Jean-Louis Dufresne

Pôle de modélisationInstitut Pierre Simon Laplace (IPSL)

Laboratoire de Météorologie Dynamique(LMD)

Calcul intensif et climat

Penser Pétaflops, 13 mai 2008

1. Modélisation du climat: utilisation systématique des machines les plus performantes

2. Les nouveaux enjeux

3. Les spécificités en terme de besoins ou de pratiques

Plan

Calcul intensif et climat

Échelles spatiales et temporelles

EMIC

LES

CRM Convection profonde

Nuages bas

GCM Dépression, circulation générale

Formation des gouttes des nuages et des précipitations

10 000km

1 000 km

100 km

10 km

1km

100 m

10 m

1 m

100 mm

10 mm

1 mm

(m)Échellespatiale GCM Dépression, circulation

générale

Évolution depuis 30 ans Puissance de calcul: ≈ x106

Modélisation du climat en a tiré partie par une multiplication ≈ x100 autour des 3 axes

résolution spatiale

contenu et complexité des modèles

longueurs et nombres de simulations

Évolution depuis 30 ans

Développement des composantes puis couplages des modèles.

Évolution depuis 30 ans Puissance de calcul: ≈ x106

Pour en tirer profit, la modélisation du climat a participé à quelques évolutions majeures:

scalaire vectoriel

scalaire //

vectoriel //

scalaire //

vectoriel //

?

Exemple d'utilisation des ressources:

GIEC AR4: en 2004, 40 000 h SX55 processeurs pendant 1 an (10%

machine)

Les nouveaux enjeux

Changements climatiques

Passer de l'alerte des risques à: Mieux décrire ces changements pour s'y préparer ou pour les éviter

Simuler les événements extrêmes Mieux décrire les interactions avec le milieu naturel et les activités humaines

Suivre et prévoir les changements aux échelles de la décennie

PaléoclimatsSimuler les entrées et sorties des glaciations, les variations abruptes

Les nouveaux enjeuxÉvolution future

Puissance de calcul: ≈ x106

Quelle évolution résolution/complexité/durée ?

résolution spatiale

contenu et complexité des modèles

longueurs et nombres de simulations

Échelles spatiales et temporelles

GCM Dépression, circulation générale

10 000km

1 000 km

100 km

10 km

1km

100 m

10 m

1 m

100 mm

10 mm

1 mm

(m)Échellespatiale

10

Jung et al. 2006

0.7˚

1.1˚

1.9˚

Observed

≈100 km

≈200 km

≈70 km

Mieux résoudre la circulation atmosphérique

ERA

T255

T159

T95

Sumi et al. 2008

11

LMDZ 0,5° (≈50km) Earth simulator: SX6

32 noeuds , 256 procs Simulation de 3 mois en 30 h

Simulation de 100 ans≈ 1/3 de la SX8 de l'IDRIS pendant 1 an

Mieux résoudre la circulation atmosphérique

Études climatiques SX8 IDRIS x 102

1° 1/3° 1/9° 1/27° 1/54°

SSS

Vorticity W

1/54° 1/54°

M. Lévy, 2006

Mieux résoudre la circulation océanique

OPA à différentes résolutions:

13

Variabilité du niveau de la mer (en mètres) au cours de l’année 2001. En haut simulée à l’aide de NEMO, configuration ORCA12, en bas déduite des observations de satellites altimétriques (Topex-Poseidon, ERS-2 et Geosat FO). © Mercator-Océan.

Mieux résoudre la circulation océanique

Études climatiques SX8 IDRIS x 102 ∽ 103 ?

GCM

LES

CRMglobaux

Convection profonde

Nuages bas

Formation des gouttes des nuages et des précipitations

Cyclones tropicaux

Mieux résoudre la convection atmosphérique

10 000km

1 000 km

100 km

10 km

1km

100 m

10 m

1 m

100 mm

10 mm

1 mm

(m)Échellespatiale

Mieux résoudre la convection atmosphérique

CRM globaux3.5 km cell size, ~107 columns54 layers, top at 40 km15-second time stepSimulation de quelques mois

NICAM, 2008http://www.nicam.jp/

Études climatiques

CPU x 102 ∽ 104

GCM

LESglobaux

Convection profonde

Nuages bas

Formation des gouttes des nuages et des précipitations

Cyclones tropicaux

Mieux résoudre la physique des nuages

CPU x 109 ∽ 1012

d'ici là, travail sur les paramétrisations...

10 000km

1 000 km

100 km

10 km

1km

100 m

10 m

1 m

100 mm

10 mm

1 mm

(m)Échellespatiale

17

• Fluide compressible, equations non-hydrostatiques

• Conservations de la masse et de l'énergie

• Possibilités de raffinement de maillage

• Possibilités de modèles à aire limitée

• Schemas de transport, positif, conservatif...

