环境领域高性能计算发展分析

1、 环境领域高性能计算发展分析目 录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc530406508 1 高性能计算的发展现状 PAGEREF _Toc530406508 h 3 HYPERLINK l _Toc530406509 1.1 高性能计算概述 PAGEREF _Toc530406509 h 3 HYPERLINK l _Toc530406510 1.2 高性能计算的应用需求 PAGEREF _Toc530406510 h 3 HYPERLINK l _Toc530406511 1.3 国外高性能计算发展现状 PAGEREF _Toc530406511 h 4 HY

2、PERLINK l _Toc530406512 1.4 国内高性能计算发展现状 PAGEREF _Toc530406512 h 5 HYPERLINK l _Toc530406513 1.5 高性能计算机关键技术发展现状 PAGEREF _Toc530406513 h 7 HYPERLINK l _Toc530406514 1.5.1 体系架构 PAGEREF _Toc530406514 h 7 HYPERLINK l _Toc530406515 1.5.2 处理器 PAGEREF _Toc530406515 h 8 HYPERLINK l _Toc530406516 1.5.3 并行编程模型

3、 PAGEREF _Toc530406516 h 10 HYPERLINK l _Toc530406517 1.5.4 互联网络 PAGEREF _Toc530406517 h 11 HYPERLINK l _Toc530406518 1.5.5 操作系统 PAGEREF _Toc530406518 h 12 HYPERLINK l _Toc530406519 2 环境领域高性能计算发展现状 PAGEREF _Toc530406519 h 13 HYPERLINK l _Toc530406520 2.1 环境领域现状分析 PAGEREF _Toc530406520 h 13 HYPERLINK

4、 l _Toc530406521 2.2 常用空气质量模式简介 PAGEREF _Toc530406521 h 14 HYPERLINK l _Toc530406522 2.2.1 NAQPMS模式 PAGEREF _Toc530406522 h 14 HYPERLINK l _Toc530406523 2.2.2 CMAQ模式 PAGEREF _Toc530406523 h 15 HYPERLINK l _Toc530406524 2.2.3 CAMx模式 PAGEREF _Toc530406524 h 16 HYPERLINK l _Toc530406525 2.2.4 WRF-Chem模

5、式 PAGEREF _Toc530406525 h 17 HYPERLINK l _Toc530406526 2.3 环境预报领域应用需求分析 PAGEREF _Toc530406526 h 18 HYPERLINK l _Toc530406527 2.3.1 计算量巨大 PAGEREF _Toc530406527 h 18 HYPERLINK l _Toc530406528 2.3.2 通讯非常密集 PAGEREF _Toc530406528 h 19 HYPERLINK l _Toc530406529 2.3.3 对系统IO性能和稳定性要求高 PAGEREF _Toc530406529 h

6、 19 HYPERLINK l _Toc530406530 2.3.4 主模式是计算量之所在 PAGEREF _Toc530406530 h 19 HYPERLINK l _Toc530406531 2.3.5 污染来源解析对单节点内存要求高 PAGEREF _Toc530406531 h 20 HYPERLINK l _Toc530406532 2.4 方案设计原则 PAGEREF _Toc530406532 h 20高性能计算的发展现状高性能计算概述高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高

7、性能计算机（High Performance Computer），满足科学计算、工程计算、海量数据处理等需要。自从1946年设计用于导弹弹道计算的世界上第一台现代计算机诞生开始，计算技术应用领域不断扩大，各应用领域对计算机的处理能力需求越来越高，这也促使了高性能计算机和高性能计算技术不断向前发展。随着信息化社会的飞速发展，人类对信息处理能力的要求越来越高，不仅石油勘探、气象预报、航天国防、科学研究等需求高性能计算机，而金融、政府信息化、教育、企业、网络游戏等更广泛的领域对高性能计算的需求也迅猛增长。高性能计算的应用需求应用需求是高性能计算技术发展的根本动力。传统的高性能计算应用领域包括：量子化

