从气象预报公里级突破，看算力“超级工程”的真实大考

通信世界网消息（CWW）近日，中央广播电视总台大型纪录片《超级工程——曙光8000》热播，国产算力基础设施走入公众视野。过去两年，国内智算中心建设狂飙突进，万卡、十万卡集群从噱头变成标配。

但相比于性能参数的天文数字，对于社会经济与公众生活，一个更加现实的问题是：庞大的算力底座，到底能够创造哪些价值？

9月15日，在位于郑州的国家超算互联网核心节点，发布的一项成果提供了难得的观察样本。曙光8000，国内首个全国产十万卡级AI超集群，官宣落成还不到两个月，就联合中国气象局地球系统数值预报中心，完成国产下一代天气气候一体化模式MCV的全模式异构移植，实现全球5公里分辨率、10天预报1小时内完成计算，并且达到准业务化运行门槛。

不是一次实验室里的跑分演示，而是对精度、时效、稳定性在近乎苛刻条件下的实践检验。透过这场联合攻关，我们看到的不只是天气预报精度的跃升，更是国产算力从“硬件建成”走向“业务可用”必须跨过的层层关隘。

从12.5公里到5公里：不是量变是质变

普通人对天气预报升级的感知，往往停留在“预报更准”，但在科研人员眼中，全球5公里分辨率，是一道横亘全球气象界多年的硬门槛。

中国气象局地球系统数值预报中心首席科学家陈起英在采访中对预报分辨率提升给出了具体回答：“此前12.5公里分辨率之下，模式经常报不出暴雨量级，一般只到中雨。分辨率提高到5公里以后，不仅可以预报到暴雨强度，对于台风强度的预测也更加准确。”

近年来欧洲ECMWF、美国NOAA等国际顶尖机构的全球高分辨率数值模式陆续进入业务运行，5公里分辨率是各国分辨率提升的目标所在。

但就实际来看，高分辨率代价是计算量指数级膨胀。数据显示，预测分辨率每提升一倍，计算量增长8到16倍。如果沿用传统CPU架构，要完成全球5公里10天预报，理论上需要近十万颗CPU，现实业务几乎无法落地。这也是为什么气象领域会成为算力架构变革的试金石。

MCV作为中国气象局自主研发的通用、可扩展和高性能大气模式。此次依托曙光8000率先实现1小时完成全球5公里分辨率、未来10天的预报计算。展现国产异构计算平台能够支撑大规模科学应用能力的同时，也为我国高分辨率数值预报发展提供了新的技术路径。

回归到国产异构计算平台的应用实践上，更大的拦路虎还不在运算本身。MCV包含动力、物理、插值上百个耦合模块，异构移植最怕“速度跑上去，物理结果失真”。

中科曙光高端计算总工程师卜景德坦言，攻关之初项目距离业务时效目标还有5-10倍的差距。一开始尝试只对部分小计算单元做简单并行化，后来发现这条路行不通。“这件事不能单打独斗、需要借助团队的力量。既需要懂算法的人员，也要有做计算机体系结构工程师，深度吃透模式算法，从并行优化、体系结构层面对程序做系统化升级改造，最后实现性能数倍提升。”

“超智融合”是计算，更是一套生产体系

央视纪录片中，关于曙光8000“超智融合”的路线选择令人印象深刻，这个颇具前瞻性的大胆选择，也正在当下的应用实践中发挥价值。

谈及气象领域为何需要超智融合，卜景德在采访中解释其中的逻辑：“受限于现实观测条件，大气属于典型混沌系统，这就决定了预报初始场永远无法做到完全精准，不可能实现无死角的全域监测。对此，人工智能可以通过历史数据学习推演趋势，输出低精度信息输入模式，再叠加数值模式的高精度求解能力，二者协同，可以实现超智融合的气象预报。”

曙光8000基于异构计算路线，实现FP64高精度科学计算到INT8低精度推理的全精度原生支持，这套十万卡集群，既可以跑MCV这种对双精度要求严苛的物理驱动模式，同时也承接气象大模型训练、科学智能推理任务。

值得注意的是，气象业务对系统可靠性的要求远高于普通科研任务。“汛期、重大活动期间，这套系统不能出故障。一旦模式运行崩溃，存储掉线，不是试验跑失败，而是直接影响公共预警。”卜景德表示，把气象大模型称作“皇冠级”应用，本质原因在于它不是仅仅跑试验，而是要确保其是一个稳定、可靠、高效的生产系统。

据悉，目前气象领域的算力资源分配占到了曙光8000的十分之一。在全球5公里计算时效达标之后，双方团队还完成了全球3公里分辨率模拟试验。更高分辨率尚处于研究阶段，但模式继续演进已有了可供验证的平台。

气象之外：“国产模式+国产算力”持续突破

二十年前，国内气象核心机房还大量依赖海外设备。如今中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光联合实现“国产模式+国产算力”的双重突破。这件事的里程碑意义，不只属于气象行业。

气象项目更大的价值，在于它给国产算力的价值落地提供了一份可参照的工程样本。过去我们习惯造好机器，等待应用过来适配。未来要反过来，从真实业务需求倒推硬件、编译器、工具链迭代。

卜景德在采访中表示，此次与中国气象局联合攻关沉淀下来的经验，具备向更多行业复制的价值。气象项目沉淀的软硬件一体工程化积累，可以复制到生命科学、工程仿真、石油物探等千行百业，助力应用实现稳定高效运行。

不仅如此，双方在合作中探索出的一系列创新算法、超智融合以及下一代模式研究，未来都值得应用推广。

此外，国内诸多科学应用长期依赖海外软件，中国气象局本次国产模式的突破也为国产软件更新迭代与软硬协同创新提供了新思路。卜景德展开讲道，通过与国产应用团队深度合作，能够改善国产软件跑不好、跑得慢、适用场景少的现状，让国产科学应用跑得更快、用得起还能用得更好。

放眼全球，传统高性能计算经过数十年积淀，积攒了大量仿真代码。而在AI4S赛道，国内外的发展差距相对较小，这也为国产算力与国产科学应用实现换道突围提供了宝贵机遇。

MCV模式在曙光8000上的验证，或许就是这个突破的开始。当十万卡集群不再只是跑分工具，而是真正支撑起世界级科学计算应用，国产算力的价值才真正落地。

气象领域只是一个开始，十万卡集群的大考才刚刚拉开序幕。能不能把这套成功的经验复用到更多硬核科研等各类应用领域，才是国产算力接下来更值得关注的答卷。