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在 NVIDIA GPU 上运行的一个扩散模型向天气预报工作者展示了加速计算如何实现新的用途并提升能效。
当台湾地区的天气预报工作人员近距离看到在一台计算机上模拟的台风时，都感叹于这能够如此大幅节省预报任务的时间和能源消耗。
许多其他领域的用户在亲眼见证生成式 AI 在降低总体拥有成本方面的惊人表现时，都会有同样的感受。
揭秘风暴预测中的 AI
追踪台风是证明生成式 AI 强大能力的绝佳案例。过去，这项工作首先需要利用多个 CPU 集群执行复杂的算法来创建分辨率为 25 公里的大气模型。
现在有了 CorrDiff，情况大不相同。CorrDiff 是 NVIDIA Earth-2 上的一个生成式 AI 模型，包含一整套适用于天气与气候研究的服务和软件。
通过使用一类为当今文本生成图像服务提供支持的扩散模型，CorrDiff 可以将模型分辨率从 25 公里提高到 2 公里，每次推理比传统的方法计算速度快 1000 倍，能源效率提高 3000 倍。
CorrDiff 使成本降至 1/50 ，能耗降至 1/25
CorrDiff 是 NVIDIA AI 平台上一个亮眼的存在。即使一年需要重新训练一次该模型，并且使用 1000 次预测的统计组来提高预测的准确性，它也同样表现出色。与在同样条件下使用传统方法相比，使用 CorrDiff 每年成本可降低至其 1/50，能耗降至其 1/25。
这意味着，过去在一组 CPU 集群上运行、能源消耗需花费近 300 万美元才能完成的工作，现在使用一个包含单个 NVIDIA Hopper GPU 的系统仅需大约 6 万美元即可完成。这一成本的大幅降低表明生成式 AI 和加速计算能够有效地提高能效和降低总体拥有成本。
该技术还能帮助天气预报工作者更精确地预测台风登陆地点，从而挽救更多生命。
台湾灾害防救科技中心主任陈宏宇表示：“NVIDIA 的 CorrDiff 生成式 AI 模型让利用 AI 生成分辨率达公里级的天气预报成为可能，可以帮助台湾更好地为应对台风做好准备。”
通过使用 CorrDiff，台湾地区的天气预报工作者每年预计可节省近 1 吉瓦时的电量。如果全球近 200 个地区级气象数据中心都采用这项技术，以实现更加可持续的计算，那么节省的能源将非常可观。
提供商业性天气预报服务的企业也可以采用 CorrDiff 来加快速度并节省成本。
广阔的节能前景
NVIDIA Earth-2 可使上述能力惠及全球各地，其融合了 AI、物理模拟和数据观测，能够帮助政府和企业应对气候变化等全球性问题，这将有助于应对气候变化的影响。预计到 2050 年，极端天气灾害每年会导致百万人丧生，并造成 1.7 万亿美元的损失。
加速计算和生成式 AI 能够为许多应用带来更高水平的性能和能效提升。
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