我国 MCV 模式全球首次实现 5 公里分辨率、10 天预报 1 小时计算

这一成绩超过欧洲中心 IFS 的约 9 公里分辨率，为“十五五”规划目标提供先期验证。技术实现上，通过异构化改造和代码整合，计算资源利用率提升 10%，通信模块加速 3.

7 倍。

我国又一科技领域实现领先：国产 MCV 模式全球首次实现 5 公里分辨率、未来 10 天预报在 1 小时内完成计算

IT之家 9 月 16 日消息，中国气象局地球系统数值预报中心与中科曙光昨日联合宣布，我国自主研发的下一代天气-气候一体化模式（MCV）达成里程碑成果。 我国自主研发的 MCV 数值模式实现全球公里级数值预报计算时效达标，展现了国产异构计算支撑世界级前沿科研的能力。 此次 MCV 模式在全球范围内首次实现全球 5 公里分辨率、未来 10 天预报在 1 小时内完成计算，达到业务应用所需的关键时效。 相比国际正式业务运行的全球预报系统，这一成绩超过欧洲中心 IFS 约 9 公里的最高水平，领跑欧美日等国际主流同行。 MCV 是中国气象局自主研发的下一代全球与区域一体化大气模式，基于多矩约束有限体积方法，目标覆盖区域百米级、全球公里级。 此次成果将全球 5 公里分辨率、10 天预报计算压缩至约 1 小时，踩中“十五五”规划全球 5 公里目标，为规划提出的可用预报时效延长至 9 天提供先期验证。 作为对比，欧洲中心 IFS 系统为 9 公里，美国 GFS 系统 13 公里，德国 ICON 模式 13 公里。中国上一代 GRAPES 与 CMA-GFS 全球分辨率约 12.5 公里。 IT之家注：MCV 指天气-气候一体化模式，通过数值求解大气运动物理方程推演未来天气，分辨率越高计算代价越大。 技术层面，此次并非只将单一模块迁移至 GPU，而是完成动力、物理、插值等关键部分的异构化改造和代码整合。 团队通过 OpenACC 实现“一套代码、两种运行”，既支持国产异构加速器，也保留 CPU 运行能力。全链路优化后，计算资源利用率提升 10%，通信模块加速 3.7 倍，I/O 性能提升超过 30%。 验证环节采用单元测试、全模式联调、校验比对、10 天预报绘图验证的闭环体系，确保精度一致。二进制结果一致性核验要求 CPU 与 GPU 计算结果完全一致。 中科曙光表示，此次 MCV 模式依托首个全国产十万卡 AI 超集群曙光 8000，实现高精度科学计算与低精度智能计算的原生一体化融合，国产异构计算平台开始从科研验证走向国家级业务系统支撑。 目前双方团队已完成全球 3 公里分辨率模拟试验，验证了国产异构算力的扩展空间。面向科学智能研究，曙光 8000 采用超智融合开放计算架构，兼顾高精度数值模拟与 AI 训练推理。系统已适配近 200 项行业应用和 500 余个主流大模型，覆盖 30 多个科研及产业领域。

This report is categorized under AITOP's "Models" desk, focusing on China's AI industry and domestic foundation model ecosystem. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to Chinese AI companies expanding and localizing across Southeast Asia and US-China foundation model benchmarks and commercialization comparison. Key entities and technical topics under continuous tracking include MCV, 中科曙光, 中国气象局, 天气模型.

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