神秘的超级计算——解析戈登•贝尔获奖成果
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3. 了不起的“千万核可扩展大气动力学全隐式模拟”
首先，从成果名称上，就能清晰的看到多领域科学家的协作：气象学家贡献了大气动力学；计算数学家负责全隐式模拟算法；而计算机科学家实现千万核可扩展计算。当然，这三个部分不是独立的，每一部分都需要多领域专家的通力协作。
杨超和他的小伙伴们这次完成的是一次气候的数值仿真。通常气候是指某一地区长时期内（30年或更长）的天气状态的综合表现。气候和前面所说的天气预报针对的是同一个问题，只是气候通常研究的区域更大，计算的时间更长。它不是用来对某一天的天气进行预报，而是对整个地区乃至全球未来的地理、气象等因素进行推演预测。所以对气候而言，气象关心的都是小事情。当然，问题本质以及如前面所述的数值计算的过程那都是一样的。
但正因为气候和气象关心问题的尺度不一样，它们两者之间没法对接：气象模拟的网格需要精细到几公里乃至1公里以内，而气候模拟网格通常为几十乃至几百公里；气象模拟的时间精度要求到小时乃至分钟，而气候模拟通常到天、月、年。如果能将气候模拟和气象模拟对接起来，那就可以大幅提升彼此预测的准确度，为国计民生乃至全人类的发展有着重大的意义。 美国、欧洲、日本、中国……，全世界的科学家们都在为这个目标而努力着。
获奖成果的现实或科学意义正体现于此，它在打通气象和气候模拟之路上迈出了标志性的一步。
获奖成果计算的区域是北纬18度至北纬72度之间，在地球仪上沿着两条线各画一个圆，计算的就是这两个圆之间的带状区域，差不多占了整个地球表面积的1/3。然后，从地面往上30公里都在研究范围内，超出这个范围，就认为对地表的的气候没有影响。所以，最后实际计算机需要处理的网格区域大小为40000公里×6000公里×30公里。
在算法层面，他们提出了一个新的全隐式计算方法，可以快速、正确的求解气象学家给出的那个方程组。和已有的其他算法相比，这个算法最大的优势在于其高效性，使得更精细的网格成为可能。
事实上，他们测试的最小网格已经到了488米，这比现在北京天气预报的网格还要小！
也就是说，这个新的算法完全可以用来解决气象和气候模拟不能打通的问题。这个算法比美国的同类下一代大气模拟系统的计算效率提升近一个数量级（接近10倍或几十倍）。
计算结果的呈现：温度在不同模拟日的变化
这么厉害的算法到底是怎么实现的呢？本质上，可以用两个字来形容，那就是“聪明的偷懒”——干的少，可还干得好！用科学的语言来描述，就是“在不降低计算结果正确性的前提下，近可能的减少计算工作量”！计算量少了，计算效率就高了。
除了新的厉害算法之外，成果的另一个主要突破是前面提及的，在高达一千万个计算核心的超级计算机上实现了算法，并实现了高效的并行计算。就是在40000公里×6000公里×30公里区域上，网格大小是488米，总共是1000多亿网格，每个网格有6个未知数，最终的未知数个数约7700亿！这样的问题，也只有世界最快的超级计算机和我国最优秀的一群年轻科学家们能够胜任！
记得前面说的臣妾做不到的事情吗，为什么把网格的尺寸缩小或者说把计算的精度提高这么困难呢？这是因为，如果网格尺寸缩小一半，例如从1公里大小缩减到500米，由于处理的网格是三维的，那就是把原来1公里×1公里×1公里的立方块剖分成了500米×500米×500米的小立方块，1个变成了……8个！这样计算机要求解的未知数的个数也是原来的8倍，而求解过程的工作量可是比未知数的平方还要大，也就是说，网格精度每增加一倍，计算机的工作量是原来的近百倍！
这次获奖成果的意义，就是在前所未有的超级计算机上用出色的算法和高效的程序进行了一次气候问题前所未有复杂的计算！
未来，这项研究不仅可以用于高分辨率气候模拟和高精细数值天气预报，全面提升我国应对极端气候事件和自然灾害时的减灾防灾能力，还能在航空、地学、能源等科学计算领域有着广阔的应用前景或重要的参考价值。
杨超等人的论文报告了从气象科学家角度关心的进行上边所述求解过程的效率（3公里网格精度），是1.0模拟年/天（Simulated –Years-Per-Day，SYPD）。这表示世界最快的计算机拼命一整天，只能模拟一年的变化。而气象科学家们动辄需要进行几十乃至上百年的计算，而且为解决一个问题，这种对几十或上百年的气候模拟会反复进行很多遍。也就是说，即便是这么厉害的算法，全世界最快的计算机，要实际解决问题还得计算上几个月乃至更长时间。所以，在为杨超和他的小伙伴们欢呼的同时，也期待着更多的气象气候、计算数学和计算机科学家们在早日攻克这一难题。到那个时候，就可以彻底告别那些不靠谱的雪和不正经的风了！