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O trabalho de desenvolvimento de um modelo de previsão do tempo ainda-não-prime-time foi apreendido em uma prova de que os modelos climáticos não podem ser confiáveis.
O motivo? Pessoas que não estão interessados em mudanças climáticas descobri este papel na revista da Sociedade Meteorológica Americana, em que Hong Song-Você de Yonsei Departamento de Ciências Atmosféricas da Universidade da Coreia do Sul executa alguns testes ao longo de um modelo de tempo chamado GRIMS (Global / Regional Integrado Modelo).
Previsão do tempo (como é de modelagem climática, mas isso é uma história diferente) é uma das cargas de trabalho padrão de computação de alto desempenho, e consome uma fatia significativa dos tempos de processadores de supercomputadores do mundo a qualquer momento.
O Hong documentou, e que foi apreendida por Anthony Watts de Wattsupwiththat, é que o modelo GRIMS, quando executado em diferentes ambientes HPC, produz resultados diferentes. Como ele diz no resumo do trabalho:
"A dependência do sistema, que é o desvio padrão de 500 hPa geopotencial altura média sobre o globo, aumenta com o tempo. No entanto, a sua tendência fraccionada, o que é a variação do desvio padrão relativo ao valor propriamente dito, permanece praticamente zero com o tempo. Num quadro de predição sazonal, o espalhamento, devido às diferenças no sistema de software é comparável ao espalhamento devido às diferenças nas condições iniciais que são usados para a previsão conjunto tradicional ".
O motivo, diz ele, é devido à forma como lidar com diferentes ambientes de arredondamento - e que tem Wattsupwiththat particularmente animado: "Ele faz você se perguntar se algumas das projeções futuras catastróficos são simplesmente devido a um erro de arredondamento."
Watts reproduz a tabela abaixo como prova de como as coisas são ruins.
Smoking Gun? Não, apenas testando inacabadas modelos de previsão do tempo
em diferentes máquinas. Image: Uma Avaliação da
Software dependência do sistema de um modelo atmosférico global
Hong, et al
Como se observa William Connelly sobre a ScienceBlogs: "diferenças triviais nas condições iniciais, ou em métodos de processamento, vai levar a divergências nas previsões meteorológicas", que é algo que "remonta ao material original de Lorenz no caos".
Assim como interessante The Register é que um pouco de mais pesquisas sugerem que o modelo em teste em Song-Você jornal de Hong é relativamente novo. Aqui, por exemplo, é um documento que descreve o modelo, preparado para o Primeiro Workshop GRIMS em 2011.
Como resulta do presente trabalho (slides 5), a Hong está testando modelos foram concebidos pela primeira vez em 2008, ainda estão em desenvolvimento, e GRIM está previsto para utilização na previsão do tempo ... em 2015.
Em outras palavras, a razão para a realização de um teste como Hong parece ser que ele está trabalhando em um novo modelo, e está sendo testado em ambientes computacionais diferentes para identificar maneiras em que o código do modelo precisa ser polida para se certificar de que ela produz consistente resulta em diferentes ambientes.
Chris Samuel, um administrador de sistemas sênior HPC baseado em Melbourne trabalhando em Melbourne, disse ao The Register que não é incomum a querer testar com diferentes ambientes, pois ambientes complexos oferecem inúmeras oportunidades para divergências a rastejar em
Os autores estão trabalhando para ver se o programa produz os mesmos resultados em diferentes escalas, e Samuel observou que, no papel, Hong diz que os testes identificou um bug no código de tempo.
Divergência entre sistemas diferentes não é uma questão nova, disse ele. Ambos os administradores de sistemas e usuários, de fato, usar uma série de estratégias para lidar com isso.
Um deles é ter muitas instalações paralelas, utilizando diferentes versões de pacotes, bibliotecas e compiladores, de modo que "os usuários podem escolher o que querem construir contra", disse ele.
Outra defesa é escolher uma versão de código e ficar com ela. Ainda outra é para fazer testes em máquinas virtuais ", mas isso, é claro, não necessariamente jogar tão bem com os trabalhos clássicos de HPC".
E mesmo assim, "você tem distribuição OS churn embaixo tudo o que para complicar ainda mais as coisas."
Em um mundo tão fluido, testes parece prudente, pelo menos para The Register. ®
via Alimentar (Feed) http://go.theregister.com/feed/www.theregister.co.uk/2013/07/29/weather_forecast_model_is_imperfect_qed_climate_science_is_rubbish/
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