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在持续Exascale绩效的方式上，气候和天气建模的真正挑战：使用ICON（v2.6.6）的案例研究
摘要。天气和气候模型图标（ICOSA-HEDRAD非静态静态物）用于高分辨率的Climate模拟，以解决小规模的物理过程。这项任务的设想性能是每天1个模拟年度的耦合气氛 - 全球1.2公里的分辨率。此类模拟的必要计算能力只能在Exascale超级计算系统上找到。我们试图在本文中回答的主要问题是要持续的exascale绩效，即哪种硬件（处理器类型）最适合天气和气候模型图标，因此如何通过模型来利用此性能，即ICON的软件设计中需要进行哪些更改，以便对Exascale平台有效。为此，我们概述了可用硬件技术的概述，以及对几种架构上图标模型的关键性能指标的定量分析。很明显，基于空间DO-MAIM的分解的并行化已达到缩放限制，这使我们得出结论，单个节点的性能对于实现更好的性能和更好的能量效率至关重要。fur-hoverore，基于模型的大量内核的计算强度，表明具有较高内存吞吐量的体系结构比具有较高计算峰性能的体系结构更适合。从软件工程的角度来看，需要重新设计图标从单个岩石到模块化方法，以解决由硬件异质性引起的综合性和新的程序模型，以使图标适合于此类Ma-hishes运行。
Alya tor exascale：使用psctoolkit
摘要在本文中，我们描述了Alya代码的升级，并在数值过程的每个时间步骤中都可以在压力场计算中实现可靠性，效率和可扩展性，以求解不可压缩的Navier-Stokes方程的大型涡流模拟公式。我们在Alya的内核中开发了一个软件模块，以接口当前版本的PSCToolKit中包含的库，PSCToolKit（稀疏线性系统的迭代解决方案）在并行分布式内存计算机上，由Krylov meths构造，并耦合到代数Multigridigrid promigrid Preponditioners。该工具包在EOCOE-II项目中经历了各种扩展，其主要目标是面对Exascale挑战。在风电场应用中对气流模拟的现实基准测试结果表明，PSCToolKit求解器在Alya内核中可用的可伸缩性和并行效率方面可用的共轭梯度方法的原始版本明显胜过，并且代表了将Alya Code移至Exascale的非常有希望的软件层。
标题 应用于植物生物学的百亿亿次计算和可解释的人工智能能否实现联合国可持续发展目标？
人口增长和气候变化加速要求使用设计作物理想型（可以在特定环境中生长的理想化植物）进行农业改良。多样化和高技能的研究小组必须整合努力，以弥合实现可持续农业国际目标所需的差距。鉴于全球农业需求的规模以及优化这些努力所需的多种组学数据，可解释的人工智能（具有可解释的决策过程的人工智能，可为人类提供有意义的解释）和百亿亿次计算（每秒可执行 10 18 次浮点运算或百亿亿次浮点运算的计算机）至关重要。准确的表型分析和每日分辨率的气候类型关联对于在不同粒度级别上将理想型生产细化到特定环境同样重要。我们回顾了朝着可持续农业方向的进展克服技术障碍，解决多项联合国可持续发展目标，并讨论克服研究与政策之间差距的愿景。
SipeArl推出了微处理器的设计师，该设计师将装备欧洲超级估计器欧洲1
高性能计算设备，欧洲的关键市场高性能计算是专门用于科学和工程模型的计算机科学的一个分支，以及需要如此重要资源的仿真任务，以至于无法使用计算机进行一般使用，而是对超级计算机进行计算。高性能计算对于应对数量和复杂性不断增长的战略挑战至关重要。历史上用于研究，天气预报，石油和天然气勘探，国防，化学，金融...，这对于支持人工智能，互联流动性，智能城市，生物工程，网络安全，个性化医学等的部署至关重要。