Climate2013 Memo †
- Lawrence Berkeley National Lab.
- Located at mountain behind UCB.
Exa computing †
- Horst Simon (LBNL)
- Hopper -> Edison (>2PFlops)
- Aiming "Carbon Cycle 2.0" in 2100: 7.5MtC/PWh
- Previously Carbon Cycle 1.x (2012AD): 60MtC/PWh
- iESM and AmeriFlux
- Tomita (Riken)
- 4 machine types: General, Capacity-Bandwidth, Reduced Memory, Through-Put
- アプリサイドのニーズには届かない見込み(ギャップは3-5倍)
- 製薬・防災・エネルギー環境・経済・その他(宇宙・地球・物理など)
- Michael Wehner: High resolution climate modeling
- 久々。
- 25km CAM5.1 → TCやハリケーンの再現性が向上。ただし、地域による違いや年々変動(特に近年)はまだまだ。
- SST+2KえCat5は増加する(弱いのは減少)。低解像度実験とは異なる結果。
- John Shalf (LBNL)
- Exaはハードウェアだけの問題ではない。
- Dataの輸送がボトルネックとなる。(?)
Big data †
- Shuichi Iwata (UT)
- 1 million scientific papers in a year
- Wes Bethel (LBNL, visualization group)
- Jitendra Kumar (Oak Ridge NL)
- Prabhat (LBNL)
Climate Prediction †
- Tom Delworth (GFDL)
- CM2.6 high-res ocean makes better climate prediction.
- Malcolm Roberts (MOHC)
- 解像度依存の問題をいろんな角度からチェック。
- ローカルリサイクリングの解像度依存(60kmくらいから収束):高解像の方がリサイクリングが弱い
- TCはN1024(12km)でもまだ。
- キネティックエネルギースペクトルの傾きが小さくなることについては、N1024の収束成分はまずまず。(トータルはまだ)
- Gokhan Danabasoglu (NCAR)
- CORE-IIから10年ラン。そのままだと全然ダメ。バイアス除去してからやると結構良い。
- 1991からのSAT上昇予測は初期条件による。
- Daniela Matei(MPI)
- ECHAM6結合実験の低解像度高解像度比較
- Predictability改良する。
- Daithi Stone (LBNL) C20C detection and attribution
- Imada
- D&A of 2010 Russian Heat wave, Pakistan flood, Amazon drought & 2012 Japan flood.
- Attributabilityは順に、Yes, No, Yes, No。結局Reproducibilityの違い?
- Counterfactual
- パキスタンでは、年々変動の再現性は悪いが、2010年についてはうまくいっている。なぜ?
2日目 †
- Jin Lee (ESRL)
- Nonhydrostatic Icosahedral Model (NIM)
- GPU使う。将来的にNCEP GFSの後継。
- Physicsはそのまま。Radiation計算などはネックとなるかも。
- Multiple GPUはまだ。
- Wedi(ECMWF)
- T7999(2.5km)まで
- 来年はT2047L137
- Wedi et al, MonWeaRev 2013
- Fast Legendre Transform (FLT)!!
- Hydrostatic
- Nishizawa (RIKEN)
- Common Library
- isotropic grid
- コールドバブルテスト:1.5mグリッドだとフラクタル的な渦が発生して、全体の形が崩れる。
- Yashiro (JAMSTEC)
- 400m Champion run
- ストロングスケーリング(same problem size for all nodes)とウィークスケーリング(same problem size per node)
- William Skamarock (NCAR) MPAS
- Kohei Kawano (JMA/MRI)
- NHM -> ASUCA; More stable, conservative, and efficient.
- No diffusion
- Kengo Nakajima (SCC, UTokyo)
- Hybrid Parallel Programming Moel, Flat MPI is not realistic for exascale application.
- Mark Taylor (Sandia National Labs): CESM Atmosphere Model (CAM)
- Finite Volume (FV)からSpectral Element (SE)へ。
- キュービックグリッド。
- Yuki Nishikawa (AORI)
- Cut-sellからThin wall method for better representation of complicated topography
- Advection formからFlux formへ。
- 「Can you combilne the terrain following and thin wall method?」
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Meeting author:
kei at 2013-04-08 (Mon) 10:08:29};