《青岛海洋科学与技术试点国家实验室在大规模高效并行计算领域取得突破实现了海洋环流模式两千七百万核的并行》

  • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者: liguiju
  • 发布时间:2022-07-30
  • 认识海洋、经略海洋,需要精准的海洋环境模拟与预报。对预报而言,海洋数值模式相当于工业的“芯片”。虽然海洋模式已取得了长足的进步,但目前海洋模式的水平分辨率普遍偏低以及模式中部分物理过程仍不够清晰是影响海洋模拟和预测精度的两大瓶颈问题。模式分辨率就如同照相机的像素,像素越高则照片越清晰。而模式的分辨率每提高一倍,则计算量大约提升十倍,大规模高效并行是高分辨率海洋数值模拟的“卡脖子”技术。

    来自青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室、自然资源部第一海洋研究所、无锡超算、北京师范大学、山东大学和华东师范大学等多家单位组成了优势科研攻关团队,基于青岛超级计算与大数据中心的神威新一代超级计算机系统,针对国产计算机硬件和软件特点,创新性地设计了海洋环流模式的自适应四级并行框架,在国际上首次实现了“经度-纬度-深度”三维空间剖分和高效并行;发展了基于RMA通信的复合分块并行算法和动态LDCache调度算法,设计了海洋环流模式与主从核架构适配的细粒度优化算法;开展了“双精-单精-半精”的三级混合精度优化,实现了海洋环流模式在保证计算精度条件下,计算速度和大规模并行可扩展性有效提升。通过以上系列关键技术的突破,在国际上首次开展了相当全球500米超高分辨率的海洋环流模拟测试,加速比近线性,并行规模高达两千七百万核(27,988,480核),并行加速效率高达99.29%,浮点计算峰值达到1.97 PFLOPS,在大规模超算领域达到了世界领先水平。

    该重大成果有望能够大幅度、实质性提高海洋环境与气候变化的预测保障能力,是我国海洋强国建设的核心科技突破。研究成果“swNEMO_v4.0: an ocean model based on NEMO4 for the new-generation Sunway supercomputer”(基于新一代神威超级计算机的海洋环流模式)近日发表在地球系统模式发展领域权威期刊Geoscientific Model Development(地球科学模式研发)(https://doi.org/10.5194/gmd-2022-33)。该研究得到了国家自然科学基金创新研究群体项目“新型海洋与气候模式的发展”、山东联合基金“海量数据驱动下的高分辨率海洋数值模式关键算法研究”、相关人才计划“气候模式发展及应用”、海洋试点国家实验室“十四五”重大项目“自主海洋与多圈层耦合模式体系发展及应用”等项目的联合资助。

