AI 赋能天气预测——在泽微AI/泽微一号上加速下一代气象模型

2021-05-15

🌐 气象计算：超越传统数值模型的挑战

天气预测是人类面临的最复杂的科学挑战之一。传统的气象预测依赖于数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP） 模型，这些模型基于复杂的物理方程（如流体力学、热力学），需要运行在超级计算机上，计算量巨大且耗时长。

近年来，以 FourCastNet、Pangu-Weather 为代表的 AI 气象模型异军突起。这些模型将气象预测转化为高维度的图像到图像（Image-to-Image） 或序列到序列（Sequence-to-Sequence） 预测问题，大大提升了预测速度和效率。

🚨 AI 气象模型的计算挑战

AI 气象模型虽然速度快，但其训练过程对计算资源的要求同样严苛：

超大规模数据：训练模型需要数十年的历史气象数据，包括全球范围的温度、气压、湿度、风速等数十个变量，数据规模达到 PB 级别。这要求极高的 I/O 吞吐能力。
高维复杂模型：模型通常采用 Transformer 或深度 U-Net 结构，参数量大，且处理的是高分辨率的全球网格数据，显存消耗巨大。
长期依赖建模：模型需要准确捕获跨越数天甚至数月的长期气象依赖关系，这涉及到大量的长序列注意力计算。

🚀 泽微AI/泽微一号：气象 AI 的超级计算平台

泽微AI（或 泽微一号）平台专为处理这种高数据吞吐、高并行度的科学计算任务而设计，是训练和部署下一代 AI 气象模型的理想平台：

1. 极致 I/O 与存储支持

PB 级数据处理：平台提供 全闪存高速并行文件系统，能够稳定支持 PB 级气象数据的高并发、高带宽读取，确保在模型训练时数据流不中断。
数据管道优化：平台集成了针对高维科学数据的加载和预处理优化，确保数据能够以最高效率送达 GPU。

2. 高性能分布式训练集群

旗舰级 GPU 算力：配备海量 NVIDIA H100/A100 80GB 等大显存 GPU，满足处理全球高分辨率网格数据的显存需求。
高效并行化：利用 NVLink/InfiniBand 互联和 $haiscale$ 框架，实现高效的数据并行和模型并行，加速模型收敛。例如，Pangu-Weather 的训练涉及到数十亿参数和极大的计算复杂度，必须依靠这种超大规模集群。

3. 加速预测与部署

快速推理：与传统的 NWP 模型耗时数小时的计算不同，AI 气象模型在 泽微AI/泽微一号 平台上可以实现秒级预测。
应用加速：平台支持将训练好的气象模型部署为低延迟服务，为航空、农业、灾害预警等需要实时气象信息的行业提供快速支持。

💡 总结与展望

AI 气象模型代表了天气预测的未来方向，它们在速度和精度上都展现出超越传统方法的潜力。

泽微AI/泽微一号 平台通过提供超大规模的计算资源、极致的 I/O 吞吐能力以及优化的分布式训练软件栈，成为了加速 FourCastNet、Pangu-Weather 等前沿 AI 气象模型研发和部署的坚实基石。