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日前，《中国气象局数值预报统筹研发工作机制》印发，该文件指出，开放数值预报业务模式基础框架，吸纳高等院校、科研院所和企事业单位主动参与中国气象局数值模式研发；建立以自主数值预报模式研发为核心，国家级协同、国省统筹的全国数值预报业务分工新格局。
为此，曙光存储携手清华大学深圳国际研究生院，打造中尺度数值气象预报模式WRF、GRAPES、MM5等应用资源池，助力学校工科的转型和相关学科的发展，促进原创性、颠覆性的重大技术创新成果产出。
人们对气象预报的精度提出了越来越高的要求，目前预报精度从几百公里、几十公里提高到几公里，大幅度提高了模式的计算量。存储系统不仅要保障最大算力的发挥，还需考虑后期扩容及运维等问题。据测算，预报精度提升3倍，计算资源就将提升27倍。随着分析数据量增加，对存储和计算资源进行扩展已成常规需求，存储系统既要无缝扩展又保证性能不降低。
曙光采用自研的分布式存储系统ParaStor，保障高端计算平台在数值天气预报中发挥更大算力。随着数据总量的快速提升，Scale-out架构无需停止线上业务便可实现PB级在线动态扩容；扩展完成后，已有数据存储节点上的数据可根据策略自动迁移到新存储节点上，实现容量和负载全局均衡。
此外，曙光ParaStor采用全冗余架构，提供从部件到整机的全面保护，各个层面保证数据安全性及系统稳健性，满足数值天气预报对存储系统可靠性的要求。同时，运维人员也可以利用自带的多样化报警机制，轻松完成系统部署、监控、管理和维护工作，最大限度预防风险。
曙光在气象数值预报领域有着丰富的经验，一直以来，曙光ParaStor就服务于国家气象局气候变化应对决策支撑系统。曾在2018年“玛丽亚”“安比”“山竹”等台风预报中提供分析数据。同时，还为上海合作组织青岛峰会、上海进口博览会等国内重要赛事、会议提供数值预报产品和保障服务工作。
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