。大多數全球主要的氣象預測系統的解像度大約在 3.1 英里到 6.2 英里 (5 公里到 10 公里) 之間。
與此相比，美國國家氣象局運行的主要全球氣象模型 Global Forecast System 的解像度最高約為 8.1 英里 (13 公里)。
系統性能與計算能力
根據 Sugon 的說法，該團隊已經在更細的全球解像度下進行了 1.9 英里 (3 公里) 的測試，這一結果使其更接近近期氣象五年計劃中設定的目標。該目標是在 2030 年之前實現全國的 0.6 英里 (1 公里) 預測，並在關鍵區域的解像度達到 328 英尺 (100 米)。數值氣象模型通過將大氣劃分為三維網格，然後計算風、溫度、氣壓和濕度等因素在其中的變化來運作。
較小的網格單元能夠更詳細地顯示氣象系統，但計算成本也非常高昂。例如，將網格點之間的距離減半，計算能力可能需要增加八倍。
這一預測模型名為 Mesoscale Convective Vortex，專門為 Sugon 8000 進行了調整。該計算集羣於七月揭幕，連接了 100,000 個強大的計算單元，能夠同時進行計算。根據該公司的說法，Sugon 8000 的特點在於能夠在同一系統上處理根本不同類型的計算。傳統超級計算機是為科學模擬所需的高精度計算而構建的，而人工智能系統則通常在處理大量數據的速度與精度之間進行權衡。
Sugon 8000 被設計為能夠同時滿足這兩種需求，且完全基於國內開發的晶片、存儲和網絡技術。
廣泛應用與技術優勢
在最近的測試中，該系統約在一小時內生成了完整的十天全球預測。儘管該周轉時間本身並不算特別快，但美國全球預測系統在測試期間已經在大約 45 分鐘內完成了類似的十天預測。然而，Sugon 表示，其一小時的周轉時間依然能夠滿足常規氣象預測的要求。這一速度可以為預報員提供更多時間來評估即將來臨的颱風、大雨和其他極端天氣的發展。Sugon 8000 還應用於氣象預測之外的大規模模擬，包括蛋白質研究、分子動力學和湍流建模。
該公司表示，該系統現在已經適用於近 200 個應用和超過 500 種主流人工智能模型，涵蓋超過 30 個研究和工業領域。
項目 規格 解像度 3.1 英里 (5 公里) 計算集羣 Sugon 8000 計算單元 100,000
新氣象模型對氣象預測的影響
這款新氣象預測系統的推出，標誌著氣象預測技術的一次重大進步。以 3.1 英里解像度進行十天預測，顯示出其在精準度上的優勢，尤其在應對極端天氣事件時，能為預報員提供更多準確的信息。Sugon 8000 的高效能計算能力，不僅能處理氣象數據，還能應用於其他科學研究，顯示出其多功能性。此技術的發展，亦反映了中國在人工智能和計算技術領域的持續進步，對未來氣象預測及相關應用具有深遠意義。