[新聞] 氣象署啟用第6代超級電腦

看板TY_Research作者時間1年前 (2024/02/27 15:30), 編輯推噓47(47推 0噓 83→)
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(一)新聞標題 氣象署啟用第6代超級電腦 (二)新聞內容 氣象署26日宣布，斥資15億元經費，採用由台積電7奈米建構的第6代高速運算電腦，不僅 計算能力提升七倍，區域模式的解析度可升至1公里，全球模式的解析度也可從25公里提 升至13公里，未來颱風預報時效可從7天增加至10天資料。 氣象署指出，第6代超級電腦的運算模式是提升天氣、氣候預報及氣象服務技術的重要關 鍵；該計畫由前瞻經費編列15億元預算，包含10億元的設備費用及5億元的電力、冷卻、 儲存、網路及資安等配套系統，並於2023年底完成建置。 氣象署指出，該電腦也是採用台積電生產的7奈米ARM架構晶片所建構的富士通FX1000機型 高速運算電腦，總計運算能力達10 PFlops（千兆浮點運算），是第5代高速運算電腦的七 倍，約為46,000台一般家用電腦的運算量能。 氣象署長程家平表示，第6代高速運算電腦在世界高速運算電腦排名（TOP 500）為69名， 也是目前全台最大的電腦；擴充的計算資源可提升未來區域數值測報模式的水平解析度， 從3公里加密至1公里；同時，在全球模式的解析度也可以從25公里提升至13公里，延長颱 風天的預報時效，從過去的7天增加至10天的早期資料。 同時，第6代超級電腦也搭配192片由輝達產製的A100繪圖處理單元（GPU），提供2PFlops （千兆浮點運算）運算能力，以資料科學的方式來計算預報，因應AI人工智慧發展及高效 能運算需求。 透過結合AI，相比過往物理科學的預報方法，未來預報的計算速度將可提升千倍、甚至萬 倍；但運用AI的高效能運算，在前期訓練相當花費時間、也需要相關電腦設備的建置。 為此，氣象署規劃使用台灣鄰近區域的數值模式歷史分析資料為訓練基礎，開發適用於台 灣鄰近區域的AI高解析度區域天氣預報模式，整合軟硬體資源、制定氣象署AI發展藍圖， 拚突破現有作業時效瓶頸。 (三)新聞連結 https://reurl.cc/dLAXp6 (四)其他心得或備註 升格氣象署之後越來越有感 這次斥資15億建構的超級電腦 希望未來預測能更精確更及時 區域天氣也能分類的更細 也期待之後更視覺化的圖表 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.37.135.28 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/TY_Research/M.1709019026.A.75B.html
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02/27 16:49, 1年前 , 1F
先把一週預報做準點吧.沒信心就改三天也行
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02/27 16:49, 1年前 , 2F
每次要安排出遊都給我出怪手
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推
02/27 17:35, 1年前 , 3F
1KM的預報 值得期待
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推
02/27 18:29, 1年前 , 4F
其實這跟升格沒什麼關係，前幾年的新聞就有說了，行
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02/27 18:29, 1年前 , 5F
政院一口氣規劃了10年的預算，要在10年期間內從第五
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02/27 18:29, 1年前 , 6F
代提升到第九代超腦。另外之前新聞也有說cwb變成cwa
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02/27 18:29, 1年前 , 7F
在預算上並沒有變動
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02/27 18:31, 1年前 , 8F
因為即便是目前新的第六代超腦，cwa的超腦運算能力
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02/27 18:31, 1年前 , 9F
還是落後日韓的氣象單位，所以未來會以平均3年提升
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02/27 18:32, 1年前 , 10F
一次運算能力的方式追上日韓
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推
02/27 18:49, 1年前 , 11F
目前還不知未來會不會以GPU為主，因為光CPU要衝到15
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02/27 18:49, 1年前 , 12F
0pflops，預算要很高
02/27 18:49, 12F
推
02/27 19:44, 1年前 , 13F
所以我說電腦內的模式跟上了沒?
