讲座简介：

全球数值天气预报正迈入千米尺度非静力模拟时代，异构计算已成为高性能计算（HPC）的关键方向。报告将介绍基于低马赫数近似黎曼求解器（LMARS）的A网格动力核心开发的面向GPU优化的非静力干动力核心——LMARSpy。该模型集成梯度保持单调性限制器和质量–能量守恒的垂直隐式求解器，并采用Python高性能计算框架构建，具备良好的可移植性。数值试验表明，LMARSpy可有效抑制非物理振荡、保持高梯度特征，并显著缓解垂直声波导致的CFL限制。当水平分辨率远高于垂直分辨率时，计算效率提升超过一个数量级。性能测试显示，单块NVIDIA RTX 3060 Ti的计算速度约为16线程Intel Core i5-13490F CPU的7.6倍。

主讲人简介：

陈曦研究员长期致力于天气预报关键技术研发，在美国NOAA工作期间，主导研发的低马赫数黎曼求解器（LMARS）和双重网格（Duo-Grid）等动力框架算法被中美两国气象部门测试应用。其相关成果作为美国GFS系统核心技术于2016年正式上线，因杰出贡献获NOAA金质奖章。2021年入选国家级人才计划回国，现任中科院大气物理研究所研究员及地球系统数值模拟与应用全国重点实验室副主任。回国后研发iDust全球沙尘预报系统，实现国产计算平台业务化运行。近期提出的GenEPS生成式超级集合预报系统，为数据驱动天气预报模型提供了统一的集合预报框架，为未来整合数值模式、发展混合预报系统提供了可能。