8、学、分子模拟、气象预报、天气研究、油气勘探、流体力学、结构力学、核反应等。随着经济发展和社会进步，科学研究、经济建设、国防安全等领域对高性能计算设施及环境提出了越来越高的需求，不仅高性能计算的应用需求急剧增大，而且应用范围从传统领域不断扩大到资源环境、航空航天、新材料、新能源、医疗卫生、金融、互联网、文化产业等经济和社会发展的众多领域。当前，世界和中国面临诸多重大挑战性问题。比如，全球气候出现快速增温的事实使“应对气候变化”成为各国政治、经济和社会发展的重大课题，为了进一步消减“温室效应”和减少碳排放，实现可持续发展的低碳经济，新材料的发现、设计与应用迫在眉睫；随着化石能源的日益枯竭和环境的日

9、趋恶化，新能源的开发势在必行；随着科技的发展，人类迈向太空的脚步逐渐加快，空间资源的争夺和战略性部署竟然愈发激烈，航空航天领域作为此项重大科研技术活动的基础支撑，投入将持续扩大；为了攻克重大疾病、进一步提高人口健康质量，生命科学与新药制造已成为技术发展和经济投入的重要增长点；随着互联网技术不断发展，借助海量数据与高性能计算的力量使得人工智能研究不断取得新的突破，各大互联网企业对高性能计算的投入将持续增加；在国际竞争的大环境下，基础科研实力是高新技术发展的重要源泉，是未来科学和技术发展的内在动力，也是实现国家经济、社会和环境可持续性发展的重要途径，基础科学研究的投入也将持续增长。解决上述关系国家

10、战略和国计民生的重大挑战性问题都离不开高性能计算的强力支撑，可以预见在战略层面，各国对高性能计算的投入会持续增长，而中国将更加发力；在技术层面上，高性能计算的应用范围将越来越广，反过来应用需求也将催生高性能计算新技术的诞生与发展。图：全球HPC TOP500统计数据显示高性能计算能力成倍增长国外高性能计算发展现状高性能计算作为国家实力的重要体现，是一个国家最尖端的信息技术综合体。发达国家政府（美日欧）普遍将高性能计算作为国家战略，给予高度重视并进行持续投入。美国是世界上最重视高性能计算、投入最多、受益最大的国家。近数十年来，美国政府持续实施了SCP（战略计算机计划）、HPCC（高性能计算和通信

11、）、ASCI（加速战略计算）、ASC（先进模拟和计算）、HPCS（高生产率计算机）等多个国家计划，从而确保了美国在高性能计算领域长期处于领先地位。2015年7月，美国政府提出了建立“国家战略计算项目”(NSCI)，目的是创建美国高性能计算的研发地位，研制世界上第一台百亿亿次计算系统，此举的目标就是夺回2013年以来被中国夺走的计算速度头名的宝座。2015年6月统计的全球性能最高的500台高性能计算机有233台安装在美国，其中性能最高的10台计算机中有5台部署于美国。美国在高性能计算领域的领先优势十分明显，为美国在科技创新和经济发展方面处于世界领先地位做出了重大贡献。当前，美国政府仍在继续加强其

12、在高性能计算领域的研发投入。正在实施的UHPC（普适高性能计算）计划，目标是研究革命性的设计方法来满足不断增长的国防应用对高性能计算的需求，包括开发超高并发性的高性能计算机、有效提升系统能效比、简化并行应用设计方法和提升应用的容错能力等，为实现百亿亿次（ExaFlops）计算奠定基础。日本一直以来位列高性能计算大国，与美国类似，日本政府非常重视高性能计算技术，不断加强其在高性能计算领域的研发投入。早在1990年，日本NEC公司研制的SX-3/44R系统就成为当时全球速度最快的高性能计算机。之后的1993年，Fujitsu公司开发的“数值风洞”系统，以及2004年NEC的“地球模拟器”再次位列全

13、球第一。在2015年6月统计的全球TOP 500高性能计算机中，日本占据40席，其中Fujitsu公司研制的“K计算机”位列世界第四，“K计算机”将落户日本理化学研究所（RIKEN），服务于物理、化学、生物、医学、材料、能源等领域科学研究。此外，日本正在进行Exascale Supercomputer Project（E级高性能计算）项目，该项目目标是建设E级的高性能计算与软件系统的来替换现有的“K计算机”，该系统将服务于未来日本科学技术研究如药物设计、地震影响研究等。欧洲也一直是高性能计算的活跃区域。2002年，7个欧洲国家的11个高性能计算中心就联合发起DEISA项目，旨在建立泛欧洲的高性

