Американцы проапгрейдили цифрового двойника Земли для моделирования климата — скорость обработки выросла в два раза

[душман]

В конце сентября в США была представлена вторая версия проекта Energy Exascale Earth System Model (E3SM), представляющая собой цифрового двойника Земли для моделирования климата. Модель E3SMv2 стала работать в два раза быстрее на том же оборудовании, что и раньше. Это позволит повысить точность прогнозов за счёт уменьшения сетки моделирования без привлечения к работе дополнительных мощностей суперкомпьютеров.

Первая версия программы (E3SMv1) была представлена в 2018 году. За это время она зарекомендовала себя как надёжный инструмент для предсказания климатических изменений. Новую версию, кстати, учёные уже прогнали на тысячи лет вперёд и собираются устремиться в ещё более далёкое будущее.

Глобальные предсказания важны, но анализ текущей ситуации и краткосрочные прогнозы также жизненно необходимы, особенно с учётом сильных климатических качелей в США. Новая версия программы позволяет уменьшить сетку региональной модели в районе Северной Америки до 25 км со 100 км на остальной карте мира, что в разы повышает детальность прогнозов для территории США. 

При этом в модель включена глобальная атмосфера с шагом сетки 100 км. Разработчики подчёркивают, что новая версия стала не только точнее, но и быстрее, что важно для экономии энергии на подобные очень и очень энергозатратные исследования.

«E3SMv2 позволяет нам более реалистично моделировать настоящее, что дает нам больше уверенности при моделировании будущего, — сказал Дэвид Бадер, ученый LLNL и руководитель проекта E3SM. Увеличение вычислительной мощности позволяет нам добавлять больше деталей к процессам и взаимодействиям, что приводит к более точным и полезным симуляциям, чем в предыдущей версии».

Земля, с ее бесчисленными взаимодействиями компонентов атмосферы, океанов, суши и льда, представляет собой чрезвычайно сложную систему для исследования. Моделирование земной системы включает в себя решение приближенных физических, химических и биологических управляющих уравнений на пространственных сетках с разрешением настолько мелким, насколько позволяют вычислительные ресурсы. Фактически модель E3SMv2 позволила «бесплатно» повысить детализацию расчётов.