Forschende sprechen von einem „Heiligen Gral“ der Wissenschaft: ein Werkzeug, das das Klima besser verstehen soll, indem es das Wetter auf den Kilometer genau simuliert – global und für das gesamte Erdsystem. Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts (MPI) für Meteorologie in Hamburg haben nun einen bahnbrechenden Durchbruch erzielt. Unter der Leitung von Daniel Klocke präsentierten sie die erste globale Simulation des gesamten Erdsystems mit einer bislang unerreichten Auflösung von 1,25 Kilometern. Dieses Modell, ein sogenannter „digitaler Zwilling“ der Erde, ermöglicht es, 145,7 simulierte Tage innerhalb eines einzigen realen Tages zu berechnen. Diese beeindruckende Leistung wurde kürzlich für den renommierten Gordon-Bell-Preis nominiert und gilt als ein Meilenstein in der Klimamodellierung.
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Frühere Klimamodelle standen vor einer Herausforderung: Sie konnten entweder „schnelle“ Prozesse wie Stürme – also Energie- und Wasserkreisläufe – in hoher Auflösung simulieren, oder „langsame“ Prozesse wie den Kohlenstoffkreislauf und die Ozean-Geochemie, allerdings in einer groben Auflösung von mehr als 40 Kilometern. Das neue Modell überwindet erstmals dieses Dilemma. Es ist nun in der Lage, lokale Ereignisse wie Wirbelstürme sowie deren Einfluss auf globale Prozesse wie die Kohlenstoffaufnahme der Ozeane gleichzeitig zu simulieren.
Neue Nvidia-Hardware und der Einsatz von Fortran
Dieses technologische Meisterwerk wurde durch den Einsatz zweier hochmoderner Supercomputer ermöglicht: Jupiter am Forschungszentrum Jülich und Alps am Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano, Schweiz. Beide Systeme basieren auf dem leistungsstarken Nvidia-GH200-Grace-Hopper-Superchip. In der Simulation wurden auf dem Jupiter-System bis zu 20.480 dieser Chips eingesetzt.
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Eine entscheidende Komponente des Projekts war die Software. Das zugrunde liegende Modell des Erdsystems, Icon (ICOsahedral Nonhydrostatic), nutzt die Programmiersprache Fortran, die als veraltet gilt und von vielen Entwicklern abgeschrieben wurde. Forschende gelang es jedoch, den bestehenden Code zu modernisieren, ohne ihn komplett neu entwickeln zu müssen. Dafür wurde die Komplexität des Codes deutlich reduzierte, sodass er für die moderne Hardware-Architektur optimiert ist.
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Ein hybrider Ansatz für unterschiedliche Zyklen
Das Paper der Forschenden, veröffentlicht auf Arxiv, beschreibt den innovativen Ansatz bei der Nutzung des hybrid aufgebauten GH200-Chips. Dabei werden die intensiven „schnellen“ Berechnungen für Wetter- und Atmosphärenmodelle auf den leistungsfähigen Hopper-GPUs durchgeführt, während die weniger rechenintensiven „langsamen“ Prozesse wie Ozean- und Kohlenstoffkreisläufe parallel auf Grace-CPUs abgearbeitet werden. Diese kluge Verteilung der Aufgaben war maßgeblich für den Erfolg der Simulation.
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Dieser Durchbruch bringt jedoch eine erhebliche Herausforderung mit sich: Die Simulationen sind auf eine außergewöhnlich teure und nur begrenzt verfügbare Hardware-Architektur angewiesen, die auch für das Training moderner KI-Systeme eingesetzt wird. So stehen die Klimaforschung und kommerzielle KI-Entwicklungen von Firmen wie OpenAI, Google und Meta im Wettbewerb um dieselben knappen GH200-Superchips.
fmg/sh