14、能计算基础设施。在2015年6月统计的全球TOP 500高性能计算机中，欧洲占据了28%的席位。面向百亿亿次（ExaFlops）计算需求，欧洲提出了EESI和MareIncognito超算计划，主要从并行编程模型和和应用算法方面突破百亿亿次级计算的关键技术，包括编程模型、负载均衡技术、微处理器/结点技术、性能分析工具、互连技术和高性能应用等。国内高性能计算发展现状“九五”以来，在国家及相关政府的持续支持和IT企业的积极参与下，我国高性能计算机有了长足的发展，研制队伍不断发展和壮大，主要的研制单位有：国家并行计算机工程技术研究中心、中科院计算技术研究所国家智能中心、国防科技大学计算机学院、曙光公

15、司等，是数十年积聚起来的我国高性能计算机技术研发的中坚力量。“十一五”期间，在国家863计划“高效能计算机及网格服务环境”重大项目的支持下，我国先后研制成功若干台百万亿次和千万亿次超级计算机系统。2008年，联想公司和曙光公司分别研制成功“深腾7000”和“曙光5000”百万亿次计算机；2009年，国防科技大学研制成功“天河一号”千万亿次计算机，使我国成为继美国之后世界上第二个研制成功千万亿次计算机的国家；2010年6月，曙光公司研制成功“星云”千万亿次计算机，性能列世界TOP500第二位。2010年11月，升级后的“天河-1A”系统创造了超级计算机全球排名第一的最好成绩。基于自主CPU芯片研

16、制超级计算机也取得了重大突破，神威蓝光于2010年底成为第一个全部采用国产CPU实现的千万亿次超级计算机。进入“十二五”以来，我国的超级计算机研制继续发展，天河2号连续四次位居TOP500第一名。预计到“十二五”末，我国还将推出2套峰值性能超过10亿亿次（100PFLOPS）的超级计算机系统，有望继续在TOP500排行榜中名列前茅。在2013年国务院发布的国家重大科技基础设施建设中长期规划(2012-2030年)中，多个基础设施的建设都离不开高性能计算系统如海底科学观测网、转化医学研究设施。其中，地球系统数值模拟器通过超级计算及存储专用系统的建设，并结合超级模拟支撑与管理软件系统、地球各层圈过

17、程模拟软件系统等来实现模拟地球系统圈层变化和长期气候变化，精细描述和预测地球物理化学及生物过程，提高我国地球系统模拟的整体能力和重大自然灾害预测预警、气候变化预估的研究水平。图：TOP500系统国家分布历史统计我国在高性能计算机系统相关的基础性支撑技术方面也有了很大进步。在处理器方面，国内自主研制的“龙芯”、“神威”、“飞腾”等系列的多核处理器方面已有所突破，相关的生态环境正在逐步完善；在异构协同与并行优化方面，国内在CPU/GPU混合结构的应用研究，比如生命科学领域的基因比对、分子动力学、电镜数据处理石油勘探领域的电子断层三维重构、叠前时间偏移、深度学习等方面均取得突破。在系统软件及环境方面

18、，国内在大规模异构系统的管理和监控、大规模系统的快速部署以及高效系统虚拟化等关键技术上也取得了很大进展。“十一五”期间，在国家863计划“高效能计算机及网格服务环境”重大项目的支持下，成功开发具有自主知识产权的中国国家网格软件GOS（Grid Operating System），突破了广域资源共享和协同工作的关键技术，其功能和性能已达到并超越国际同类软件水平。此外，863计划还先后重点支持了化学、天文、气象、生物医药、流体、激光聚变、大飞机、石油勘探地震成像等领域的高性能计算应用，形成了若干可利用上千以上的处理器核进行计算模拟的应用实例。高性能计算机关键技术发展现状体系架构作为高性能计算基础设

19、施的核心，现代高性能计算机的发展从20世纪70年代的向量计算机开始，也已经有了几十年的发展历程。先后出现了向量机、多处理器并行向量机、MPP大规模并行处理机、SMP对称多处理机、DSM分布式共享存储计算机、Constellation星群系统、Cluster集群系统、混和系统等多种主体的体系架构，并分别在不同的时期占据着应用的主流。其中，计算机集群（简称集群、Cluster）是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通过内部网络连接。高性能计算集群采用将计算任务分配到

