时间表学者如何/机构运行大型气候模拟的计算挑战?

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2021年9月18日在十七33	评论	添加	krishnab		但我认为这些模型运行在更广泛的分布式方式可能成为必要,除非量子计算解决的挑战。气候模型都很好,但如果我们想要解决大量的气候模型作为输入到其他感兴趣的模型,然后计算是一个大问题。我感兴趣的是看洪水预测基于飓风。所以我需要模拟数以百计的飓风和轨迹计算任务(大),然后模型产生的风暴潮洪水数百次。所以2大的计算任务。
2021年9月18日在17:26	评论	添加	krishnab		@Fred哦,我明白你的意思。它使我想起我的那些蛋白质折叠的应用程序用于运行作为我的屏幕保护程序。我认为这真的取决于计算的规模。气候模型,网格的规模/调整网格计算在一定的时间和一定的内存需求。但是如果你的模型只是远远大于可用资源你可以访问,然后分布是有意义的。但你是正确的,目前尚不清楚需要多长时间。
2021年9月18日15:51	评论	添加	弗雷德		说我做了什么,我刚刚注意到,从分布式计算项目的上市链接在我之前的评论,牛津大学有一个气候预测应用程序通过BOINC的分布式计算平台。
2021年9月18日,在47	评论	添加	弗雷德		…使用这样的一个系统的一个缺点是每个包的结果的数据需要多次验证,往往延误最终结果。时间关键分析它不会被使用。我不知道有时间关键的一些气候建模可能与分布式计算是否合适。
2021年9月18日在15分	评论	添加	弗雷德		@krishnab:分布式计算,电脑是“可以身体亲密在一起,由本地网络连接,也可以是地理上遥远的和由广域网连接”。我想类似的事情搜寻地外文明计划或Albert@home。我知道一个新的射电天文学安装在澳大利亚西部,在过去的几年里,使用这种类型的分布式计算得到数据分析……
2021年9月18日在15	评论	添加	krishnab		@Fred我认为分布式计算集群通常指的是正确的,意义一堆服务器在本地网络连接,和分手一个大型计算工作成碎片。如此看来,答案是肯定的。架构可以各有不同,但似乎有人使用亚马逊云运行气候模型。我不确定关于分发服务器时间地理距离——西蒙表示延迟将是一个杀手。
2021年9月18日。14时28分	评论	添加	半日西蒙		@fred通过分布式计算,你的意思是电脑在不同的位置在一起工作吗?迄今为止,我知道,但是我不主张气候模型的完整的知识空间。在模型的类型我熟悉——并不详尽,节点之间的延迟性能是很重要的。
2021年9月18日,在十一14	评论	添加	弗雷德		好的答案和网站,我知道这不是一个讨论……但是,作为一个补充的问题,是分布式计算用于严重的气候建模?
2021年9月18日11点11分	历史	编辑	弗雷德	4.0 CC冲锋队	小的语法变化
2021年9月17日在泰	评论	添加	半日西蒙		@krishnab的,也往往是可以运行相同的代码在所有电脑。快或慢。记住这些日子,集群和超级计算机基本上是一样的桌面电脑,重复很多次。
2021年9月17日16:16	评论	添加	krishnab		是的,这很有道理。作为一个非专业的气候模型,你的答案澄清很多。它看起来像有很多区分这些不同的造型水平。所以一个人可以创新或开发一个新的模型参数化模型在他们的电脑上。一旦工作,他们可以使用当地的大规模模拟集群(也许更精细的分辨率)。如果模型是有用的,然后有人可以为ARCHER2编写代码,等等。
2021年9月17日,在十六12	投票	接受	krishnab
2021年9月17日在6:11	历史	回答	半日西蒙	4.0 CC冲锋队