中国表示，它现在可以提前10天预测天气，分辨率达到5公里（3.1英里），比世界上大多数常规使用的主要系统都要精细。

这一进步是由中国开发的天气预报模型在曙光8,000上运行实现的，曙光8,000是一个完全由国产人工智能芯片构建的大型本土计算系统。

据中国气象局和总部位于北京的计算公司曙光（Sugon）周二联合宣布的结果，大多数主要的全球预报系统的分辨率约为5公里至10公里。

例如，美国国家气象局运行的主要全球天气模型全球预报系统的最大分辨率约为13公里。

Sugon表示，该团队已经以3公里的更高全球分辨率测试了该系统，使其更接近中国最新五年全国1公里气象预报中设定的目标，并在2030年将关键地区的分辨率降至100米（328英尺）。

数值天气模型的工作原理是将大气划分为三维网格，然后计算风、温度、气压和湿度在其中的变化。

较小的网格单元使预报员能够更详细地了解天气系统，但计算成本高昂。例如，将网格点之间的距离减半可能需要将计算能力提高八倍。

中国模式被称为中尺度对流涡。为了处理巨大的工作量，它被调整为在Sugon 8，000上运行，这是一个于7月推出的计算集群，连接了100，000个可以同时进行计算的强大计算单元。

据该公司称，Sugon 8，000的与众不同之处在于它能够在同一系统上处理不同类型的计算。传统的超级计算机是为科学模拟中使用的高精确计算而构建的，而人工智能系统通常会牺牲一些精确度来换取快速处理大量数据的能力。

Sugon 8，000旨在同时实现这两点，使用国内开发的芯片、存储和网络技术。在最新的测试中，它在大约一小时内生成了10天的全球预测。

计算时间本身并不异常快。在测试期间，美国全球预测系统在大约45分钟内完成了10天的预测。但苏贡表示，其一小时的周转时间满足了常规天气预报的要求。

报告称，在该窗口内获得结果可以让预报员有更多时间来评估即将到来的台风、大雨和其他恶劣天气。

Sugon 8，000还用于蛋白质研究、分子动力学和湍流等领域的大规模模拟。据该公司称，该系统已适应30多个研究和工业领域的近200种应用和500多种主流人工智能模型。