20、集群的不同计算节点而提高计算能力。比较流行的高性能计算集群采用Linux操作系统和其它一些标准软件来完成并行运算，这一集群配置通常被称为Beowulf集群。这类集群通常运行特定的程序以发挥高性能计算集群的并行能力，这类程序一般使用特定的运行库，比如MPI等。相比于MPP等一些专有高性能计算系统，集群系统具有明显的优势，包括：集群的标准化程度高高性能计算集群一般都是采用工业标准的硬件和软件系统，比如采用标准的x86架构处理器；工业标准的互联网络，比如InfiniBand、万兆网络等；通用的Linux操作系统；通用的并行编程标准和模型；通用的作业分发调度系统等。灵活性、可扩展性好集群是一个松散的架

21、构，由计算节点通过互联网络连接而成，一个集群可以方便地进行扩展；同样的，一个集群也可以灵活的进行物理或逻辑上的拆分。MPP等一些专有定制系统就很难做到这样的灵活可扩展性。性能高集群单个计算节点性能在不断提升、集群互联网络技术发展迅猛、集群可扩展性也越来越好、集群的并行编程技术不断进步，集群已经成为高性能计算的代名词。性价比高由于集群采用的是标准化的软硬件系统，采用的是大规模工业生产的设备部件，可以极大程度降低高性能计算系统的建设成本，相应的，集群的运维和维护成本也要小很多。投资风险小集群技术经过多年的发展，其硬件和软件技术已经发展得非常成熟，建设和维护需要的设备器件有充足的市场保障；绝大部分高

22、性能计算应用在集群架构上开发和调试，应用支持程度高，可以确保高性能计算平台的建设成功。正是因为具有的这些优势，集群在高性能计算领域发展迅猛，目前已经成为高性能计算的主流架构。从2012年起，TOP500榜单中关于体系架构就只剩下Cluster和MPP两位角色，其中Cluster一直占据超过80的装机份额，在中小规模高性能计算系统中更是占统治地位。图：TOP500中体系架构份额历史统计处理器处理器是高性能计算机的核心，很大程度上决定了高性能计算机的计算性能。随着x86处理器在PC消费级市场的繁荣，其触角逐渐延伸到高性能计算领域。另一方面，随着开放式集群架构在高性能计算领域的统治地位确立，市场占有

23、率大、性价比高的x86处理器也成为自然合理的选择。自2000年开始，Intel和AMD的x86处理器在高性能计算市场占有率迅速扩大，逐渐蚕食掉了Alpha、MIPS、Power、SPARC、PA-RISC等RISC处理器的市场。2015年6月发布的TOP500榜单中，共有427台系统（占比85.4）采用Intel处理器，其中仅Intel Xeon处理器E5家族就贡献了80，令其他厂商望尘莫及。IBM Power处理器的份额稳定在35台，占比7；AMD Opteron家族的占有量是20台（占比4）。从处理器多核角度来看，目前有96的系统采用6核及以上核心，85的系统采用8核及以上核心，39的系统

24、采用10核及以上核心。从趋势来看，虽然8核仍是HPC系统的主流配置但应用逐步收窄，而10核和12核处理器的市场份额将会进一步扩大。图：TOP500中处理器份额历史统计此外，随着GPU、Intel MIC、FPGA等加速器/协处理器的出现，CPU不再是高性能计算领域计算单元的唯一选择。相比于CPU，这些协处理器的浮点运算能力更强、任务处理模式更简单，非常适合部分高性能计算应用。使用协处理器可以大大提升高性能计算机的计算性能，分担CPU的处理负载。全球HPC TOP500中协处理器的使用越来越多，其中包括2015年6月连续四次蝉联TOP500第一的天河二号，2012年11月TOP500全球第一的T

25、itan，2010年11月全球第一的天河-1A，以及2010年6月全球第二的曙光星云系统。在协处理器的市场份额中，Nvidia GPU占据主导，AMD ATI GPU也有一定市场， Intel MIC（Xeon Phi）增长迅速，以PEZY-SC为代表的其它类型协处理器在高性能计算中崭露头角。另外，以FPGA为代表的可定制化的SOC具有浮点计算能力强、整体功耗低的特点，未来会快速增长。图：TOP500中使用协处理器的系统越来越多并行编程模型现代高性能计算机都是并行计算机，通过并行计算，降低单个任务的计算时间、提高任务的求解精度、或者扩大问题的处理规模，这些都是高性能计算机的根本目标，也是高性能

