關鍵詞：海洋數值模式 海量數據 物理參數優化 高分辨率 深度學習 

摘要：海洋數值模式是定量描述海洋物理現象及其變化的數值模型,也是海洋與氣候研究、預測的核心工具。隨著海洋觀測的不斷投入與積累、對海洋認識的不斷深入,特別是在高性能計算技術的支撐下,海洋數值模式已有了長足進步,正朝著高分辨率和多物理過程的方向發展。隨著分辨率的提高、物理過程的細化,海洋數值模式的發展面臨著多個方面的挑戰。當前,海洋數據數量和種類不斷增多,同時超級計算機、高性能計算和深度學習等技術的快速發展,為海洋數值模式的突破提供了機遇與挑戰。本研究回顧了海洋數值模式的發展現狀,梳理和分析了其發展中遇到的大規模高效并行計算和參數優化這兩個關鍵問題,探討和展望了當前海量數據驅動下海洋數值模式的發展趨勢。提出計算負載均衡、計算與I/O重疊的并行流水線設計以及降低全局交換的算法改進是當前突破高分辨率海洋模式大規模高效并行效率的關鍵。從海洋科學、高性能計算以及深度學習深度交叉融合的角度,提出了實現海洋科學與深度學習相結合的6個途徑,在此基礎上,探討了基于深度學習的參數化優化可能實現的途徑。

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