  • 原文来源:http://www.qnlm.ac/page?a=5&b=2&c=343&d=1&p=detail
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    • 编译者:liguiju
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    • 近日,由青岛海洋科学与技术试点国家实验室“鳌山人才”卓越科学家、海洋动力过程与气候功能实验室(以下简称“功能实验室”)成员张绍晴教授领衔的科研团队,在地球系统模式可预报性研究方面取得新成果,该成果基于多个模式的大量数值实验,系统性地探讨了初值可预报性、边值可预报性以及联合初边值可预报性的线性演变特征。 近年来,全球范围内特大暴雨、热浪、冬季干旱、夏季洪涝等极端天气气候事件频发,严重威胁人类的生命财产安全。研究气候系统的可预报性,既能增加人们对气候状态演变规律的认知,也可以通过提前预测,降低未来气候变化带来的社会、经济损失和环境破坏影响。气候系统的可预报性是一个被系统内部线性和非线性过程决定的固有特性,指当系统随时间演变时输入信号的可追踪性,从而开发出预测未来气候状态的方法。气候系统的输入信息通常包括初始状态和边界条件,其可预报性也就相应地由初值可预报性和边值可预报性构成,所以预测未来的气候状态是一个联合初边值可预报性问题。目前学界的研究,多从气候系统演变过程中的信号和噪音比来定性探讨其可预报性期限问题,对初值可预报性和边值可预报性及联合初边值可预报性的定量测定探讨较少。 研究团队首先从简单的概念“气候”模式出发,构造可追踪测定的初始条件和边界条件结构,定量地讨论初值、边值及联合初边值可预报性的线性演变特征。随后,在粗分辨率海洋大气耦合模式(FOAM)和国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)流行分辨率耦合气候模式(CM2)中进一步得到了验证,获得了初边值可预报性对系统总体可预报性贡献的具体时间尺度演变。该研究成果对深入理解初值和边值信号在气候系统发展的不同阶段对气候信号的贡献有重要参考意义,通过考虑边值信号的传入,可以减缓由于误差增长所造成的初值信号预报技巧的下降,从而延长对大尺度气候现象整体的预报能力。这种用预报技巧直接测量可预报性的研究方法,可以直接应用于指导提高气候预报预测水平。 国际气候领域顶尖学术期刊Climate Dynamics(气候动力学)对上述成果以“The linear behavior of the joint initial-boundary-value predictability of the climate system(气候系统联合初边值可预报性的线性行为)”为题进行了在线报导,成果由功能实验室在读硕士研究生雍建林为第一作者,张绍晴教授为通讯作者,联合功能实验室高阳教授、李建平教授、卢绿博士后等以及国外合作院所的科学家合作完成。
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    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:liguiju
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    • 近日,由海洋试点国家实验室“卓越科学家”、中国海洋大学 “筑峰人才工程”第一层次教授、海洋动力过程与气候功能实验室张绍晴教授首席领导和海洋试点国家实验室多位专家学者主导参与的高分辨率地球系统模式发展取得突破性进展,高分辨率(10公里海洋+25公里大气)通用地球系统模式(CESM)成功实现在国产众核“神威·太湖之光”机器上的算法改造和优化,这也标志着我国新型国产众核超算已完全具备与传统“多核同构”相同的大规模科学计算能力。 气候变化是当今全球发展面临的最复杂、最具挑战性的问题之一。通过对地球表面多圈层流体运动方程在超级计算机上进行离散编程形成的地球系统模式,可以对地球表面的气候状态进行数值模拟;用人类观测系统初始化后地球系统模式可以预报预测未来气候状态的演变。地球系统模式是地球气候科学研究的重要工具。地球系统模式中离散流体单元的大小,即分辨率,直接决定了它对现实世界的模拟能力和代表性;高分辨率地球系统模式的研发又直接受超级计算机(简称“超算”)能力的制约。传统计算机核芯架构的高能耗限制了超算性能的提升,用于大规模科学计算的超算发展已到了一个瓶颈阶段。我国自主设计生产的“神威·太湖之光”超算系统采用“众核异构”设计理念,芯片内部包含主核和从核两种核心架构,在大规模提升运算能力的同时,能合理控制系统能耗,符合当今节能减排科技发展的世界潮流。但主从核融合的异构芯片,给以包含数据依赖循环体为基本特征的科学计算带来极大的算法设计挑战。由海洋试点国家实验室国际高分辨率地球系统预测实验室(iHESP)、中国海洋大学、国家超级计算无锡中心、国家超级计算济南中心等多家单位的联合研究团队历经三年的努力,完成了高分辨率(10公里海洋+25公里大气)通用地球系统模式(CESM)(注:CESM是目前世界上最先进、使用最广泛的地球系统模式之一)在“神威·太湖之光”机器上的算法改造和优化,以及近千年的稳定积分和结果科学验证。这标志着新型的国产众核超算已完全具备与传统“多核同构”相同的大规模科学计算能力。 10公里海洋+25公里大气的高分辨率通用地球系统模式由大气、陆地表面、海洋、海冰和河流径流等诸多模块组成,能够直接模拟热带气旋、海洋涡及锋面等中小尺度大气海洋极端现象,从而提高对全球气候变化更加精细化的理解,进而提升我们对未来气候变暖背景中这些现象变异的预测能力。与低分辨率模式相比,高分辨率地球系统模式模拟出的年均热带气旋数量大幅度地提升了与观测数据的匹配度;在1950-2018年期间,全球平均每年观测到的热带气旋约为82个,目前广为使用的低分辨率模式仅模拟出平均每年23个,而我们的高分辨率模拟结果是每年85个。此外,模式在“神威·太湖之光”机器上模拟的热带气旋与厄尔尼诺-南方涛动等低频气候现象的相关关系,以及在全球变暖背景下热带气旋的地域变化性等,比低分变率模式模拟更符合理论预期,与客观世界中的观测表现更为一致。 地球系统科学正在实现从纯基础研究到基础研究与社会保障服务紧密结合的转变,为打造宜居地球作强有力的科学支撑和环境服务保障。这要求无论基础研究,还是环境保障的预警服务平台,都必须更关注高影响的中小尺度极端海洋大气现象,从机理揭示到过程再现都向更加精细化方向发展,模式的分辨率在这个过程中起着决定性的作用。高分辨率地球系统模式在国产众核“神威·太湖之光”机器上的算法改造和优化成功,是一个具有突破性意义的工作,为我国地球科学研究走高精度自主发展的道路进一步扫清了障碍。 上述突破进展近期由地学领域国际权威学术期刊Geoscientific Model Development(地球科学模式研发)以“Optimizing High-Resolution Community Earth System Model on a Heterogeneous Many-Core Supercomputing Platform”/“高分辨率通用地球系统模式在众核异构超级计算平台(神威·太湖之光)上的优化”为题在线报道,该成果由张绍晴教授领衔,清华大学付昊桓教授等来自国内多家合作单位的近50位研究者共同完成。 报道链接:https://gmd.copernicus.org/preprints/gmd-2020-18/