26、计算技术发展的驱动力。高性能计算机上的并行编程模型与计算机体系架构紧密相关。当前主流的并行编程模型与主流的高性能计算集群架构相匹配。从进程或线程的交互方式角度划分，并行编程模型主要有共享内存编程模型（Share Memory）和消息传递编程模型（Message Passing）。共享内存编程模型一般应用在共享内存体系结构上，比如SMP、DSM、NUMA。它具有单地址空间，线程级并行，主要实现有OpenMP和Pthreads。共享内存编程模型具有并行效率高、编程容易（特别是采用编译制导的OpenMP模型）等优点，但它的可移植性和可扩展性不好。当前高性能计算集群架构的计算节点通常都是采用多路多核架

27、构，计算节点本身为SMP或NUMA结构。因此，共享内存编程模型可以在单个集群计算节点内实现并行计算。消息传递编程模型是分布式内存编程模型的一种，主要应用在分布式内存体系结构下，以早期的PVM（Parallel Virtual Machine）和目前主流的MPI（Message Passing Interface）为代表。传递编程模型的特点是多地址空间、进程级并行、编程相对困难、可移植性好、可扩展性好。可以广泛应用在高性能集群体系架构上，可以实现集群跨节点并行计算。当前高性能集群的多层次结构，使得集群系统同时具备了共享内存和分布式共享内存两种体系结构的特点。根据现代集群多级并行结构的特点，很自然

28、地考虑到可以将共享内存编程模型与分布式内存编程模型相结合。因此，MPI+OpenMP的混合编程模型得到了广泛的应用。混合编程模型提供了节点间和节点内的两级并行机制，它的优势在于结合了进程级的粗粒度并行（例如区域分解）和线程级的细粒度并行（如循环并行）的优点。实践证明，在很多情况下，其执行效率和可扩展性高于纯MPI和OpenMP程序。互联网络高性能计算集群是一个通过内部互联网络将松散的计算节点有效整合起来的系统架构，内部互联网络是高性能计算集群的核心技术之一。集群系统内部互联网络主要用于以MPI为代表的并行计算程序节点间的数据网络通信，即作为计算网络使用。不同计算方法和计算程序的数据通信特征不尽

29、相同，从类型看，有的数据交换以小数据包为主，有的大数据包交换较多。小数据包交换较多时，计算性能和效率对计算网络的延迟非常敏感，大数据包交换较多时，计算网络的带宽有关键性影响；从数据通信的频率看，有的计算方法和程序数据通信不频繁，对计算网络的性能要求不高，有的数据通信密集，对计算网络的性能要求很高。总的来说，高性能计算机计算网络的性能对并行计算程序的并行加速比和并行扩展性有重要的影响。计算网络需要有高带宽、低延迟的特点。与MPP等体系架构一般使用高度定制化的私有内部网络不同，高性能计算集群系统一般采用标准通用的网络技术和设备，比如以太网络、Quadrics、Myrinet、InfiniBand。

30、其中，千兆/万兆以太网络技术发展成熟、通用性好，目前仍占有一部分市场份额；Quadrics和Myrinet在与InfiniBand的竞争中败下阵来，目前已基本在市场上消失，而InfiniBand已经成为通用高速网络的代名词，在高性能计算领域的市场份额逐年扩大，已经成为市场主流，特别是在大型、高端计算系统，InfiniBand几乎成为标配。2015年6月发布的TOP500榜单中，就系统内部互联网络而言，InfiniBand技术已被TOP500中的249台系统所采用（占比49.8），是TOP500中使用最广的内部网络互联技术。图：TOP500中互联网络份额历史统计操作系统早期高性能计算机硬件体系架

31、构主要以MPP等封闭系统为主，操作系统一般为配套专用的Unix操作系统。随着开放标准的集群架构逐渐兴起，以及同样开放的Linux操作系统逐渐成熟，Linux操作系统被逐渐成为高性能计算机的主流。Linux的操作系统的稳定、安全、可靠、高效率、多用户、开源等特征，尤其其多用户的特征，非常适合高性能计算机的使用模式。2015年6月发布的TOP500榜单中，各种Linux操作系统装载在多达472台HPC系统上，占比高达94.4，走向没落的Unix此次仍顽强地维持着2的份额。图：TOP500中操作系统份额历史统计环境领域高性能计算发展现状环境领域现状分析改革开放以来，经过近20年来高速发展，我国经济社

