【环球网科技报道 记者 李文瑶】9月15日,中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光联合宣布,我国自主研发的下一代“多矩约束有限体积(MCV)天气气候一体化模式”,已依托首个全国产十万卡AI超集群曙光8000(登峰)完成国产异构计算平台移植优化,实现全球5公里分辨率、未来10天预报可在1小时内完成全部计算,满足业务应用的必要时效要求。这标志着我国全球公里级数值预报的业务化运行能力迈入全球第一梯队,也意味着国产高性能计算从服务科研计算进一步走向国家级业务系统支撑。

值得注意的是,曙光8000上线仅一个多月,便支撑MCV取得这一世界级应用成果。国家重大算力基础设施建成后迅速承接真实科研与业务任务的能力,也获得应用验证。
全球5公里级数值预报跨过业务化门槛
极端天气事件频发,尤其是极端强降水,对精细化预报提出更高要求。数值天气预报模式是预报极端天气的核心支撑工具,而提升预报性能的重要路径,就是提高模式分辨率。从几十公里向5公里、未来1至3公里推进,计算量呈指数级增长,单纯依靠传统CPU超算,越来越难以同时满足算力、能效和时效要求。
此次成果的核心,是中国气象局自主研发的MCV模式。MCV全称为Multi-moment Constrained finite Volume method,即原创高精度可扩展多矩大气模式,定位为区域百米级、全球公里级,区域/全球一体化、天气/气候一体化的高精度大气模式。它采用中国完全自主研发的多矩约束有限体积方法,面向全球公里级业务化目标设计,具有高精度、质量守恒和高可扩展性等优势。
分辨率提升究竟带来什么变化?中国气象局地球系统数值预报中心首席科学家陈起英给出了普通人最能感知的例子:“从12.5公里到5公里主要是水平分辨率的提高,所以对中小尺度的(天气)过程会把握得更准确。以暴雨预报为例,原来12.5公里的时候,暴雨的强度上不去,预报的量级一般只是到中雨,分辨率提高到5公里以后,就可以报到暴雨的强度以上以上,准确性有很大提高。” 她补充说,“对台风预报来说也是,12.5公里对路径报的还可以,但是强度预报偏弱,到5公里以后,台风的强度就能报的比较好。”
依托曙光8000,MCV实现全球5公里分辨率、10天预报在约1小时内完成,达到业务化时效门槛。《全国气象发展“十五五”规划》提出,建成新一代地球系统数值预报模式,实现天气—季节—年际—年代际尺度无缝隙全覆盖,全球模式分辨率达到5公里、可用预报时效延长至9天,区域模式实现全国1公里、重点区域500米分辨率,气候尺度25公里分辨率。此次MCV成果,意味着在应用层面相关关键指标迎来落地。
从国际竞争格局看,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。德国ICON模式、美国MPAS模式以及ECMWF IFS等,均在推进GPU异构化。GPU化的ICON地球系统模式依托欧洲首台E级GPU超算JUPITER,将全球模拟分辨率提升至1.25公里,并获得2025年戈登·贝尔气候建模奖。在这一背景下,我国自主物理大气模式与国产超大规模异构算力实现协同突破,进入国际下一代高分辨率气象模式竞争的第一梯队。在可业务化运行的全球5公里级数值预报这条赛道上,我国部分指标已达到领先水平。
中国气象局地球系统数值预报中心研究员副主任李兴良透露,准确率方面,目前MCV模式在曙光8000上,5公里冬季可预报性可以比肩国际水平。
更重要的是,成果已经达到业务运行要求。1小时完成10天全球预报,不只是科研里程碑上的数字,而是直接对接预报业务时效门槛。对预报员而言,这意味着更早拿到未来天气演变信号,为极端天气预警、应急联动和公众服务留出更充足窗口。全球5公里分辨率能够好解析对流尺度天气系统,区域模式未来向百米级推进,则有望进一步提升对局地强降水、雷暴大风、山洪地质灾害等的刻画能力。气象现代化所追求的“无缝隙、全覆盖、高精度”,正在从规划走向现实。
