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作者richer23
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[新聞] 氣象署啟用第6代超級電腦

最新2024-03-03 20:17:00
留言130則留言,32人參與討論
推噓47 ( 47083 )
(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

130 則留言

sukoo, 1F
先把一週預報做準點吧.沒信心就改三天也行

sukoo, 2F
每次要安排出遊都給我出怪手

aa1477888, 3F
1KM的預報 值得期待

chris1174, 4F
其實這跟升格沒什麼關係,前幾年的新聞就有說了,行

chris1174, 5F
政院一口氣規劃了10年的預算,要在10年期間內從第五

chris1174, 6F
代提升到第九代超腦。另外之前新聞也有說cwb變成cwa

chris1174, 7F
在預算上並沒有變動

chris1174, 8F
因為即便是目前新的第六代超腦,cwa的超腦運算能力

chris1174, 9F
還是落後日韓的氣象單位,所以未來會以平均3年提升

chris1174, 10F
一次運算能力的方式追上日韓

aegis43210, 11F
目前還不知未來會不會以GPU為主,因為光CPU要衝到15

aegis43210, 12F
0pflops,預算要很高

WuCH1022, 13F
所以我說電腦內的模式跟上了沒?

jasonccr, 14F
有傳說中的廚具,沒有升級的食材,沒有補夠廚師,有

jasonccr, 15F
用嗎?

sukoo, 16F
沒廚師還買個洨

aegis43210, 17F
真的很擔憂為了衝算力,改成CWA沒啥人會用的GPU

WuCH1022, 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

aegis43210, 19F
最終可能直接套NCEP的模式,再把解析度調高

aegis43210, 20F
NWP的專家很多都退了,只能多和美國氣象機構合作了

aegis43210, 21F

limulus, 22F
我終於可以發問:明天信義區會不會下雨勒?XD

rtoday, 23F
我一直很想問,舊的超級電腦淘汰後給誰了?學校嗎

ben108472, 24F
舊超級電腦能效都不佳,也沒什麼人想收啦

ben108472, 25F
電腦更新速度很快的

ben108472, 26F
台灣的主力都是在區域模式,全球模式不太可能有人力

ben108472, 27F
去搞了,AI模式目前國際上那些都大同小異,用開源

ben108472, 28F
的跑一跑也是夠用

ltytw, 29F
請問有沒有新增專門給地震速報用的軟硬體?

ltytw, 30F
我一直很喜歡日本NIED那種的發速報的方式 而且

ltytw, 31F
震度資訊是以超低延遲方式每秒即時公開的 隨時能查

neo718, 32F
我懷疑這篇編撰記者,根本沒有實際了解目前個人電腦

neo718, 33F
PC的GPU實際運算能力的水準到哪個程度了.

neo718, 34F
都還不需要列舉Nvidia最新世代的40XX系列,

neo718, 35F
上個世代的30XX甚至前兩個世代的20XX系列GPU,

neo718, 36F
DP16雙精度浮點運算效能都早已經越過10T Flops了.

neo718, 37F
計算起來FX1000大約是百倍餘PC的GPU浮點運算效能.

neo718, 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

neo718, 39F
更正:10P FLOPS=1000倍 10T FLOPS,這樣約是千倍.

WuCH1022, 117F
超級電腦只是計算速度加快 但1+1=3一秒寫十遍

WuCH1022, 118F
跟一秒寫十萬遍都是錯的阿

WuCH1022, 119F
假設計算速度加快 可以多做調整參數多幾個系及成員

WuCH1022, 120F
以現在CWA能力誰來幫忙分析這些多出來的資料?

canandmap, 121F
所以前面有推文說得很中肯,光設備進步沒用,還是

canandmap, 122F
要有人力來做好調校才行

WuCH1022, 123F
所以我認為AI在氣象最大用途應該是先分析模式過去

WuCH1022, 124F
產出的海量資料 找出模式最根本的氣候特性

WuCH1022, 125F
你才知道調整模式要從哪邊下手 或者原始輸出的統計

WuCH1022, 126F
修正量是多少

WuCH1022, 127F
硬體升級然後去生出更多自己人無法handle的資料

WuCH1022, 128F
這是在搞笑還是搞自己?

aabaabaabaab, 129F
EC的AIFS 上線了

thousandwave, 130F
可以上ptt嗎?

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