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National Center for Atmospheric Research

 
 

Ob tödliche Hurricanes oder globale Klimaerwärmung - das Wetter ist der stärkste unkontrollierbare Faktor, der unser tägliches Leben und manchmal sogar unser Überleben bestimmt.

DIE HERAUSFORDERUNG

Glücklicherweise wird die Frühvorhersage von Wetterereignissen immer schneller und präziser, so dass die Menschen mehr Zeit haben, sich vorzubereiten. Im National Center for Atmospheric Research (NCAR) hat ein Team von Wissenschaftlern hochmoderne Vorhersagemodelle für unmittelbare, mittel- und längerfristige Wetterbedingungen entwickelt.

Das Weather Research & Forecasting Modell (WRF) ist das weltweit am häufigsten eingesetzte Modell. Zu seinen Anwendern zählen das Nationale Observatorium von Athen, das Wissenschaftsinstitut für Atmosphäre und Klima des italienischen nationalen Forschungsrats und das Centre for Development of Advanced Computing in Indien ebenso wie mehrere kommerzielle Wettervorhersageunternehmen. Die Klima- und Wettermodelle des NCAR haben sich mittlerweile von Terascale- (1 Billion FLOPS) zu Petascale-Anwendungen entwickelt und übersteigen die Kapazität herkömmlicher Computing-Cluster. Damit ist auch ein Punkt erreicht, an dem sich die Rechenleistung nicht mehr durch Hinzufügen weiterer CPUs steigern lässt. Besonders deutlich tritt dieses Problem bei zeitkritischen Anwendungen mit Echtzeit-Komponenten zu Tage.

DIE LÖSUNG

Auf der Suche nach Möglichkeiten, die Geschwindigkeit und Präzision von Wettervorhersagen zu steigern, entdeckten die technischen Mitarbeiter des NCAR und die Wissenschaftler der University of Colorado in Boulder die NVIDIA GPU-Computing-Lösungen. Durch die Portierung auf NVIDIA® CUDA™ konnte eine 10fache Beschleunigung für Microphysics, eine grundlegende und extrem rechenintensive Komponente von WRF, erzielt werden. Wenngleich Microphysics weniger als 1 Prozent des gesamten Quellcodes des Modells ausmachte, führte seine Konvertierung zu CUDA zu einer 20prozentigen Beschleunigung des gesamten Modells.

"Dieses Ergebnis ist sehr ermutigend und kommt gerade zur rechten Zeit, da uns auf gewöhnlichen Clustern die nötigen Kapazitäten für zeitkritische Vorhersagen ausgingen“, sagt John Michalakes, führender Software-Entwickler für WRF beim NCAR. „Unser Ziel ist, die Vorhersagegeschwindigkeit mindestens zu verdoppeln, indem wir die NVIDIA GPU-Computing-Technologie umfassender in WRF implementieren. Die Integration von Beschleunigern dürfte die Erstellung von Wetter- und Klimamodellen maßgeblich verändern."


DIE AUSWIRKUNGEN

Das NCAR und die zahlreichen Agenturen, die WRF weltweit einsetzen, sind jetzt in der Lage, schnell benötigte Vorhersagen zu Echtzeit-Wetterereignissen und zukünftigen Entwicklungen rascher zu treffen. Als Folge dieses Fortschritts werden die Menschen in betroffenen Gebieten in der Lage sein, sich auf gefährliche Situationen besser vorzubereiten.

Weitere Informationen unter: www.ncar.ucar.edu



 
 
 
 
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