中科曙光高端计算总工程师卜景德强调:“5公里分辨率,我们整个预报能力有一个质的飞跃,不是简单的分辨率提升,整个物理描述有大幅提升。”
原创模式与国产算力“双向奔赴”
数值模式和计算机硬件都相当复杂。模式要充分利用硬件性能,需要算法团队、优化团队与计算机厂商深度协同。此次突破的背后,是中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光围绕国产异构计算平台展开的长期攻关。
中国气象局已建成从短时临近预报、中期预报到季节—年际尺度的无缝隙预报系统,其中发挥核心支撑作用的是自主研发的GRAPES模式。然而,GRAPES在精度、守恒性和计算扩展性等方面,难以完全满足公里级天气气候一体化模式要求。秉持“业务一代、研发一代”的策略,中国气象局地球系统数值预报中心提前布局,依托科技部重点研发计划和气象局项目支持,于2013年组建研发团队,基于自主研发的多矩约束有限体积数值方法,构建下一代MCV大气模式。
面向全球公里级业务化目标和国内众核异构发展趋势,团队为MCV设计了“MPI+OpenMP+OpenACC”三级混合计算路线,实现同一套代码支持CPU、GPU多种计算平台,并具备跨平台性能可移植能力。这一技术路径与国际主流趋势一致。由于GPU硬件市场呈现多元化格局,CUDA、HIP、oneAPI等编程模型彼此并不互通,跨平台性能可移植性成为突出难题。采用编译指导语句的OpenACC标准,逐渐成为德国ICON、美国MPAS以及ECMWF IFS等模式团队的GPU移植首选。MCV从算法、MPI、OpenMP、OpenACC到GPU全链路优化,走出了一条自主可控的异构计算路线。

在曙光8000平台上,双方团队重点攻克了两大核心难题。其一是确保“算得对”。异构平台移植优化过程中,正确性验证难而重要。双方采用最严格的验证标准——二进制一致验证。依托曙光8000异构计算平台、国产CPU与GPU硬件平台及配套编译器优势,MCV模式在国产异构计算平台上能够做到运行结果二进制一致,大幅降低了移植过程中正确性验证的难度。其二是实现“跑得快”。团队针对曙光8000硬件特点,通过内核优化、显存池技术、GPU卡间通信优化等手段,充分挖掘国产GPU硬件性能,最终实现MCV模式在国产GPU异构计算平台上的稳定高效运行。
此外,系统协同优化同样关键。围绕设备内存管理、通信算法与I/O路径,团队开展多轮优化,实现计算资源利用率提升10%、通信模块加速3.7倍、I/O性能提升约30倍。数据流转、算法组织、基础软件协同优化,将加速器理论算力转化为真实业务时效。这正是“把算力变成时效”的关键所在。
气象应用对算力的需求,与当前大模型训练有所不同。中国气象局地球系统数值预报中心高级工程师蒋沁谷解释:“数值天气预报是传统的科学计算,在模式里面,我们硬件有一个指标,就是双精度64位,或者双精度32位,相当于计算性能。现在大模型AI方面的应用,很多追求的是GPU低精度的应用,比如16倍的双精度,它代表的是两个应用的场景。” 但他也指出,曙光8000的优势在于全精度覆盖:“64位到32位,甚至到16位、8位,这些计算单元可以支撑传统的科学计算、AI应用,甚至未来数智融合。在一个系统内既有数值预报模块,也有人工智能模块,我们相互协作,推进预报准确率的提升。”
上线一个月,国家重大算力设施跑出“气象速度”
此次成果运行在曙光8000上。面对全球5公里级数值天气预报带来的海量计算、通信、存储和数据交换压力,曙光8000依托超大规模系统工程能力与超智融合的异构计算能力,完成MCV全模式异构移植与规模化运行,为成果从科研验证走向业务应用提供支撑。
曙光8000是中国首个全国产十万卡级AI超集群,也是一套面向科学计算、人工智能和产业应用的超级系统工程。其核心不是单一部件或参数,而是计算、网络、存储、调度、液冷、供电、应用软件与服务的全链路协同。系统采用CPU+GPU异构体系,支持异构算力的原生一体化融合——高精度数值模拟与低精度智能计算可在同一套系统中高效协同。精度覆盖FP64至INT8,可覆盖科学计算、模型训练、推理和工业应用等多类场景。
