2023年，在談及全球氣候時，「極端」一詞成為高頻詞。巴西遭遇嚴重暴雨災害、德國連日大雨造成多處河流決堤、熱帶氣旋「加布麗埃爾」席捲紐西蘭.....
在我國，極端天氣同樣也為人們的生產、生活帶來巨大困擾。據應急管理部發布的「2023年上半年全國自然災害情況」顯示，2023年上半年，我國自然災害以洪澇、風雹、乾旱、低溫冷凍和雪災為主，地震、地質災害、沙塵暴和森林草原火災等也有不同程度發生。各種自然災害共造成直接經濟損失382.3億元。為了規避這些災難性事件的發生，氣象預測成為具有重要指導意義的技術工具。
面對極端災難天氣 GPU與CPU誰能為人類敲響「警鐘」？
氣象預測需要對氣象要素數據進行分析和建模，同時考慮它們之間的相互作用。然而，傳統的氣象預測模型在數據採集和處理方面需要耗費大量的時間和資源。同時，由於觀測數量和覆蓋範圍不夠充足，導致其預測精度不高。
氣象預測所面臨的主要挑戰與很多大規模科學工程計算問題一樣——在不浪費能源的前提下，如何才能算得更快？如何才能夠完成實時計算問題？
面對極端天氣帶來的大規模氣象數據和大量的並行計算任務，氣象預測模型需要具備更高的計算效率、更強的並行處理能力和擴展性，以及更低的功耗。顯然，利用CPU驅動的傳統氣象預測模型已顯得「力不從心」。更加及時、精準、低能耗的氣象預測模型成為行業的迫切需求。
及時、精準、低能耗精準的氣象預測需要有極佳的運算能力，搭載具有更高能效比的GPU，顯然更適合。研究人員發現，在氣象預測中，一般需要2～3個小時完成的計算工作，在GPU參與加速後，可以把時間壓縮到1小時之內。
這緣於GPU具備大型矩陣類數據的密集數值計算優勢，總體所需的計算資源消耗較低，能大幅度提升數值模式在精細化天氣尺度中的模擬能力，使得高解析度的氣象預測在技術上成為可能。
同時，GPU更具成本效益。在威斯康星大學麥迪遜分校傑出科學家，SPIE Fellow，國際氣象衛星遙感領域著名專家 Allen Huang 看來，對於氣象預測而言，在價格相同的前提下，採用GPU能發揮出更好的效果 。
在GPU壓倒性的優勢下 ，利用GPU替代CPU驅動氣象預測，已經成為共識性策略。目前，許多政府實驗室以及高校的科學家們紛紛使用GPU進行模擬氣候情景和預測天氣。在NVIDIA GPU的驅動下，目前最新的AI氣象預測建模速度比傳統模型快10萬倍。
突破高解析度、高精度，加速計算還要「AI」來配
現階段，研究人員所面臨的挑戰是如何實現物理建模和機器學習之間的最佳平衡，從而作出更快、更準確的氣候預測。
業界迫切需要一種利用機器學習作出初步預測並使用物理模型進行數據生成、驗證和系統改進的混合策略。
「一種基於人工智慧-機器學習（AI/ML）技術的高解析度快速更新（HRRR）風速預報模式」是Allen Huang為推動氣象預測和氣候科學的重大進步而開闢的一種使氣象預測變得高效、可靠、節能的新策略。
7月13 日，Allen Huang在一場公開課上表示，這種基於AI/ML技術的高解析度快速更新（HRRR）風速預報模式的預報結果優於美國HRRR業務預報模式。同時，已經研究成功將模式的風速預報轉換為風功率預報，並應用於德克薩斯ERCOT能源市場的253個風力發電場。
從數據中不難發現，ML增強模型比NOAA HRRR 提供了顯著的(10% - 30%) 預測改進。
Allen Huang強調，ACECast/ACEWRF基於NVIDIA GPU技術，是比傳統氣象預報模式快5至10倍的高解析度區域數值氣象預測模式。
AceCAST 代表「加速預測」，擁有更快的求解時間、更高的解析度和精度、對局部天氣現象更加深入的認識以及更低的計算成本等優勢，通過運行「天氣研究和預報」（WRF）的區域模型可實現加速預測。
而融合了AI/ML算法和ACECast/ACEWRF的模式則能進一步加速氣象預測的精細化程度，可實現高解析度高精度的區域數值氣象預測，將在強風暴預警、可再生能源管理、實時航空導航等領域具有巨大的應用潛力。
「AceCAST On Demand」是基於融合AI/ML算法和ACECast/ACEWRF的創新產品平台。「對於專業氣象預測領域從業人員而言，OnDemand 可提供AceCAST先進軟體的雲服務，使他們能夠享受到其優勢。而對於非專業用戶而言，他們也可根據自己的特定需求，從商業、消費者等導向基於On Demand創建定製化的氣象預測。」Allen Huang介紹道。
「WSV3」則是該平台中的一款圖形豐富的天氣可視化和風暴追蹤軟體產品。該軟體可為使用者提供所有必要的觀測數據，以直觀地了解極端的氣候變化情況，實現對流發展和嚴重風暴移動的追蹤。
寫在最後
ACECAST/ACEWRF和AI/ML技術的融合為企業及相關從業者打開了一扇創新「大門」。隨著AI與GPU加速計算的進一步演進，將不斷幫助氣候研究人員締造「奇蹟」。
在這個全球環境加劇變化的時代，『加速』與『智能』相結合促進氣候研究獲得突破性進展」已經成為能相關技術服務提供企業不得不肩負的使命。
人工智慧計算公司NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛就曾這樣說：「我們的使命便是突破氣候建模服務的計算極限，尋找新的方式和技術來研究大到地球範圍內、小到地方區域的氣候情況，讓人們知道所採用的規避措施能否奏效，以及將來應怎樣調整，並勇敢地探尋前人從未踏足的疆域。」
