一小时算完全球十天天气变化，国产算力如何拿下气象“皇冠”

全球未来10天的大气变化，从启动计算到产出结果，需要多久？中国科研团队给出的答案是：不到1小时。

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联合发布成果：自主研发的MCV数值模式依托全国产十万卡AI超集群曙光8000，完成全球5公里分辨率、未来10天的预报计算，达到国际主流业务时效标准，并通过批量预报质量检验。在全球公里级数值预报这条赛道上，国产算力与国产模式第一次联手，站到了与国际主流业务系统同一梯队的位置。

分辨率从12.5公里提升到5公里，对普通人意味着什么？这项成果是怎么实现的？对国产算力生态又将产生什么影响？发布会后，我们与中国气象局地球系统数值预报中心和曙光的相关专家聊了聊。

从12.5公里到5公里，预报能力的一次质变

对普通人来说，分辨率提升最直接的感受，藏在天气预报里。中国气象局地球系统数值预报中心首席科学家陈起英举了个例子：12.5公里分辨率下，暴雨量级通常只能报到中雨；分辨率提升到5公里后，就能报出暴雨强度以上，台风的强度预报也从“偏弱”变为“较好”。中国气象局地球系统数值预报中心研究员副主任李兴良的总结是：“5公里分辨率，整个预报能力是一个质的飞跃，不是简单的分辨率提升，整个物理描述有大幅提升。”他还提到郑州特大暴雨：在50公里、10公里级别的分辨率下，这类强对流过程几乎无法分辨，分辨率提高后，强对流的物理机理描述才趋于准确。

放到全球坐标系里看，这次突破的分量更清楚。目前美国业务模式的水平分辨率约为12.5公里，欧洲中心约为9公里，全球主流模式团队都在向5公里推进。李兴良介绍，5公里被视为兼顾计算成本与预报收益的“中性分辨率”，也是国际业务模式演进的一致方向。中国此次不仅把分辨率做到5公里，还通过了“冬季可预报时效达到9天、可以比肩欧洲中心”的质量检验。这意味着国产模式不再是实验室演示，而是达到国际主流业务水准的可用成果。

今年6月发布的全国气象发展“十五五”规划提出，到2030年实现全球模式天气尺度分辨率5公里、预报时效9天。李兴良坦言，在超算支撑下，分辨率已经达到，冬季可预报性确实可以达到9天，但“模式业务研发是一个链条，我们现在打通的是模式这一块，资料同化等其他环节还需要继续迭代”。也就是说，最硬的一块骨头被提前啃下来了，但全链条业务化还没走完。

“一小时出报”背后，是一场软硬件协同的攻关

气象模式被中科曙光高端计算总工程师卜景德称为超智融合应用里的“皇冠”。在他看来，气象模式不是跑一次就结束的科研任务，而是一套每天滚动运行的生产系统，“汛期、重大活动期间，整个系统必须稳定运行，假如这一轮次模式崩了，那就是灾难”。它同时考验算力的速度、稳定性与可靠性。

数值预报的时效约束近乎苛刻。数值预报中心高级工程师蒋沁谷介绍，美国遴选下一代模式时设定的标准是“8.5分钟预报一天”，10天预报必须在85分钟内完成，即使放宽也不能超过2小时——模式产品必须及时推送给预报员，才能支撑决策。而分辨率每提升一倍，计算量增长8到16倍；当模式从12.5公里走向5公里，传统CPU架构已经难以在规定时间内完成计算。异构计算由此成为必然：CPU处理逻辑业务，加速卡承担大规模并行计算。

突破不是单点发力，而是联合攻关的结果。卜景德复盘，攻关一开始，性能距离时效要求有5到10倍的差距，简单把计算单元并行化并不够，双方组建联合团队，从算法设计到系统体系结构逐层优化，实现了几倍性能提升；存储读写效率提升约30倍；从2000多张卡运行一个半小时，优化到接近4000张卡一小时以内完成。数据规模同样惊人——气象系统历史数据以数百PB计，团队为此设计了冷热分级存储与迁移机制。与此同时，不同计算单元运行结果严格一致，效率提升没有牺牲可靠性，这正是“世界级考验”的题中之义。

气象预报能力的持续演进还体现了“超智融合”架构的价值。气象预报的初始场天然存在不确定性，观测仪器不可能布下天罗地网，完整刻画初始状态，卜景德称之为“混沌状态”。AI的作用，是从历史数据中学习规律、补足低分辨率的初始场信息，再与高精度模式结合。曙光8000采用全精度超智融合开放架构，同一套系统既支撑双精度科学计算，也支撑低精度AI训练推理，“模拟＋智能”在同一平台闭环。

气象之外，国产算力的下一程

气象突破的意义不止于天气本身。它验证了一条路径：国产原创模式＋国产算力，可以完成世界级科研任务。在卜景德看来，AI4S（AI for Science）带来两个机会：一是传统科研提速，过去算不了的万亿原子模拟、器件级仿真，现在有了可能；二是弯道超车的机会——算法快速演进，国外软件和硬件的垄断被打破。他直言：“未来中国的应用会走向世界舞台。”

这种可能正在落地。曙光8000已适配近200项行业应用和500余个主流大模型，覆盖30多个科研及产业领域；气象之外，新药研发、新材料研制、石油物探、科学大模型乃至具身智能都在应用。资源分配按需求动态调整，气象只占很小一部分。在卜景德看来，从气象系统打磨出来的工程化能力，可以复制到更多行业——软硬件一体的工程化经验，“可以复制到千行百业，赋能到研究研发过程里”。

接下来的挑战同样现实。气象模式要走向3公里、1公里乃至百米级，计算精度每提高一倍，计算量还将以8到16倍的量级跃升，这既考验单卡性能，也考验高速互联与大规模集群调度。卜景德透露，下一代MCV模式已开始探索面向气象的专用芯片设计，目标是把计算需求从数千张卡压缩到数百张，为更高分辨率业务化留出余量。10万卡集群能否作为整体高效运行单一任务，正是这条路线要回答的问题。

写在最后：

从“建成十万卡”到“用出世界级成果”，国产算力的评价坐标正在变化：价值不只看规模与榜单，更看它解决了什么真实科学问题、支撑了什么业务系统。中科曙光董事长历军说，让高性能计算成为认识地球、预见未来的重要基础设施，是曙光的愿景。一小时算完全球十天天气，是这个愿景落地的一个具体例子。3公里、1公里、百米级，分辨率每提升一次，都意味着新一轮攻关——国产算力与国产模式的协同，还有很长的路要走。