气候模型可以在超级计算机上运行数月——但我的新算法可以使它们运行速度提高十倍

气候模型可能长达一百万行代码，在超级计算机上运行可能需要数月时间。一种新算法大大缩短了这个时间。

气候模型是有史以来最复杂的软件之一，能够模拟整个系统的大量不同部分，例如大气或海洋。其中许多是由数百名科学家花费数十年时间开发出来的，并且不断得到补充和完善。它们可以运行超过一百万行计算机代码——数万个打印页面。

毫不奇怪，这些型号价格昂贵。模拟需要时间，通常是几个月，并且运行模型的超级计算机消耗大量能源。但我开发的一种新算法有望使许多气候模型模拟速度提高十倍，并最终可能成为应对气候变化的重要工具。

气候建模花费如此长的时间的原因之一是模拟的某些过程本质上很慢。海洋就是一个很好的例子。水从表面到深海再循环需要几千年的时间（相比之下，大气层的“混合时间”为数周）。

自从 20 世纪 70 年代开发出第一个气候模型以来，科学家们就意识到这将是一个问题。要使用模型来模拟气候变化，必须从工业化导致温室气体排放到大气中之前的代表性条件开始。

为了产生这种稳定的平衡，科学家们“旋转”他们的模型，本质上是让它运行直到它停止变化（系统非常复杂，就像在现实世界中一样，一些波动总是存在）。

具有最小“漂移”的初始条件对于准确模拟人为因素对气候的影响至关重要。但由于海洋和其他缓慢的组件，即使在大型超级计算机上，这也可能需要几个月的时间。难怪气候科学家将这一瓶颈称为他们领域的“重大挑战”之一。

不能只用更多的计算机来解决问题

您可能会问，“为什么不使用更大的机器呢？”不幸的是，这没有帮助。简单地说，超级计算机只是数千个单独的计算机芯片，每个芯片都有数十个通过高速网络相互连接的处理单元（CPU 或“核心”）。

我使用的一台机器拥有超过 300,000 个核心，每秒可以执行近 20 万亿次算术运算。 （显然，它由数百个用户共享，任何单个模拟都只会使用机器的一小部分。）

气候模型利用这一点，将地球表面细分为更小的区域（子域），每个区域的计算在不同的 CPU 上同时执行。原则上，您拥有的子域越多，执行计算所需的时间就越少。

在某种程度上确实如此。问题在于不同的子域需要“知道”相邻子域中发生的情况，这需要在芯片之间传输信息。这比现代芯片执行算术计算的速度慢得多，计算机科学家称之为“带宽限制”。 （任何尝试过通过慢速互联网连接传输视频的人都会知道这意味着什么。）因此，投入更多的计算能力来解决这个问题的回报会递减。海洋模型尤其受到如此糟糕的“缩放”的影响。

速度快十倍

这就是我开发并在《科学进展》上发表的新计算机算法的用武之地。它有望大大减少海洋和地球系统模型其他组成部分的旋转时间。在对典型气候模型的测试中，该算法平均比当前方法快十倍，将时间从几个月缩短到一周。

这可以节省气候科学家的时间和精力，这本身就很有价值。但能够快速启动模型也意味着科学家可以根据我们所知道的现实世界中实际发生的情况来校准模型，提高模型的准确性，或者更好地定义气候预测中的不确定性。旋转启动非常耗时，目前这两种方法都不可行。

新算法还将使我们能够执行更多空间细节的模拟。目前，海洋模型通常不会告诉我们有关经度和纬度宽度小于 1 度（赤道约 110 公里）的特征的任何信息。但海洋中的许多关键现象发生在小得多的尺度上——几十米到几公里——更高的空间分辨率肯定会带来更准确的气候预测，例如海平面上升、风暴潮和飓风强度。

怎么运行的

就像许多“新”研究一样，它是基于一个旧的想法，在这种情况下，这个想法可以追溯到几个世纪前的瑞士数学家莱昂哈德·欧拉。称为“序列加速”，您可以将其视为使用过去的信息来推断“更好”的未来。

在其他应用中，它被化学家和材料科学家广泛用于计算原子和分子的结构，这个问题恰好占用了世界一半以上的超级计算资源。

当问题本质上是迭代的时，序列加速非常有用，这正是气候模型旋转的含义：将模型的输出作为模型的输入反馈回来。冲洗并重复，直到输出等于输入，您就找到了平衡解。

20 世纪 60 年代，哈佛大学数学家 D.G.安德森想出了一种巧妙的方法，将多个先前的输出组合成一个输入，这样您就可以通过更少的重复过程获得最终的解决方案。当我将他的方案应用于旋转问题时，我发现这个数字大约是我的十倍。

开发新算法是比较容易的部分。让其他人使用它通常是更大的挑战。因此，英国气象局和其他气候建模中心正在尝试这一方法，这是有希望的。

IPCC 的下一份主要报告将于 2029 年发布。这似乎还有很长的路要走，但考虑到开发模型和执行模拟所需的时间，准备工作已经在进行中。在名为“耦合模型比对项目”的国际合作的协调下，这些模拟将构成该报告的基础。想到我的算法和软件可能会有所贡献，我感到很兴奋。

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