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卫星数据同化解决方案

卫星数据同化解决方案


1. 需求分析

数值预报基本属于偏微分方程的初值问题,其精度主要取决于模式本身的完善程度及模式初值场的准确程度。目前数值模式本身已日臻完善,模式误差得到了有效抑制,因此初始场的精度成为影响预报准确性的关键因素。数值预报发展的早期,能利用的观测资料完全来源于人工的地面、船舶与探空观测,海洋与陆上人迹罕到的地区缺乏观测资料,是数值预报的最主要的误差来源之一。20世纪60年代开始的气象卫星观测打破了气象观测局限在仅有人类活动地区的局面,为数值预报的改进带来了新的机遇。目前,一些国家的数值预报系统所使用的卫星观测数据的数量已经超过观测资料总量的90%;根据国际上主要业务中心的统计,气象卫星对同化的贡献也超过了常规探空与地面气象观测,成为近十几年来全球数值预报质量快速提高的最主要原因之一。

我国在20世纪80年代末至90年代初发射了第一颗气象卫星并建立了全球数值预报业务,但对卫星资料同化的深入研究起步较晚。进入21世纪后,卫星资料同化受到了空前重视,2003年在中国新一代数值预报系统GRAPES的三维变分同化框架内,实现了对NOAA系列卫星ATOVS资料的直接同化,卫星资料在我国数值预报中的应用进入新的阶段。中国新一代气象卫星FY-3于2008年发射后,卫星与数值预报的研究人员在短时间里合作完成了FY-3的微波温度与湿度探测器的资料同化试验,肯定了其在数值预报中的应用价值。中国科学家多年来在FY-2系列静止卫星的AMV产品生成方面取得了有国际影响的成果,在云高的确定、质量控制等多方面又有了新的改进,在FY-2的AMV资料的同化应用方面作了进一步的研究,提高了在数值预报中的使用率。近几年气象卫星在中国数值预报中的贡献已经大幅度增长,以目前在国家气象中心正式运行的中国新一代全球预报系统GRAPES-GFS为例,同化的卫星资料量已占总资料量的40%左右。但中国卫星资料的使用率仍然偏低,通过推进卫星资料同化提高中国的数值预报质量还有很大的潜力。

卫星资料同化对计算机资源有着惊人的需求。一方面,海量的卫星资料对存储系统的容量、性能和可靠性提出了超高的需求,目前每次接受的数据量为TB级别且不断的日积月累,每年积累的数据就可达PB级别。卫星资料的接受、处理和分发等对整个存储系统的数据IO能力提出了很大的挑战,通常读写带宽要求超过5GB/s。另一方面,卫星资料同化的计算量巨大,需要每秒数十万亿次的高性能计算机能力,并要求配置高带宽、低延时的高性能计算网络。此外,卫星数据同化需要不间断业务化运行,对整个系统的可靠性和稳定性提出了较高的需求,关键节点需要考虑双机甚至多机互备,对数据的安全、备份、容灾等也要求较高。

2. 解决方案

针对卫星数据同化的应用需求特点,曙光在提供解决方案时特别强调了系统的先进性、高性能、高可靠、高可用和可扩展性。下图是曙光卫星数据同化解决方案的总体拓扑图,整个系统由同化服务器集群、业务交换机、接入交换机、负载均衡器等部分组成。其中同化服务器集群是整个系统的主体,同化服务器集群又包含计算系统、网络系统、存储系统、管理系统、软件系统等部分组成。



同化服务器集群计算系统采用CPU+GPU异构架构,CPU节点采用曙光新一代的整机柜计算刀片,搭载目前最新的x86处理器,具有极高的计算密度和较低的PUE;GPU节点采用曙光GPU专用服务器,每台GPU节点支持最高8块最新的GPGPU计算卡,提供业界领先的计算密度;计算系统双精度浮点计算峰值可达千万亿次以上,充分满足卫星数据同化对计算能力的需求。计算网络采用全线速的Infiniband或OmniPath高速网络,传输速率可达100Gb/s,延时小于0.8μs,有效降低了集群各个节点间的通信开销。存储系统方面,配置曙光专门针对高性能计算推出的Parastor并行存储系统,硬件上采用计算与存储一体化的存储服务器架构,软件上采用分布式并行访问共享文件系统,存储系统的IO带宽可扩展到1TB/s以上。此外,高性能计算集群在设计时充分考虑了关键节点、关键部件的冗余,整体系统具有较高的可靠性和稳定性,可保证卫星数据同化业务稳定运行。



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