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气候科学引发大数据挑战洪流

由HPC线
2012年8月17日
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橡树岭国家实验室(ORNL)的超级计算机运行模型，评估气候变化的后果和缓解策略，正在迅速生成大量的各种各样的大数据。

ORNL的盖伦·希普曼说，气候研究人员已经显著提高了气候模型的时间和空间分辨率，以及它们的物理和生物地球化学复杂性，为模型产生的数据量做出了贡献。希普曼指出，用传统的分析工具分析气候模型的数据集通常需要数周或数月的时间，而美国能源部(DOE)的生物与环境研究办公室(BER)正努力通过多个项目解决这一挑战，这些项目已经产生了并行分析和可视化工具。

Shipman还表示，已经做出了大量努力来交付基础设施，以支持地理上分布的数据，特别是能源部超级计算中心之间的数据，同时能源部BER继续投资所需的软件技术，通过地球系统网格联盟项目来维护分布式数据档案，包含多个pb级的全球存储气候数据。Shipman表示，数据移动是当前大多数可视化工作负载面临的最大挑战，他认为将可视化和分析嵌入到模拟中的原位分析是一种很有前途的方法。

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