Чтобы справиться с неточными и дорогими услугами прогнозирования, Microsoft и TempoQuest сотрудничают с AceCAST для ускорения прогнозов ветровой энергии. Новая платформа точнее и своевременнее, чем предыдущие модели на базе ЦП, предоставляя прогнозы по возобновляемой генерации энергии в мегаваттах на почасовой основе.
Для корректных прогнозов производства возобновляемой энергии компаниям требуется точное моделирование погоды. Это также помогает в подготовке лучшего плана действий по борьбе со стихийными бедствиями. На недавнем заседании GTC, Microsoft и ТемпоКвест упомянули и подробно описали свою работу с NVIDIA.
Проект направлен на решение энергетических и климатических проблем. Это потребность часа, потому что непрогнозируемые и Неэффективные прогнозы погоды уже обошлись примерно в 714 миллиардов долларов в 2022 году.
Чтобы справиться с этим, компаниям нужны экономически эффективные, но быстрые и точные модели прогноза погоды. В трио TempoQuest обеспечивает гиперлокальные прогнозы окружающей среды и погоды с низкой задержкой.
Является участником NVIDIA Inception Program. Компания заявила: «Наша команда многопрофильная, охватывающая атмосферную науку, метеорологию, HPC, AI, ML, инженерию и многое другое. Мы стали ведущими приверженцами внедрения GPU в экологический сектор».
Другие факты, цитируемые о компании, включают следующее:
- Это первая разработка программного обеспечения на базе графического процессора, которое можно использовать в качестве сервисной системы прогнозирования погоды.
- Первая компания, перенесшая Weather Research and Forecasting (WRF) на графические процессоры
- Кроме того, первым шагом является создание быстрых и высокоточных прогнозов, которые обходятся дешевле прогнозов на основе ЦП.
Компания воспользовалась преимуществами NVIDIA на платформе Microsoft Azure для перемещения традиционных Исследования погоды и прогнозирование программное обеспечение для графических процессоров. Также обеспечивает разрешение менее километра и временное разрешение от 1 минуты до 1 часа. Благодаря этому он также позволяет быстрее прогнозировать мощность, вырабатываемую солнечными и ветровыми ресурсами.
Проблемы, с которыми сталкиваются коммунальные предприятия при интеграции возобновляемых источников энергии
Факторы окружающей среды, такие как скорость ветра и облачность, влияют на энергию ветра и солнца. Это затрудняет поддержание сетей в основном за счет энергии ветра и солнца.
В дни недостаточной выработки электроэнергии от возобновляемый ресурсы, коммунальные компании используют вращающиеся резервы, то есть углеродную энергию, вырабатываемую генераторами. С лучшим, более быстрым и точным прогнозированием погоды будет легче предсказать производство возобновляемой энергии.
Чтобы включить больше возобновляемых источников энергии в сеть коммунального предприятия компаниям приходится строить линии электропередачи и вышки более высокого напряжения. Но что еще важнее, новые производственные площадки и все это приведет к увеличению эксплуатационных и капитальных затрат.
Ускорение исследований и прогнозирования погоды с помощью графических процессоров
AceCAST или Accelerated Forecast — это результат работы WRF, который используют 50,000 160 пользователей в 86 странах. WRF портирован для работы на системах xXNUMX с графическими процессорами NVIDIA.
Он использует фирменные OpenACC и CUDA, и это масштабируется на многоузловых и mullet-GPU системах. В AceCAST поддерживаются все основные параметры списка имен WRF, физическая схема и динамика.
Плюс, это прямая замена для всех существующих конфигураций WRF. Более быстрые решения, большая точность, более высокое разрешение, снижение затрат на вычисления и отличная локализованная осведомленность о погодных явлениях — вот несколько преимуществ AceCAST.
Анализ затрат на проверку и производительность AceCAST
Проверяются различия между CPU WRF и GPU WRF на предмет того, находятся ли они в пределах допустимого диапазона. Производительность модели была протестирована в пространственном прогнозе и нескольких временных диапазонах.
Наконец, были проверены тысячи тестовых случаев, чтобы гарантировать, что результаты, полученные AceCAST, совпадают с результатами CPU WRF. Большие различия в производительности и стоимости были выявлены после проведения тестов производительности на Microsoft Azure. Взгляните на
1. WRF на базе ЦП – стандартные виртуальные машины HB120rs_v3 (HBv3):
- 120 ядер процессора AMD EPYC™ серии 7V73X (Milan-X)
- 450 ГБ ОЗУ (пропускная способность памяти 350 ГБ/с)
- 200 Гбит/с HDR InfiniBand
- 2 x 1 ТБ NVME SSD-диска
- НКАО WRF 4.2.2
- Использует параллельную сеть-CDF
- Скомпилировано с помощью компиляторов Intel и MPI
2. WRF с ускорением на GPU – Standard_ND96amsr_A100_v4 (NDmv4):
- 8 графических процессоров NVIDIA A100 Tensor Core (80 ГБ)
- NVLink 3.0 (200 Гбит/с HDR InfiniBand)
- 96 ядер процессора AMD EPYC™ серии 7V12 (Rome)
- 8 x 1 ТБ NVME SSD-диска
- AceCAST 2.1
- Собственная реализация с использованием OpenACC и CUDA
- Масштабируется на нескольких узлах и нескольких GPU с использованием MPI
3. Управляемая файловая система Lustre от Azure
- 40TiB Хранилище Azure Управляемая Емкость
- Максимальная пропускная способность 10000 МБ/с
Согласно полученным результатам, AceCAST достиг ~9-кратного ускорения, чем WRF на базе CPU. Результаты, полученные с 18 узлов CPU, аналогичны результатам, полученным с 1 узла GPU.
Эти результаты показывают, что коммунальные службы могут точно прогнозировать возобновляемые источники энергии мощностью генерация. Благодаря этому можно избежать чрезмерных отключений электроэнергии и обеспечить надежную подачу электроэнергии.
Для другого теста на AceCAST 3.0.1 использовался вложенный домен с внешним доменом. Внешний домен составлял 5 миллионов точек сетки (430x331x38v) с шагом сетки 15 км, а внутренний домен составлял 80 миллионов точек сетки (1551x1361x38v) с шагом сетки 3 км.
Из полученных результатов был сделан вывод, что AceCAST работает в 16.8 раз быстрее внутреннего домена WRF. Кроме того, он работает примерно на 7% быстрее и стоит на 75% дешевле по сравнению с WRF на базе CPU. Это означает, что коммунальные службы будут точно прогнозировать мощность в мегаваттах на определенных объектах на почасовой основе каждый день.
Microsoft и TempoQuest сотрудничают с AceCAST для ускорения прогнозов ветровой энергии. Это приведет к серьезным социальным и глобальным изменениям.
Источник: NVIDIA
