> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 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。