在应用适配方面,曙光8000已完成近200项超智融合应用优化,支持500余个主流大模型发布即适配;在重点应用方面,已实现20余个领域、300余项重点应用优化,70余项应用实现万卡规模扩展。系统还接入国家超算互联网,支撑跨中心算力服务和多行业应用。作为一套超级系统工程,曙光8000具有“芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务”全链路全自研AI基础设施能力。海光等国产芯片提供底层支撑;scaleFabric类IB原生RDMA高速网络实现十万卡集群高可靠连接;ParaStor分布式存储支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写;浸没式相变液冷技术可支撑单机柜MW级高功率密度部署,并通过国产冷媒、全年自然冷却等方式提升集群能效。
曙光8000上线仅一个月,便支撑MCV取得世界级应用成果,意味着国产重大算力设施建成后能够迅速承接真实科研与业务任务。卜景德透露,系统设计之初就做了很多面向应用级别的设计,“超智融合全精度、网络设计、存储系统设计、高可靠高稳定性设计,这些设计才是我们应用能快速跑起来、跑得稳的基础。”
据了解,在MCV模式移植过程中,团队完成了动力、物理、插值等关键部分的异构化改造与代码整合,依托OpenACC编译器指令技术路径,实现“一套代码、两种运行”:既支持国产异构加速器,也保留CPU运行能力。通过“单元测试→全模式联调→校验和比对→10天预报绘图验证”的闭环验证体系,确保精度一致、结果可靠;5公里分辨率、10天全球预报压缩至约1小时,达到重要业务化时效门槛;数据流转、算法组织、基础软件协同优化,将加速器理论算力转化为真实业务时效。这三方面共同构成了此次突破的三项核心成果。
从天气预报走向地球系统,自主可控仍将深化
此次成果的意义,不止于一次预报速度的提升。它表明,我国已经具备依托国产高性能计算与自主高精度数值模式,支撑国家级气象业务的能力。从科技自立自强角度看,原创气象模式与国产高端计算系统共同完成重大科研任务,意味着我国在气象科技和计算科技两个关键领域,形成了可协同、可扩展、可业务化的自主路径。
从模式代际看,上一代GRAPES/CMA-GFS是成熟全球—区域业务NWP体系,CMA-GFS V4.0全球分辨率为12.5公里,区域分辨率已达1公里;下一代MCV则瞄准全球3至5公里、区域200至500米,动力框架采用自主多矩约束有限体积方法,计算架构从传统HPC为主转向面向异构GPU设计。发展目标也从提升预报准确率和预见期,升级为全球公里级、区域百米级、天气气候一体化,并向地球系统核心模式演进。AI已在同化、参数化、后处理等环节应用,未来还将进一步探索物理—数据双驱。
未来向1至3公里、百米级演进,对算力要求将更为惊人。蒋沁谷给出了这样的期待:“一方面,我们期待国内计算机厂商,他们能够把每一块GPU卡、DCU卡性能做得更强;另一方面,通过高速的网络互连,将更多的卡连接在一块,支持更高分辨率的计算。现在我们已经有10万卡集群。”
展望下一步,双方团队将持续推进MCV模式在曙光国产异构计算平台上的深度优化,推动模式算法与硬件架构深度融合,进一步提高整体计算效率;瞄准地球系统模式发展趋势,将资料同化、海洋、海冰等更多分量模式移植到这一平台,发布地球系统模式国产GPU版本;同时探索下一代计算架构,建立MCV性能评估模型,从硬件层面突破算力瓶颈。
目前,MCV模式已具备2027年全球10公里95层配置业务化运行条件,并已依托曙光8000完成全球3公里分辨率气象模拟试验,充分验证了国产异构算力的扩展空间。全球5公里分辨率、1小时内完成10天预报,这一成果的取得,标志着我国气象数值预报在自主可控道路上迈出坚实一步。
面向未来,国产模式与国产算力的协同创新还将持续深化。更精准的全球公里级预报、更精细的区域百米级预报、更完整的地球系统模拟,将共同服务于气象现代化、防灾减灾和公共气象服务,为筑牢气象防灾减灾第一道防线、服务国家防灾减灾大局注入更强劲的科技动力。