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更快的预测：NVIDIA 推出 Earth-2 NIM 微服务， 可将更高分辨率仿真的速度提高 500 倍
前言：
新推出的 NVIDIA NIM 微服务为气象科技公司开发与部署 AI 模型，
用于预测降雪、结冰和冰雹，带来了突破性的进展
NVIDIA 今日于 SC24 发表了两项全新的 NVIDIA NIM 微服务，能将 NVIDIA Earth-2 平台上的气候变迁建模仿真速度提升至 500 倍。
Earth-2是一个用于模拟与可视化天气与气候条件的数字孪生平台。这些全新 NIM 微服务为气候技术应用供货商提供由生成式 AI 驱动的先进功能，以协助预测极端天气事件。
NVIDIA NIM 微服务可加速基础模型的部署，同时确保数据安全。
随着极端天气事件发生频率日益增加，灾害安全、防范准备以及潜在财务影响已成为重要关注议题。
根据 Bloomberg 的报导，今年上半年，自然灾害造成的保险损失约达 620 亿美元，较过去 10 年平均值高出约 70%。
为了协助气象科技公司更快速地开发高分辨率且更准确的预测，NVIDIA 推出了 CorrDiff NIM 和 FourCastNet NIM微服务。与传统系统相比，这些 NIM 微服务还能带来领先的能源效率。
全新 CorrDiff NIM 微服务实现高分辨率建模
NVIDIA CorrDiff 是一款专为公里级超分辨率设计的生成式人工智能（AI）模型，近期在GTC 2024 上展示了其针对台湾台风的超分辨率能力。CorrDiff 基于天气研究与预报（Weather Research and Forecasting，WRF）模型的数值仿真进行训练，可生成分辨率提升 12 倍的天气模式。
能在越小公里范围内进行高分辨率预测，对气象学家和相关产业至关重要。保险及再保险业高度依赖详细的天气资料来评估风险。但利用WRF 或高分辨率快速更新模型等传统数值气象预测模型来达到这种细节，通常成本高昂且耗时，难以实际应用。
CorrDiff NIM 微服务比使用 CPU 的传统高分辨率数值天气预报快 500 倍、能源效率高 10,000 倍。此外，CorrDiff 现在的运行规模扩大了 300 倍，为整个美国提供超分辨率、提高低分辨率影像或影片分辨率，并预测降水事件，包括雪、冰和冰雹，能见度达到仅数公里。
使用新的 FourCastNet NIM 微服务实现大量预测
并非所有应用场景都需要高分辨率的天气预测。一些应用程序可以从更粗分辨率的大量预测中获益更多。
由于运算限制，IFS 和 GFS 等最先进的数值模型分别限制为 50 组和 20 组预测。
现已推出的 FourCastNet NIM 微服务提供全球中期粗略预测。透过使用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）或国家海洋暨大气总署（National Oceanic and Atmospheric Administration）等营运气象中心的初始同化状态，提供者可以产生未来两周的预报，速度比传统数值天气模式快 5,000 倍。
这为气候技术提供者提供了新的机会来估计不同规模的极端天气相关的风险，使他们能够预测当前运算流程忽略的低机率事件的可能性。
在ai.nvidia.com上了解更多有关 CorrDiff 和 FourCastNet NIM 微服务的信息。
