每年的2月10日是国际气象节，今年是第34个国际气象节。
众所周知，气象与人们的生活密不可分，早在中国古代，民间就流传着“靠天吃饭，赖天穿衣”的谚语；而今天，气象更成为了关乎人民生活、经济建设和社会发展的科技性、基础性、先导性社会公益事业，其重要性不言而喻。
国家此前印发的《气象高质量发展纲要（2022－2035年）》中，就明确提出：“到2025年，气象关键核心技术实现自主可控；到2035年，气象关键科技领域实现重大突破，以智慧气象为主要特征的气象现代化基本实现。”
在此过程中，由于天气预报等气象信息需借助高性能计算系统（HPC），求解流体力学、热力学微分方程组来描述大气运动规律，其所需的计算量非常大，且对实时处理性要求高，也正因此，HPC算力不但一跃成为了支撑气象行业科技创新与发展的重要“底座”，更成为了激活区域数据要素潜能、驱动经济社会数智化转型升级的重要引擎。
过去几年，各地气象局借助鲲鹏高性能计算基础平台，不仅更好地获取极致有效算力，也创新了气象服务模式，推动了传统气象业务向智慧气象的转型发展，可以说真正为中国气象事业高质量发展夯实了关键基础。
01.
数智化浪潮下的气象服务新挑战
近年来，随着全球气候日趋变暖，我国的极端天气气候事件也呈现出“广发、频发、重发、并发”等特点，因此统筹发展和安全对防范气象灾害风险的要求也越来越高。
在此背景下，借助新一代技术（如高性能计算、大数据、人工智能、物联网等）推动气象业务和服务向智能化、精准化、实时化转型已变得“迫在眉睫”。然而，这一过程中也面临着多重挑战，具体来看：
一是，算力需求暴增的挑战。随着监测更加的精准化，气象部门的数据出现了“爆炸式”增长，以全球气象模型分辨率从公里级向百米级提升为例，其计算量就会呈指数增长，如1公里分辨率模型算力需求是10公里模型的千倍。此外，某些特定气象应用如全球数值模式输出、遥感影像等每天也会生成大量PB级数据。
二是，数据种类的多样性算力挑战。气象数据还具有数据来源极其庞杂的特点，是典型的多源数据汇集，除了地理、时空等数据，往往还需要综合卫星观测、地面气象观测站、气象雷达站、L波段探空系统、无人机以及地形、历史气象统计资料，计算逻辑极其复杂，这就要求气象预测在拥有超级算力的同时，还需要能够处理不同数据种类的多样性算力。
三是，传统气象向智慧气象转型的挑战。最近几年，以数据驱动为主的全球中短期天气预报大模型取得突破性进展，而人工智能气象预报大模型的出现，同样也带动了算力资源、算法、信息基础设施、信息技术服务等软硬技术体系的全面升级。
四是，气象数智化进程中的安全性挑战。气象数据和气象信息网络是气象业务运行的关键“生命线”，因此更好地确保气象服务在国家安全、经济发展、民生保障中的稳定性和抗风险能力，以及确保发展气象业务和科研所需的数据和平台的安全性同样也十分重要。
由此可见，随着地球系统模型向着更高分辨率、更复杂物理过程、集合预报、多圈层耦合方向发展，其对高性能计算技术的要求越来越高。与此同时，人工智能赋能气象也正成为未来的趋势所在，而未来唯有构筑坚实的气象算力“底座”，强化AI融合创新，才能够为智慧气象的落地和发展提供重要路径，让“气象+”更好地赋能经济社会高质量发展。
02.
