Международная группа исследователей климата была удостоена первой премии ACM Гордона Белла 2023 года за моделирование климата на SC23. Награда присуждается за новаторскую работу над проектом под названием «Простая атмосферная модель E3SM для облачных решений, работающих на передовой экзафлопсной системе».
Модель SCREAM (простая облачная модель атмосферы с разрешением E3SM) представляет собой первую в своем роде модель моделирования климата и первая модель, запущенная в системе Frontier Exascale. С его помощью команда достигла рекордной производительности — 1,26 года моделирования в день при реалистичном моделировании облачного решения. Обширные данные, полученные в результате этих результатов, являются важнейшим ресурсом для ученых-климатологов, стремящихся понять поведение и влияние глубоких конвективных облаков, жизненно важной части системы климат-контроля планеты.
SCREAM, разработанный как комплексный инструмент, сочетает в себе четыре важные инновации. Сюда входят разработки в Portable C++, использование преимуществ модели программирования Kokkos и библиотеки C++ для параллелизма на узле. Что касается моделирования, алгоритмические усовершенствования базовой модели помогают экономить энергию на более мелких временных шагах, в то время как используются физические параметры подсетки – класс моделей, обычно используемый при моделировании климата. Для ввода-вывода SCREAM использует библиотеки SCORPIO и ADIOS.
Премия ACM Гордона Белла за моделирование климата, учрежденная в этом году, направлена на признание значительного вклада ученых-климатологов и инженеров-программистов в нашу способность прогнозировать климатическую активность. В расширенной роли награда также надеется стимулировать дальнейшие научные исследования и усилия по решению глобального климатического кризиса. Премия, финансируемая Гордоном Беллом, включает приз в размере 10 000 долларов.
Отмеченный наградами инструмент моделирования SCREAM позволяет ученым-климатологам изучать конвективные облака, которые образуются из-за подъема теплого воздуха в более разреженной атмосфере, с беспрецедентной детализацией. Понимание этих глубоких конвективных облаков, толщина которых может достигать нескольких километров, жизненно важно, поскольку они управляют тропической циркуляцией и влияют на передачу энергии на большей части планеты.
Победившая команда из девятнадцати человек из различных национальных лабораторий, а также из Hewlett Packard Enterprise продемонстрировала, что благодаря исключительной мощности недавно представленных экзафлопсных суперкомпьютеров и модели SCREAM теперь можно эффективно создавать точные модели глубоких конвективных облаков. Это достижение представляет собой большой шаг вперед в науке о климате.
Экзафлопсный компьютер Frontier, разработанный Окриджской национальной лабораторией в 2022 году, является ключевым инструментом в этом исследовании. Это последнее поколение сверхмощных суперкомпьютеров способно выполнять квинтиллион операций в секунду. Команда-победитель использовала оборудование Frontier, чтобы установить рекорд, используя 32 768 графических процессоров на 8 192 узлах, что привело к потрясающему моделированию климатических данных за 1,26 года в день.
Этот прорыв в моделировании облаков представляет собой значительный прогресс в науке о климате. Команда утверждает, что накопленные данные будут способствовать надежному прогнозированию будущих климатических воздействий, которые традиционно были неуловимыми, поскольку происходят локально во времени и пространстве. Премия ACM Гордона Белла за моделирование климата была вручена во время Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранению и анализу (SC23), проходившей в Денвере, штат Колорадо.
«Зомби-любитель-евангелист. Неизлечимый создатель. Гордый новатор в твиттере. Любитель еды. Интернетоголик. Жесткий интроверт».
More Stories
Spotify обвиняет Apple в нежелательном изменении технологии регулировки громкости
Первый пациент Neuralink дал имя своему мозговому чипу и выучил новые языки
Meta рассматривает возможность выпуска новых очков смешанной реальности в качестве альтернативы гарнитурам