9月15日，在国家超算互联网核心节点举办的“算力登峰 定数风云”成果发布会上，中国气象局地球系统数值预报中心联合中科曙光交出一份重量级答卷：国产MCV下一代天气气候一体化模式，在曙光8000全国产十万卡AI超集群之上，实现了1小时内完成全球5公里分辨率、未来10天的预报计算，从而迈入全球公里级数值预报第一阵营，这标志着我国自主气象模式与国产异构算力协同创新实现了世界级的跨越。
随着全球气候变暖，极端天气正在成为全人类必须共同面对的严峻挑战。
今夏欧洲极端高温天气、太平洋连环飓风、山地泥石流灾害接连上演，中小尺度强对流暴雨、台风的强度、落区的精准预判，直接关系亿万群众的生命财产安全。回望国内数次极端强降水事件，因受限于模式分辨率，过去部分局地暴雨过程中，数值模式往往只能报出中雨量级，难以捕捉局地强降雨的真实强度。对台风的预报，路径尚可把握，但强度预报长期偏弱，复杂山地地形对气流的扰动效应，经常被粗网格“抹平”，成为气象预报长久以来的痛点。
数值天气预报作为防灾减灾的第一道防线，预报精度、时效的每一步提升，背后都是气象科学与高性能算力的双向奔赴。
跨越5公里的门槛
当前，全球数值预报正在上演一场无声的“公里级竞赛”。所谓分辨率，可以通俗地理解为将全球大气切割成无数立体“小盒子”，网格越小，对山脉、对流云团、台风涡旋这些中小尺度天气系统的刻画就越真实和细腻。放眼全球，美国全球业务模式分辨率约12.5-13公里，欧洲中期天气预报中心业务模式为9公里，各大科研机构都将5公里视作下一代全球预报的核心门槛，纷纷投入异构加速计算的研发，向公里级目标冲刺。
但是，迈向5公里绝非简单地把网格加密。因为分辨率每提升一倍，模式计算量将暴涨8-16倍，不仅计算量会爆炸式增长，而且计算节点之间海量数据的交互、模式结果高频读写存储的压力也会同步陡增。在这种情况下，如果继续沿用传统纯CPU的架构，若要实现全球5公里预报并满足业务时效要求，理论上可能需要近十万颗CPU，这在现实业务场景中几乎是不可能完成的任务。更严苛的还有业务“金标准”：国际下一代气象模式要求，10天的全球预报必须控制在85分钟以内完成，即使标准放宽，也不能超过2小时，错过时间，再精准的计算结果都将失去业务价值。
过去，我国全球业务模式分辨率为12.5 公里，面对暴雨、强对流等小尺度灾害，会出现强度低估的情况。当网格细分到5公里时，模式能够还原复杂山地地形对气流的扰动，台风强度预报能力显著提升，原本被抹平的局地暴雨系统得以显现，暴雨预报量级可以从“中雨”提升至暴雨级别，这对防汛减灾的现实价值不言而喻。按照我国“十五五”气象发展规划的要求，目标是实现全球模式5公里分辨率、9天有效预报。本次攻关已经提前实现分辨率与9天可预报性的技术突破，虽然全业务链条还有待持续打磨，但已经打下坚实的技术底座。跨越5公里这道高门槛，必须同时拥有自主可控的数值模式，以及适配模式特性的国产异构算力，二者缺一不可。
MCV+超智融合，气象预报“看得更准，预见得更远”
MCV，是中国气象局沈学顺院士团队历经十余年打磨，完全自主研发的下一代多矩约束有限体积大气模式，它定位全球区域一体化、天气气候一体化，瞄准全球公里级、区域百米级的发展目标。
该模式本身拥有出色的守恒性、高精度与可扩展能力，但想要真正释放其全部能力，必须解决超高分辨率下的计算效率难题。此前在传统CPU平台上，MCV跑完全球5公里10天预报，耗时长达21小时，远远达不到业务时效门槛，模式性能被算力架构牢牢束缚住手脚。
中科曙光三十年来深耕高性能计算领域，不断攻克硬件芯片瓶颈。如今，曙光8000实现了从FP64双精度科学计算到INT8低精度AI推理全精度原生融合，同一套系统既可以承接气象这类严苛的高精度科学仿真，也可以运行大模型训练推理任务，为超智融合的科学应用准备好基础设施底座。
MCV拥有近百个复杂模块，几十年积累下海量业务代码，全盘重写维护成本极高。更棘手的是，科学计算对结果正确性零容忍，异构移植后，不能只追求速度快，还必须保障计算结果和CPU版本严格一致，速度与准确兼顾。
