IT时报记者 贾天荣
你有没有想过，手机天气App里一句简单的“明天下雨”，背后究竟要算多少东西？
温度、湿度、气压、风速、云、水汽……在数值天气预报的世界里，地球大气会被切分成无数个立体“小盒子”，计算机根据物理方程，一步一步推演这些“小盒子”里的大气接下来会怎样运动。“小盒子”切得越细，计算机眼中的地球就越接近真实世界，那些过去容易被忽略的山脉、气流以及中小尺度天气系统，也有机会被“看见”。
问题在于，盒子越小，需要的算力越惊人。模式分辨率每提高一倍，计算量可能增加8至16倍。当全球天气预报从十几公里向5公里乃至1—3公里逼近，一堵巨大的“算力墙”也挡在气象学家面前。
9月15日，在郑州国家超算互联网核心节点，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光公布了一项最新成果：下一代天气-气候一体化模式MCV运行在曙光8000上，不到1小时即可完成全球5公里分辨率、未来10天的天气预报计算，并通过批量预报质量检验。在此基础上，双方还完成了全球3公里分辨率模拟试验。
当全球主要气象机构都在向公里级数值预报推进时，这意味着中国自主研发的气象模式，已经借助国产算力跨过全球5公里预报的一道重要门槛。更特别的是，这一次模式是国产的，背后的算力也是国产的。
5公里，天气预报能“看见”什么？5公里，究竟意味着什么？
它并不是说天气预报只能精确到方圆5公里，而是指数值模式的水平网格分辨率。理解它可以把天气模式想象成一台拍摄地球大气的“超级相机”：网格越细，像素越高，能够识别出来的天气细节也就越丰富。
中国气象局地球系统数值预报中心首席科学家陈起英在接受《IT时报》等媒体的采访中，举了一个普通人更容易理解的例子。“从12.5公里到5公里，主要是水平分辨率的提高，所以对中小尺度的过程会把握得更准确。”陈起英表示，以暴雨为例，在12.5公里分辨率下，有些暴雨过程的强度上不去，模式可能只能报出中雨；提高到5公里以后，则可以报到暴雨以上的强度。台风也是类似，12.5公里模式对路径已经能够进行预报，但强度容易偏弱，到5公里以后，对台风强度的刻画会更好。
为什么几公里的差距，会带来这么大的变化？中科曙光高端计算总工程师卜景德在现场用一座“山”解释了这个问题。假设现实中有一座1000米高的山，在较粗的模式网格中，它可能被“削平”成两三百米，但山的高度恰恰会改变空气的流动，进而影响降水的位置和强度。随着分辨率提高，数字世界中的地形与真实地球更加接近，过去被平均掉的一些细节，也开始进入天气预报的计算之中。
这也是全球数值天气预报不断向更高分辨率推进的原因。中国气象局地球系统数值预报中心研究员李兴良介绍，目前美国相关全球业务模式约为12.5—13公里，欧洲中期天气预报中心约为9公里，全球主要气象机构下一步都在向5公里推进。虽然科研实验已经可以做到1—3公里甚至更高，但业务预报必须同时考虑算力成本、计算效率和实际收益。
“5公里分辨率，我们整个预报能力有一个质的飞跃，不是简单的分辨率提升。”李兴良说。
从21小时到1小时分辨率越高，代价也越大。蒋沁谷给出了一组直观的数字：水平分辨率提高一倍，网格点数量大约增加4倍；与此同时，为保证计算稳定，模式每向未来推进一步的时间步长还要缩短，计算量由此可能增加8倍；如果垂直方向的分辨率也同步提高，计算量甚至可能增加到16倍。
但天气预报偏偏是一项等不起的计算。天气一直在变化。如果10天的天气预报需要算21个小时，等结果送到预报员手中，留给分析、研判和发布预警的时间已经大幅缩短。
此前，MCV全球5公里模式在CPU平台上测试，完成一次计算大约需要21小时。而此次在曙光8000平台上，计算时间被压缩到1小时以内。“这个结果是非常让人惊喜的。”蒋沁谷说，它为未来公里级预报业务化奠定了计算基础。