共筑智慧气象发展坚实“底座”
也正是洞察到这种需求变化，鲲鹏通过全栈架构创新、软硬件自研、基础软件优化和行业应用性能调优等技术构建全栈高性能计算基础平台，同时积极携手各地气象局，共筑智慧气象发展坚实“底座”，打造气象数智化转型新引擎，全面支撑气象事业的高质量发展。
例如，广东气象局基于鲲鹏建设了国内首个自主创新气象预报系统。作为中国八大区域气象中心之一，广东气象局一直以来坚持自主研发数值预报模式，拥有自主知识产权的“9-3-1”高分辨天气模式系统，不仅为广东气象防灾减灾提供科技支撑，还为联合国教科文组织、亚太经社会、东盟等国家和地区提供服务。
广东气象局基于鲲鹏构建算力底座，包括近1万个运算核心，峰值计算速度为近100万亿次，极致的算力能力让广东气象局的气象数值预报变得“更精细、更迅速”，也更具有“可持续演进性”。
在此过程中，还通过鲲鹏DevKit实现了“平滑迁移”，仅15人天完成50+业务软件100%适配，通过软硬协同调优，极大提升了预报精准度和应用性能。数据显示，在鲲鹏高性能计算系统100TFlops峰值计算速度的“加持”下，广东气象局的预报分辨率从9km提升至3km；9km区域7天台风气象预报用时由原来的202分钟简短至73.6分钟，预报用时降低64%。
同样，浙江气象局也基于鲲鹏高性能计算平台构建起国内最大规模的创新预报系统，实现了预报加速，护航健儿驰骋第19届亚运会赛场。
一方面，浙江气象局开展气象台硬件环境升级改造，基于鲲鹏高性能计算平台，打造气象算力“底座”，构筑预报“基石”，并把共计60款气象相关软件与模式迁移到鲲鹏平台上，承担了重大赛事气象服务需求的收集分析、赛事期间的各项气象保障服务等八大工作任务；另一方面，浙江气象局还携手华为研发团队，开展深度应用优化，锻造预报“利器”，加速天气变幻预测。以CMA-MESO模式浙江区域1km 1h间隔 24h降水预报为例，相比传统方案，预测耗时缩短50%，并实现预报精度与传统平台保持精度100%一致，真正为赛事气象服务保障奠定了坚实的基础。
从各地气象局的“最佳实践”中可以看到，基于鲲鹏全栈打造，涵盖硬件、基础软件、应用开发和优化等能力的鲲鹏高性能计算解决方案，其性能和可靠性已得到了业界的广泛认可，能够更好地筑牢智慧气象发展坚实“底座”，支撑更精准、更高效的智慧气象服务。
03.
推动传统气象向智慧气象跃迁
那么，来自不同地区的气象局，为何都一致选择鲲鹏HPC解决方案呢？背后的关键原因，我们可以从三个维度来做更深度的“解读”。
首先，从技术层面看，鲲鹏能够更好地助力气象部门构建安全高效的高性能算力“底座”，让气象预报算得快、测得准。
毫无疑问，气象行业始终是高性能计算的重要领域，由于计算量大、时效性高，对于高性能计算的需求强烈,而在鲲鹏HPC解决方案的“加持”下，其不但能够支持从单节点到大规模集群的灵活扩展，适应气象业务的动态负载（如台风季突发算力需求），还能通过“云边端”的协同架构，将算力下沉至气象站、无人机等边缘节点，实现实时数据处理，由此大大提升气象部门对台风、暴雨、雷电等极端天气的预测能力，有效减少人民的生命财产损失，充分发挥气象在防灾减灾第一道防线中的重要作用。
其次，从创新层面看，鲲鹏能够激发气象数据高价值释放，创新气象预报新模式和新服务，高效支撑气象科研前沿探索。
当前，气象部门正加强天气机理等基础研究、强化地球系统数值预报模式等领域的科学研究和技术攻关。为此，鲲鹏也创新性的提出“鲲鹏原生开发”：基于鲲鹏硬件+openEuler+鲲鹏DevKit+鲲鹏BoostKit，实现1套代码+1条流水线+多平台版本，使能全产业伙伴创新，而这也为鲲鹏在智慧气象的关键和创新场景中的广泛落地提供了有力支撑。
最后，从安全层面看，鲲鹏还通过全栈开放架构与生态协同整合，为气象领域的自主创新提供了重要的支持，能够有效突破气象领域关键基础设施面临“卡脖子”的风险。
鲲鹏通过全栈开放打破技术“黑箱”，并以生态协同汇聚创新合力，化解了气象领域“卡脖子”困局，加速构建中国迈向智慧气象的全新技术体系与产业生态，为其他关键行业的自主创新提供了可复制的范本，也更好地助力中国气象事业高质量发展“更上层楼”。
