新算法根据仿真结果动态调整动力学模型覆盖的位置 。 该模型识别感兴趣的区域 ， 并将动力学模型和计算资源集中在这些区域上 。 这可以使空间天气模型的速度提高10 到100倍 。
作为NSF SWQU项目的一部分 ， 托思和他的团队一直致力于使空间天气建模框架在未来严重依赖图形处理单元 (GPU) 的超级计算机上高效运行 。 作为第一个目标 ， 他们开始使用带有OpenACC指令的NVIDIA Fortran编译器将地理空间模型移植到GPU 。
他们最近设法在单个GPU上以比实时更快的速度运行完整的地理空间模型 。 他们使用 TACC 的支持GPU的 Longhorn 机器来实现这一里程碑 。 要在传统超级计算机上以相同速度运行模型 ， 至少需要100个CPU内核 。
“为了实现这一目标 ， 我们花了整整一年的时间开发代码 ， ” 加博尔·托思说 ， “我们的目标是快速有效地运行一组模拟 ， 以提供概率空间天气预报 。 ”
这种类型的概率预测对于托思研究的另一个方面很重要：根据对地球表面的影响来定位预测 。
“我们应该在密歇根州担心还是只在加拿大担心？特定变压器将经历的最大感应电流是多少？发电机需要关闭多长时间？要准确做到这一点 ， 你需要一个你相信的模型 ， ” 加博尔·托思说 ，“无论我们预测什么 ， 总会有一些不确定性 。 我们希望给出精确概率的预测 ， 类似于地面天气预报 。 ”
托思和他的团队为每次模拟在Frontera上的数千个内核上并行运行他们的代码 。 他们计划在未来几年运行数千次模拟 ， 以了解模型参数如何影响结果 ， 从而找到最佳模型参数并能够将概率附加到模拟结果中 。
【太空|保护地球免受太空风暴的袭击】“没有Frontera ， 我认为我们无法进行这项研究 ， ” 加博尔·托思说 ，“当你把聪明人和大型计算机放在一起时 ， 伟大的事情就会发生 。 ”
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