不正確で高価な予測サービスに対処するために、Microsoft と TempoQuest は AceCAST と協力して風力エネルギーの予測を加速します。新しいプラットフォームは、以前の CPU ベースのモデルよりも正確かつタイムリーであり、時間単位でメガワット単位の再生可能発電予測を提供します。
再生可能エネルギーを適切に予測するには、生産企業は正確な気象モデリングを必要とします。これは、自然災害に対処するためのより良い行動計画を準備するのにさらに役立ちます。最近の GTC セッションでは、 マイクロソフト そして TempoQuest との取り組みについて言及し、詳しく説明しました NVIDIA.
このプロジェクトはエネルギーと気候問題に対処することを目的としています。予測外の事態であるため、これは時代のニーズです。 効果のない天気予報にはすでに約 7,140 億ドルの費用がかかっています 2022年に。
これに取り組むために、企業はコスト効率が高く、高速かつ正確な天気予報モデルを必要としています。トリオでは、TempoQuest により、ハイパーローカルな低遅延の環境および天気予報が可能になります。
NVIDIA インセプション プログラムのメンバーです。同社はこう言いました。 「私たちのチームは学際的で、大気科学、気象学、HPC、AI、ML、エンジニアリングなどをカバーしています。私たちは環境分野への GPU の導入を主導してきました。」
同社について引用されているその他の事柄には次のようなものがあります。
- サービス天気予報システムとして使用できる方法で GPU ソフトウェアを開発したのはこれが初めてです。
- Weather Research and Forecasting (WRF) を GPU に移植した最初の企業
- また、1 つ目は、CPU ベースの予測よりも安価な、高速で高解像度の予測を作成することです。
同社は、Microsoft Azure 上の NVIDIA の恩恵を受けて、従来のソリューションに移行しました。 気象研究と予報 ソフトウェアから GPU まで。また、キロメートル未満の解像度と 1 分から 1 時間の時間解像度も提供します。これにより、太陽光や風力資源によって生成される電力をより迅速に予測することも可能になります。
再生可能エネルギーを統合するために電力会社が直面する課題
風速や雲量などの環境要因は、風力発電や太陽光発電に影響します。そのため、主に風力と太陽光発電を使って送電網を維持することが困難になっています。
発電量が足りない日は 再生可能 資源がある場合、電力会社は紡績埋蔵量、つまり発電機によって生成される炭素ベースの電力を使用します。天気予報がより良く、より速く、より正確になれば、再生可能発電の予測が容易になります。
より多くの再生可能エネルギーを電力会社の送電網に組み込むには 企業はより高圧の送電線と鉄塔を建設しなければならない。しかし、より重要なことは、新世代のサイトやこれらすべてが運営コストと資本コストを増加させることです。
GPU を使用して気象研究と予測を加速する
AceCAST Accelerated Forecast は、160 か国の 50,000 人のユーザーによって使用されている WRF を実行した結果です。 WRF は、NVIDIA GPU を搭載した x86 システム上で実行できるように移植されています。
独自の OpenACC と CUDA を使用しており、 マルチノードおよび Mullet-GPU システムで拡張可能。すべての主要な WRF 名前リスト オプション、物理スキーム、およびダイナミクスが AceCAST でサポートされています。
さらに、既存のすべての WRF 構成をそのまま置き換えることができます。 AceCAST には、ソリューションの高速化、精度の向上、解像度の向上、計算コストの削減、気象現象の局所的な認識の向上などの利点があります。
AceCASTの検証とパフォーマンスのコスト分析
CPU WRF と GPU WRF の差が許容範囲内であるかどうかがチェックされます。モデルのパフォーマンスは、空間予測といくつかの時間範囲にわたってテストされました。
最後に、AceCAST によって生成された結果が CPU WRF と同じであることを確認するために、何千ものテスト ケースが検証されました。 Microsoft Azure で性能テストを実行した結果、性能とコストに大きな違いがあることが明らかになりました。を見てください。
1. CPU ベースの WRF – 標準 HB120rs_v3 VM (HBv3):
- 120 AMD EPYC™ 7V73X シリーズ (Milan-X) CPU コア
- 450 GB RAM (350 GB/秒のメモリ帯域幅)
- 200 Gb/秒 HDR インフィニバンド
- 2 x 1 TB NVME SSD ディスク
- NCAR WRF 4.2.2
- 並列ネット CDF を使用する
- インテル コンパイラーと MPI でコンパイル
2. GPU アクセラレーション付き WRF – 標準ND96amsrA100_v4 (NDmv4):
- 8 NVIDIA A100 Tensor コア GPU (80GB)
- NVLink 3.0 (200 Gb/秒 HDR インフィニバンド)
- 96 AMD EPYC™ 7V12 シリーズ (ローマ) CPU コア
- 8 x 1 TB NVME SSD ディスク
- AceCAST 2.1
- OpenACCとCUDAを使用した独自の実装
- MPI を使用したマルチノードおよびマルチ GPU での拡張
3. Azure マネージド Lustre ファイル システム
- 40TiB ストレージ Azure 管理容量
- 10000 MB/秒の最大スループット
取得した結果によると、AceCAST は CPU ベースの WRF と比べて最大 9 倍の高速化を達成しました。 18 個の CPU ノードから得られる結果は、1 つの GPU ノードから得られる結果と同様です。
これらの結果は、電力会社が再生可能エネルギーを正確に予測できることを示しています 力 世代。これにより過剰な停電を回避し、安定した電力を供給することができます。
AceCAST 3.0.1 での別のテストでは、外部ドメインを持つネストされたドメインが使用されました。外側ドメインは 500 万グリッド ポイント (430x331x38v) で 15 キロメートルのグリッド間隔で、内側ドメインは 8000 万グリッド ポイント (1551x1361x38v) で 3 キロメートルのグリッド間隔でした。
得られた結果から、次のことが結論付けられました。 AceCAST は WRF 内部ドメインよりも 16.8 倍高速に動作します。また、CPU ベースの WRF と比較して、約 7% 高速に動作し、75% 低いコストで動作します。これは、電力会社が特定のサイトでの電力予測を毎日 1 時間ごとにメガワット単位で正確に行うことを意味します。
Microsoft と TempoQuest は、AceCAST と協力して風力エネルギーの予測を加速します。これに伴い、社会的、地球規模で大きな変化が起こるでしょう。
ソース： NVIDIA