• Grille uniforme et isotrope

• Efficace numériquement

• Adapté au parallelisme massif

Nouveaux noyaux dynamiques

Circulation Atmosphèrique

Circulation OcéaniqueGlace de mer

Biogéochimie etbiologie marine

Carbone

DMS

Nutritifs

Chimie

Gaz

&

A érosols

CO2

Surface continentale

sols et v égétation

LMD Z

Orchid é e LMD ZT

ORCALIM

INCA

STOMATE PISCES

Biogéochimiecontinentale

Carbone

CH 4 , COV,

Aérosols

Aérosols Sels marins

Continents Atmosph ère Oc éan

Physique

Carbone

Chimie

Considérer le système completLe modèle système terre

Contraintes de plus en plus grandes sur la qualité des modèles

Ex: pôle modélisation de l'IPSL:

Bio-géochimie marine:nécessite une bonne représentation des tourbillons océaniques

Considérer le système completPlus d'exigence pour chacun des modèles

Biosphère continentale:nécessite une bonne simulation des variables atmosphériques (pluies, neige, températures...)

Cycle du carbone: évolution futur du CO2, évolution des puits de carbone...

20

Considérer le système completPlus d'exigence pour chacun des modèles

Antarctic:

Océan sous le ices-shelfEffet d'arc boutantLien calotte-gace de mer...

Groenland:

Atmosphère: relief, circulation, flux de chaleur et d'eau...Océan: circulation, plongée eaux profondes, glace de mer......

Calottes: changements du niveau des mers et de la circulation océanique

21

Santé Santé Vague de chaleurMaladies...

AgricultureAgricultureStress hydriqueIrrigation

EauEauChangement de la quantité et du cycle saisonnier.

ForêtForêtChangement des espècesProductivité, captage du CO2

EcosystèmesEcosystèmesDéplacement ou perte de zones écologiquesCoraux...

Changement Climatique:

Régions cotièresRégions cotières Érosion des côtes Innondations

Niveau des mers

Temperature

Précipitation

Évaluer les impacts des variations du climat

Évènements extrêmes

22

Améliorer la pertinence : contenu, résolution Asseoir la crédibilité, la fiabilité Événements extrêmes Impacts régionaux

Élargir le nombre de phénomènes considérés (complexité)

Autres rétroactions possibles (amplificatrices ou non)

Explorer des effets de seuils, d'irréversibilité..

Faire des ensembles des simulations: Explorer un espace de paramètres Prévisibilité,

Faire de simulations très longues: Entrée-sortie de glaciation Variation abrupte du climat

Les nouveaux enjeuxÉvolution future

23

Spatial Resolution (x*y*z)

Ensemble size

Timescale (Years*timestep)

TodayTerascale5

50

500

Climate Model

70

10 2010Petascale

1.4°

160km

0.2°

22kmAMR

1000

400

1Km

Regular 10000

Earth System Model

100yr*

20min1000yr*

3min

1000yr * ?

Code Rewrite

Cost Multiplier

Data Assimilation

New Science Better Science

dimensions of Climate Predictiondimensions of Climate Prediction

?

10

1010

10

10 10

10

2015ExascaleLawrence Buja (NCAR) / Tim Palmer

(ECMWF) Exposé NCAR, DEISA, avril 08

résolution spatiale

contenu et complexité des modèles

longueurs et nombres de simulations

Calcul:⇨Le compromis résolution/complexité/durée dépendra des applications

⇨Quelques exercices exceptionnels,beaucoups de “grosse production”

⇨Sciences du climat: très pluridisciplinaire Un modèle de climat = assemblage de plusieurs modèles (actuellement 3 à 10)

⇨Mettre au point un modèle de climat: Mettre au point 3 à 6 modèles Mettre au point leurs couplages

⇨ On ne change pas d'environnement aussi simplement 3 à 6 modèles couplés qu'un modèle seul

Spécificités climat

Les données:⇨Le nombre et le volume des données continueront de croître avec la puissance de calcul.

⇨La question des E/S est un point bloquant, de façon récurrente

Écriture pendant la simulation Stockage Pre et post-traitement Transfert des données

⇨Augmentation des échanges des données entre les centres climatiques

Organisation:Exercices coordonnés à intervalle régulier (i.e. GIEC)⇨ Être prêt au bon moment!!

Spécificités climat

Spécificités climat

Au niveau international, proposition de la création de:

1) A Climate Prediction Project coordinated by WCRP, in collaboration with WWRP and the IGBP and involving the national weather and climate centers

2) As a part of the Climate Prediction Project, and in addition to enhancing the capacity of the world’s existing national climate research centers, a World Climate Research Facility (WCRF) for climate prediction should be established

3) The central component of the WCRF will be one or more dedicated high-end computing facilities

!! Provisoire !!!! Provisoire !!

Merci