02/27 19:44, 13F
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02/27 20:02, 1年前 , 14F
有傳說中的廚具，沒有升級的食材，沒有補夠廚師，有
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02/27 20:02, 1年前 , 15F
用嗎？
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02/27 20:39, 1年前 , 16F
沒廚師還買個洨
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推
02/27 20:39, 1年前 , 17F
真的很擔憂為了衝算力，改成CWA沒啥人會用的GPU
02/27 20:39, 17F
推
02/27 21:27, 1年前 , 18F
直白一點1+1=3讓更高級的超級電腦算也只是錯更多次
02/27 21:27, 18F
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02/27 22:14, 1年前 , 19F
最終可能直接套NCEP的模式，再把解析度調高
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02/27 22:16, 1年前 , 20F
NWP的專家很多都退了，只能多和美國氣象機構合作了
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02/27 22:16, 1年前 , 21F
吧
02/27 22:16, 21F
推
02/27 23:36, 1年前 , 22F
我終於可以發問：明天信義區會不會下雨勒？XD
02/27 23:36, 22F
推
02/28 06:17, 1年前 , 23F
我一直很想問，舊的超級電腦淘汰後給誰了？學校嗎
02/28 06:17, 23F
推
02/28 07:17, 1年前 , 24F
舊超級電腦能效都不佳，也沒什麼人想收啦
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02/28 07:18, 1年前 , 25F
電腦更新速度很快的
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02/28 07:21, 1年前 , 26F
台灣的主力都是在區域模式，全球模式不太可能有人力
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02/28 07:21, 1年前 , 27F
去搞了，AI模式目前國際上那些都大同小異，用開源
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02/28 07:21, 1年前 , 28F
的跑一跑也是夠用
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推
02/28 08:24, 1年前 , 29F
請問有沒有新增專門給地震速報用的軟硬體？
02/28 08:24, 29F
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02/28 08:25, 1年前 , 30F
我一直很喜歡日本NIED那種的發速報的方式 而且
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02/28 08:27, 1年前 , 31F
震度資訊是以超低延遲方式每秒即時公開的 隨時能查
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02/28 08:37, 1年前 , 32F
我懷疑這篇編撰記者,根本沒有實際了解目前個人電腦
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02/28 08:38, 1年前 , 33F
PC的GPU實際運算能力的水準到哪個程度了.
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02/28 08:39, 1年前 , 34F
都還不需要列舉Nvidia最新世代的40XX系列,
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02/28 08:40, 1年前 , 35F
上個世代的30XX甚至前兩個世代的20XX系列GPU,
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02/28 08:42, 1年前 , 36F
DP16雙精度浮點運算效能都早已經越過10T Flops了.
02/28 08:42, 36F
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02/28 08:43, 1年前 , 37F
計算起來FX1000大約是百倍餘PC的GPU浮點運算效能.
02/28 08:43, 37F
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02/28 08:45, 1年前 , 38F
記者寫的4萬6千倍PC運算效能是拿多少年前的機型來比
02/28 08:45, 38F
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02/28 08:49, 1年前 , 39F
更正:10P FLOPS=1000倍 10T FLOPS,這樣約是千倍.
02/28 08:49, 39F
還有 51 則推文
推
03/01 14:57, 1年前 , 91F
有手機+電腦會不會變好 問你啊 XD
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03/01 14:57, 1年前 , 92F
不要因為自己沒變好 就對氣象署沒信心 叉滴
03/01 14:57, 92F
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03/01 17:31, 1年前 , 93F
垃圾進，垃圾出，高中大學的計概都說過，不要忘記
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03/01 17:31, 1年前 , 94F
啊
03/01 17:31, 94F
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03/01 17:59, 1年前 , 95F
模式的調校也很重要吧...不只是算力而已
03/01 17:59, 95F
推
03/01 20:30, 1年前 , 96F
坦白說大氣的不確定度就在那邊，能再改善的空間本
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03/01 20:30, 1年前 , 97F
來就有限
03/01 20:30, 97F
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03/01 20:31, 1年前 , 98F
AI模式目前也沒有非常亮眼的改善
03/01 20:31, 98F
推
03/01 23:34, 1年前 , 99F
AI只是看資料速度比人快 做預報本質上與人是同樣的
03/01 23:34, 99F
推
03/01 23:35, 1年前 , 100F
希望微氣候的預報能準確率更高，畢竟算的更快，台灣
03/01 23:35, 100F
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03/01 23:35, 1年前 , 101F
的預報報告應該可以採用方格塊劃分區域來播報才是
03/01 23:35, 101F
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03/01 23:35, 1年前 , 102F
思維 無法回答預報與實際的差異是哪來的
03/01 23:35, 102F
推
03/01 23:39, 1年前 , 103F
把模式到這麼高解析度 三大參數化要多大的調整?
