院士解读:海洋研究为何需要超级计算机?

  8月20日,在青岛举行的“海洋大数据与智能计算”鳌山论坛上,浪潮集团宣布将为青岛海洋科学与技术国家实验室(以下简称海洋国家实验室)建设性能达每秒千万亿次的超级计算机,这将是目前我国在海洋领域运算速度最快的超算系统。

  与此同时,海洋国家实验室还分别和浪潮集团、山东省科学院共同签署战略合作协议,将成立海洋大数据与智能计算相关的联合实验室,整合各方优势资源为我国海洋基础与应用研究和高技术研发提供重要保障,并助力海洋国家实验室优化海洋科技资源配置、实现资源共享、开展科技创新,科学开发和利用海洋资源。

  浪潮集团与国家海洋实验室签署战略合作协议

  人类对太空的了解远超海洋

  尽管人类已经踏足月球并已探索了火星,验证了引力波并可以收集远从数百光年外产生的宇宙射线,但是我们对脚下这颗蓝色星球中海洋的研究面积却不足10%,甚至至今无法精确的绘制一幅海底地图。据统计,人类已经确定的海洋生物有212,906种,但是可能还有2500万种未知生物有待研究。

  可以说,人类对海洋的研究只是刚刚起步刚。中国科学院院士吴立新认为,从某种意义而言,“人类对太空的了解要远远超过海洋”。

  人类对海洋研究进展缓慢的原因除了经费投入较少的原因外,也受限于材料与工程科学的发展。目前,人类已经可以制造能承受上千度高温的太空材料,将其大规模应用于航天飞机、运载火箭之上,然而却依然无法制造能长期承受数百乃至上千大气压的载人深海探测设备。

  海洋研究面临大数据挑战

  不过,随着粮食和能源危机、地球生态失衡等原因,科学家们开始将更多的目光投注在海洋研究之中,期望通过对海洋的深入研究,科学获取人类急需的氢、电、石油、食品等资源,并缓解越来越频发的海洋灾害。

  随着海洋观测技术的进步,海洋大数据来源更加丰富,如航次测量,卫星遥感,海洋遥感、油气平台、水下遥测、基因测序、浮标资料、数值模拟、数据同化等等。与此同时,海洋大数据种类也更加多样化,如物理海洋、海洋地质、海洋生物,海洋生态、海洋化学、海洋遥感、深海观测等等。其中,仅物理海洋就包括有风、气压、气温、湿度、能见度、水温、盐度、叶绿素、浊度、波浪、海流等近200种不同的数据变量。

  据统计,到2030年,海洋数据量规模将从目前的约60PB增长至350PB以上。数据量的急速增加与种类的多样化,给海洋研究带来了更大的数据处理挑战。

  用超算化解海洋大数据挑战

  中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东认为,随着世界各国海洋开发的重视程度与日俱增,开发利用海洋数据资源将在发展海洋经济、加强海洋国防、支持海洋决策、提供海洋公众服务等方面发挥更加重要的支撑作用。这需要跟先进的技术工具结合,如用超算模拟出海洋潮汐、水流变化及海底石油矿藏等,从而为实际生产提供有效决策。

  中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东

  目前,世界各国特别是发达国家在利用超算开展海洋研究上已先行一步。在高分辨率全球海洋环流模式的研究上,日本凭借Earth Simulator(地球模拟器)在21世纪率先达到全球0.1度,而美国海军随后迅速达到业务化保障全球1/12度,法国、英国的业务化预报相继达到全球1/12度这一精度,而中科院大气所和海洋一所等则在2013年实现了全球0.1度的精度研究,落后了将近10年。

  美国国家海洋和大气管理局(NOAA)目前安装的超算Surge和Luna是全球海洋领域最快的超级计算机,两台超算总峰值性能达到每秒5.78千万亿次,很好的帮助NOAA完成诸如高分辨率快速刷新模式升级,飓风研究预报模型升级、天气水文研究和预报等,让NOAA得以更加准确的预测冬季风暴和雷暴降水,改善对飓风路径和强度的预报。