这个“1小时”，也是此次成果中一个容易被忽略的关键数字。数值天气预报真正进入业务系统有严格的时效要求。蒋沁谷介绍，以美国遴选下一代模式时的标准为参照，预报模式一天约需要在8.5分钟内完成，也就是说，未来10天的模式积分要在现实世界约85分钟内跑完。计算完成后，模式产品还要交给预报员，与卫星、雷达等观测资料结合，经过分析研判后才能形成公众最终看到的天气预报；遇到极端天气，还需要进一步形成预警。
因此，从21小时压缩到1小时，改变的不只是一个“跑分”，而是让全球5公里模式开始拥有进入实际业务流程所需要的时间条件。
全球公里级预报进入“算力竞赛”实际上，全球气象界正在经历一场围绕公里级预报的竞赛。中国气象局从2022年开始部署下一代模式研发。蒋沁谷介绍，同一时期，国际主流气象机构也相继开启下一代模式研究，“从这个程度来说，我们都在同一起跑线上”。目前MCV在第10天锋面降水等模拟中，已经能够与美国FV3、德国ICON等模式进行比较。
真正困难的地方，在于继续把网格缩小。按照团队测算，如果要在传统CPU架构下实现全球5公里模式并在2小时以内完成计算，可能需要接近10万个CPU，这在实际业务中很难实现。因此，利用GPU等加速计算设备，把数值天气模式迁移到异构计算平台，已经成为国际气象计算探索的重要方向。
但“换GPU”并不像给电脑更换一块显卡那么简单。气象模式经过几十年发展，积累了大量代码和算法。如果为了新的硬件架构将代码全部重写，不仅成本巨大，模式后续每一次升级也意味着新的维护压力。
过去一年多，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光围绕MCV进行联合优化，将整个模式移植到加速平台，并针对内存管理、通信算法等环节进行改造，在保证CPU与DCU平台计算结果一致的基础上提高运行效率。
与此同时，天气预报还是一个极度“吃数据”的任务。网格越密，每一个网格点上需要记录的变量越多，计算单元之间需要交换的数据也越庞大。算得再快，如果数据来不及读写，芯片依然只能等待。
此次优化中，存储读写效率提升约30倍。这意味着，当全球天气预报进入公里级以后，比拼的已经不是单颗芯片的峰值性能，而是计算、通信、存储、软件与气象模式共同组成的一套系统能力。
下一站，全球3公里5公里还不是终点。按照中国气象局下一代模式的发展方向，未来还将向全球3—5公里、区域200—500米的高精度大气模式继续推进。此次全球5公里计算时效达标之后，团队已经利用曙光8000率先完成全球3公里分辨率模拟试验。
与此同时，AI也正在进入天气预报。传统数值天气预报根据物理方程计算大气如何运动，AI天气模型则可以从大量历史数据中寻找规律。未来，两条路线很可能逐渐交汇：同一个系统里，既运行高精度的传统科学计算，也运行AI训练和推理，通过“超算+智算”共同提高天气预报能力。
不过，从一次成功的5公里计算，到真正每天稳定运行的业务天气预报，中间仍有距离。李兴良在群访中强调，目前5公里分辨率已经实现，在已有初始场驱动下，冬季可预报性可以达到9天，但天气预报是一条完整链路，除了模式本身，还包括观测、资料同化等环节，整个系统仍需要持续迭代。“我们现在打通的是模式这一块。”他说。
从几十公里到十几公里，再到5公里，天气预报的发展史，也是一部不断把数字地球“切细”的历史。当那些过去在计算机中被“削平”的山峰、被低估的暴雨和难以精细描述的台风逐渐显现出来，更强的算力最终要解决的，仍然是每个人都关心的那个问题：下一场雨究竟会下在哪里、下多大，又能不能更早一点告诉我们。