03/01 23:39, 103F
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03/01 23:40, 1年前 , 104F
電腦計算速度跟裡面灌的軟體是兩件事情
03/01 23:40, 104F
推
03/01 23:45, 1年前 , 105F
數值預報本來就是要抓大尺度來報 小區域才會有穩定
03/01 23:45, 105F
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03/01 23:46, 1年前 , 106F
的結果
03/01 23:46, 106F
推
03/01 23:54, 1年前 , 107F
基本上水平尺度十公里就很夠了
03/01 23:54, 107F
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03/01 23:55, 1年前 , 108F
因為實務上對流胞差不多就這麼大
03/01 23:55, 108F
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03/01 23:56, 1年前 , 109F
再精細下去一堆隨機過程讓過高解析度的預報失去意義
03/01 23:56, 109F
推
03/02 01:18, 1年前 , 110F
有算力才能去微調新模式，新模式在買電腦前就會先提
03/02 01:18, 110F
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03/02 01:19, 1年前 , 111F
出來了，只是算力不夠沒法實時演算，升級完才能調整
03/02 01:19, 111F
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03/02 01:20, 1年前 , 112F
去榨出最後的那些細節。
03/02 01:20, 112F
推
03/02 12:09, 1年前 , 113F
記得模式是跟統計學有關?如果是的話，那就會有準確
03/02 12:09, 113F
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03/02 12:09, 1年前 , 114F
度與精確度的數據表達了吧?
03/02 12:09, 114F
推
03/02 12:26, 1年前 , 115F
從上面推文可知 太多人分不清楚軟體 硬體對數值預報
03/02 12:26, 115F
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03/02 12:27, 1年前 , 116F
差別在哪
03/02 12:27, 116F
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03/02 12:28, 1年前 , 117F
超級電腦只是計算速度加快 但1+1=3一秒寫十遍
03/02 12:28, 117F
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03/02 12:29, 1年前 , 118F
跟一秒寫十萬遍都是錯的阿
03/02 12:29, 118F
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03/02 12:31, 1年前 , 119F
假設計算速度加快 可以多做調整參數多幾個系及成員
03/02 12:31, 119F
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03/02 12:32, 1年前 , 120F
以現在CWA能力誰來幫忙分析這些多出來的資料?
03/02 12:32, 120F
推
03/02 12:35, 1年前 , 121F
所以前面有推文說得很中肯，光設備進步沒用，還是
03/02 12:35, 121F
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03/02 12:35, 1年前 , 122F
要有人力來做好調校才行
03/02 12:35, 122F
推
03/02 12:38, 1年前 , 123F
所以我認為AI在氣象最大用途應該是先分析模式過去
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03/02 12:40, 1年前 , 124F
產出的海量資料 找出模式最根本的氣候特性
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03/02 12:42, 1年前 , 125F
你才知道調整模式要從哪邊下手 或者原始輸出的統計
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03/02 12:43, 1年前 , 126F
修正量是多少
03/02 12:43, 126F
推
03/02 12:48, 1年前 , 127F
硬體升級然後去生出更多自己人無法handle的資料
03/02 12:48, 127F
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03/02 12:49, 1年前 , 128F
這是在搞笑還是搞自己?
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03/02 19:09, 1年前 , 129F
EC的AIFS 上線了
03/02 19:09, 129F
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03/03 20:17, 1年前 , 130F
可以上ptt嗎？
03/03 20:17, 130F
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