Цифровой двойник Земли: прорыв в моделировании климата

Создание точных климатических моделей — задача не из легких, но прогресс в этой области стремительно набирает обороты благодаря усовершенствованию моделей и росту вычислительных мощностей.

Исследователи под руководством Даниэля Клоке из Института Макса Планка в Германии представили разработку, которую эксперты называют «святым Граалем» в моделировании климата. Речь идет о цифровой модели Земли с разрешением около 1 километра, объединяющей прогнозы погоды и климатические модели.

Точное разрешение модели составляет 1,25 километра на ячейку. Общее число ячеек, покрывающих сушу и океаны планеты, оценивается в 336 миллионов. К ним добавлены столько же «атмосферных» ячеек, что в сумме дает 672 миллиона рассчитанных элементов.

Для каждой ячейки были запущены взаимосвязанные модели, отражающие основные динамические системы Земли. Их условно разделили на две категории: «быстрые» и «медленные». К «быстрым» относятся циклы энергии и воды, то есть погода. Для их точного отслеживания требуется высокое разрешение, подобное 1,25 км, которое обеспечивает новая система. В основе модели лежит комплекс ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON), разработанный Немецкой метеорологической службой и Институтом метеорологии Макса Планка.

«Медленные» процессы включают углеродный цикл, изменения в биосфере и геохимии океана. Они отражают тенденции, развивающиеся в течение лет или десятилетий, в отличие от минут, за которые гроза перемещается между ячейками. Объединение этих «быстрых» и «медленных» процессов — ключевое достижение представленной работы.

Типичные модели, включающие столь сложные системы, ранее были вычислительно доступны лишь при разрешении более 40 км.

Секрет успеха кроется в сочетании глубокой инженерии программного обеспечения и использования самых передовых компьютерных чипов. Основой для работы послужила модель, написанная на Фортране — языке, усложняющем модернизацию старого кода.

Чтобы адаптировать ее для современных вычислительных архитектур, авторы использовали фреймворк Data-Centric Parallel Programming (DaCe), который оптимизирует работу с данными. Моделирование проводилось на суперкомпьютерах JUPITER и Alps в Германии и Швейцарии, оснащенных новейшими чипами Nvidia GH200 Grace Hopper. Эти чипы объединяют графические процессоры (GPU) для обработки «быстрых» процессов и центральные процессоры (CPU) от ARM для поддержки «медленных» климатических моделей.

Такое разделение вычислительных задач позволило использовать 20 480 суперчипов GH200 для моделирования 145,7 дней реального времени всего за один день. При этом модель насчитывала почти триллион «степеней свободы» — общее количество значений, которые требовалось вычислить.

Впрочем, подобные модели пока далеки от практического применения на уровне локальных метеостанций из-за колоссальных требований к вычислительным ресурсам. Высокопроизводительные системы чаще всего задействованы в разработке генеративных нейросетей.