32、会发展取得举世瞩目的成就，同时也付出了巨大的资源环境代价，空气污染形势日益严重，且呈现了明显的结构型、压缩型、复合型特点，重污染天气过程出现范围增大，出现频次增多，雾霾等空气质量问题等造成的损失也越来越大，2013年1月，我国中东部地区发生了罕见的大范围长时间的雾霾天气过程，受其影响，医院呼吸道病人剧增，高速公路关闭，航班被取消。频繁的雾霾天气和连续污染过程严重影响了环境空气质量和公众健康，对生产生活交通造成重大影响，引起全社会的极大关注。在欧美等发达国家和地区，很早就开展了空气质量数值模式预报工作，在预报臭氧、PM2.5等空气污染物的浓度及污染物跨区传输的工作上取得了较好的效果，其采用的空气

33、质量模拟与预报模式也较为完善，已经可预报多种尺度下的多种污染物。在我国，通过多年的发展和研究，中国科学院大气物理研究所研制了具有自主知识产权的多物种、多尺度的嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS），可以对城市及区域尺度一次、二次污染物的演变规律值进行数值模拟，并成功在北京奥运会、上海世博会、广州亚运会期间，对省级（直辖市）区域内的空气质量进行预报工作。但目前，我国的空气质量治理仍停留在“日常监测，事后分析”的阶段，不能对空气质量的变化进行前瞻性的趋势预判，在解决突发的空气质量问题时往往陷于异常被动的状态，空气质量预报的工作的重要性和迫切性也就越来越突出。同时，我国“十二五”环境保护规划中

34、明确提出，到2015年，基本形成环境预警体系，初步建成环境监管基本公共服务体系。对于环境空气质量的预报预警，目前许多国家和地区都开展了日报和预报的工作。国际上使用的统计预报和数值预报两种方法中，数值预报以其客观、实时、准确、高效等特点成为空气污染预报研究的发展趋势。但数值预报涉及到的程序模式众多，但都有计算量大、通信频繁、IO需求大等共同点，普通的个人计算机或工作站很难满足计算需求，所以一个具备高性能、高可用性、高可靠性的高性能计算系统平台成为空气质量数值预报领域研究和应用发展的关键。常用空气质量模式简介在环境保护行业中，利用高性能计算进行数值模拟，对大气污染情况进行预报预警，并通过源解析指导

35、污染防控和政策指定，并成为科研院所和事业监测机构不可或缺的手段之一。相关单位包括：环保部环境监测和预报单位（如环境监测总站、各省市的环境监测中心等）各种环境研究单位（如中科院大气所，深圳、广州、上海、北京、新疆环境研究所等）各个高校的环境学院（北京大学，南京大学、清华大学，兰州大学，中山大学，华南理工大学等）空气质量预报模式目前应用的较多、较成熟的有：中国科学院大气物理所的NAQPMS模式、美国环保署（EPA）的Models-3/CMAQ模式、美国Environ公司的CAMx模式，以及基于WRF的WRF-Chem模式等。NAQPMS模式NAQPMS模式是中国科学院大气物理研究所自主研发的区域-

36、城市空气质量模式系统，代表现今国内空气质量模式发展的水平，已在北京（2008年）、上海（2004年）和广州（2010）等多个城市的环保部门实现业务化运行。NAQPMS模式成功实现多尺度多过程的数值模拟，可同时模拟计算出多个尺度的空气质量，在各个时步对各计算区域边界进行数据交换，实现多尺度的双向嵌套。模式包括了平流扩散模块、气溶胶模块、干湿沉降模块、大气化学反应模块等物理化学模块。模式采用并行计算，理化过程实现高度模块化，运算效率可保证在线实时模拟。图 SEQ 图 * ARABIC 1 NAQPMS空气质量模式框架CMAQ模式Models-3/CMAQ模式是美国环保署（USEPA）极力推广使用的

37、第三代空气质量模式系统，基于“一个大气”的理念设计完成，考虑大气中多物种和多相态的污染物以及相互影响，克服主要针对单一物种的缺点。考虑化学输送平流模式过程、气相化学过程、烟羽处理、干沉降、湿沉降等过程，同时包含有气溶胶模块，可计算气溶胶转化，提供多种气相化学机制选项，适合区域城市尺度空气质量模拟预报。图 SEQ 图 * ARABIC 2 CMAQ模式“一个大气”理念图 SEQ 图 * ARABIC 3 CMAQ空气质量模式框架CAMx模式CAMx模式是由美国环境公司Environ开发的三维欧拉型区域尺度空气质量模式，可用于多尺度的、有关光化学烟雾和细颗粒物大气污染综合模拟研究，融入了当今许多空

