天气预报需要大量的计算资源，包括几何尺度（尤其是全球天气预报），和大量描述大气状态的变量。
但是，受限于可用的计算量和应用程序的性能，当前的天气预报模型仅限于低分辨率的模拟，例如12公里的分辨率。
这些模型忽略了一些重要的细节，例如云层的影响（云层可以反射太阳辐射，在天气模式中扮演着重要的角色）。采用1公里云分辨率可以改善预测效果，但这需要 应用程序的性能提升1700倍。
GPU加速可以弥补此差距，提高天气预报的准确性。
加速空气动力学模拟
使用NASA的FUN3D代码模拟SLS Block 1B助推器分离流场。该图片由Jamie Meeroff，Henry Lee，NASA/Ames提供。
火箭能够以超高的速度飞行，然而利用大规模空气动力学模拟，我们可以对其进行改进，让火箭可以飞得更快、更高效。
NASA兰利研究中心开发的FUN3D计算流体动力学软件，可用于模拟各种空气动力学应用程序中的流体流动。该应用程序在NASA Pleiades超级计算机上消耗的周期比其他任何应用程序都要多。借助于GPU加速，采用了6个NVIDIA V100 Tensor Core GPU的服务器能够以高出双插槽CPU服务器 30倍 的性能运行这些模拟。
总结：GPU具备非常好的性能，从而高效地计算规模更大、更复杂的模拟。NASA已经证明，在Summit超级计算机上，仅需运行1000台GPU服务器就可以完成100多万个CPU核心的工作。而且，其能源成本远低于CPU。
性能持续提升
我们在各个加速计算领域都拥有深厚的储备。结合由100多万名开发人员组成的生态系统，我们将共同形成一个不断改进的平台。该平台可以在相同的 GPU加速服务器上提供更高的应用程序性能。
例如，在包含 11 个高性能计算应用程序的组合中，对于采用4个NVIDIA Tesla P100 GPU的服务器，其当前的运行速度比两年前提高了2倍。如果同时改进软件堆栈和GPU架构，您可以获得更大的性能提升。
现在，通过单一平台，您可以加速各种高性能计算领域的应用程序：科学计算、工业模拟、深度学习和机器学习。
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