为此，双方联合攻关，气象专家掌握模式算法物理内核，高端计算工程师熟悉异构硬件体系，共同面对一个个棘手难题。攻关之初，实际运行效率距离业务目标相差5-10倍，团队通过拆解上百个模式模块逐个完成异构移植，选用OpenACC技术路径实现“一套代码，两套运行”，既能支持国产加速卡，又保留了CPU运行能力，兼顾性能与代码可维护性。
针对设备内存反复申请释放带来的巨大损耗，攻关团队完成了内存管理深度优化；重构跨卡通信算法，减少CPU与GPU之间的数据搬迁，实现通信模块加速3.7倍；气象模式每十秒就要输出海量预报数据，存储IO成为重大瓶颈，攻关团队重新设计IO读写链路，存储读写效率实现约30倍提升，将理论算力真正转化为业务可用的真实时效收益，计算资源利用率整体提升10%。
实践中，每一轮优化都要经过单元测试、全模式联调、结果校验比对、10天完整预报绘图验证的闭环检验，规避浮点精度损失带来的预报偏差，保证异构平台输出结果可信可靠。
历经一年多的联合攻坚，理想终于照进现实：MCV模式基于曙光8000，将原本21小时的计算压缩至在1小时以内完成，满足了全球5公里、10天预报的标准，批量预报质量检验顺利通过。在此基础之上，团队更进一步，还完成了全球3公里分辨率的科研模拟试验，向着更高分辨率迈出探索性一步。
特别值得一提的是，曙光8000整机上线一个多月，就承接了这项世界级国家级应用成果，打破过去超算“重建设、轻应用”的局面，表明国产重大算力基础设施可以快速承接国家级真实业务任务，标志着国产高性能计算从单纯支撑科研试验阶段，迈向国家级业务系统的核心支撑阶段。
在发布会上，中科曙光高端计算总工程师卜景德将气象业务称之为超智融合应用的“皇冠”。不同于普通科研试验可以接受中断重启，气象预报是7×24小时不间断的生产系统，汛期、重大活动期间绝对不允许宕机，系统稳定性、时效性、可靠性的要求近乎苛刻。能够扛住气象业务的严苛考验，表明这套软硬件协同的解决方案完全可以迁移复制到生命科学、石油物探、新材料研发、流体仿真等更广阔的科学计算领域，赋能加速，推动国产仿真软件从“跑得通”走向“跑得快、用得稳”。
AI4S大有可为
站在5公里的台阶之上，气象预报的征途远未结束。未来全球模式将向着3公里，区域模式向着200-500米甚至百米级继续挺进。随着分辨率进一步提升，计算量将再次迎来倍数增加，万卡乃至更大规模集群将成为刚需，同时也对网络互联、芯片性能等提出更高要求。
下一步，气象局与中科曙光的联合攻关将向三个方向持续推进。第一，MCV模式持续深度迭代，推动算法与国产硬件架构进一步深度耦合，挖掘更多性能潜力；第二，将海洋、海冰、资料同化等地球系统其他分量完整移植至异构平台，打造完整地球系统模式DCU版本，走向多圈层耦合的地球系统预报；第三，面向超高分辨率带来的算力暴涨，开展下一代计算架构研究，探索面向气象科学计算的专用芯片设计，用硬件定制化换取量级的性能提升，降低大规模业务运行的算力成本。
值得关注的是，超智融合将成为下一代预报的核心范式。传统数值模式基于物理方程组开展高精度推演，人工智能则擅长从海量历史观测数据中挖掘规律，二者是互补的。利用数值模拟生成高质量数据集，AI辅助改进，二者协同，有望进一步提升极端天气的捕捉能力。这也是MCV模式未来重要的演进方向。
放眼整个国产科学计算产业，曙光8000与MCV模式的成功故事，不应只属于气象行业。当前，AI4S科学智能浪潮席卷全球，这也是我国实现弯道超车的重要机遇。在AI4S新范式下，软硬件协同创新、应用牵引硬件迭代的模式，将帮助国内更多科研团队实现应用场景的突破。曙光8000超智融合平台除气象之外，已经在新药研发、半导体新材料、地震物探、蛋白质分子动力学模拟等众多领域落地应用。将本次联合攻关沉淀下的软硬件适配、大规模并行优化、应用迁移的工程经验赋能更多国产科研软件，能够更好地让国产算力赋能科学创新。
当国产超算硬件、自主科学模式、超智融合架构交织在一起，我们正在一步步实现“天气预报看得更细、算得更快、预见更远”的愿景，为全球气象防灾减灾贡献属于中国的方案与力量。