38、气质量模式的先进技术，如双向嵌套技术、次网格PIG技术、化学机理编译器和快速化学数值解法等。具有臭氧识别技术(OSAT)，颗粒识别技术技术（PSAT），以及用于敏感性分析的DDM，过程分析技术（PA）。Environ公司发展的高效化学编译器CMC具有高效计算能力，计算效率高，模式预报性时效性强。图 SEQ 图 * ARABIC 4 CAMx空气质量模式框架WRF-Chem模式WRF-Chem模式是美国NCAR等气象组织最新发展的区域大气动力-化学耦合模式，相比其他大气化学模式，WRF-Chem最大优点是气象模式与化学传输模式在时间和空间分辨率上完全耦合，实现真正的在线传输（On-line）。W

39、RF-Chem模式考虑输送（包括平流、扩散和对流过程）、干湿沉降、气相化学、气溶胶、辐射和光分解率、生物所产生的放射、气溶胶参数化和光解频率等过程。中尺度气象数值预报模式（WRF）是一个完全可压非静力模式，对湍流交换、大气辐射、积云降水、云微物理及陆面等多种物理过程均有不同的参数化方案，是目前最流行的中尺度数值天气预报模式，可以为大气化学模式在线提供大气流场。WRF-Chem大气化学模式中包括36个化学物种和158类化学反应，气溶胶模块中含有34个变量，包括一次和二次颗粒（有机碳、无机碳和黑碳等）。在粗粒子设计方案中有 3 类：人为源粒子、海洋粒子和土壤尘粒子。该模式已被用于研究城市复合污染特

40、征、气溶胶粒子、O3及其前体反应物(NOx、VOC 等)之间的化学反应机制，也被广泛应用到区域和城市级别的业务化空气质量预报中。图 SEQ 图 * ARABIC 5 WRF-Chem空气质量模式框架图环境预报领域应用需求分析计算量巨大中尺度气象预报模式（WRF、MM5等）和大气化学模式（如CMAQ、WRF-Chem）等都有非常大的计算量，且绝大多数为浮点计算。理论上预报精度提高一倍，其所需计算量将提高16倍。数值预报模式对计算的这一需求，靠单个CPU或普通的计算机根本不可能在有效时间内完成，必须利用并行计算。一方面，需要将模式预报软件通过消息传递或者共享存储的通信方式并行化，另一方面需要购买高

41、性能并行计算机以满足计算需求的增长。目前本文提到的大多数预报模式都已经完成了并行化，如中尺度预报模式的WRF、空气质量模式CAMx等既支持MPI消息传递并行，又支持OpenMP共享存储并行，也支持MPI+OpenMP的混合运行模式；CMAQ、NAQPMS、WRF-Chem目前只支持MPI并行，暂不支持OpenMP并行。多模式集合预报对计算能力提出了数倍的需求，目前环境空气质量预报预警系统中一般采用3个或以上的数值模型，每个单独模型需要独占计算资源，因此需要根据模型的设置和数量来确定最佳的计算节点数目。通讯非常密集由于这些模式都是并行软件，同时一般都采用有限差分格点模式并行计算，所以运行这些预报

42、模式时，各个CPU之间的通讯量很大，模式对通讯的性能要求非常高。如气象中尺度预报模式WRF的通讯既包括母域和嵌套域之间的域间通讯，又有各个域内部不同数据划分之间的通讯。所以这就要求高性能计算机有高性能的通讯网络。对系统IO性能和稳定性要求高由于涉及大量的用户和大量的小文件读写，数值模式程序大都对整个系统的IOPS性能有较高要求，一般要求有分布式IO或者并行文件系统。同时，存储系统的稳定性和可用性对整个业务系统的运行至关重要，在存储系统的设计上，一般要求提供高可用解决方案和支持故障自愈的存储系统。另外，考虑到空气质量数值预报数据的周期性访问特性，最好能提供支持基于策略的分级存储功能。主模式是计算量之所在从软件的处理流程上看，一般