在 NVIDIA GPU 上運行的一個擴散模型向天氣預報工作者展示了加速計算如何實現新的用途并提升能效。

當臺灣地區的天氣預報工作人員近距離看到在一臺計算機上模擬的臺風時，都感嘆于這能夠如此大幅節省預報任務的時間和能源消耗。

許多其他領域的用戶在親眼見證生成式 AI 在降低總體擁有成本方面的驚人表現時，都會有同樣的感受。

揭秘風暴預測中的 AI

追蹤臺風是證明生成式 AI 強大能力的絕佳案例。過去，這項工作首先需要利用多個 CPU 集群執行復雜的算法來創建分辨率為 25 公里的大氣模型。

現在有了 CorrDiff，情況大不相同。CorrDiff 是 NVIDIA Earth-2 上的一個生成式 AI 模型，包含一整套適用于天氣與氣候研究的服務和軟件。

通過使用一類為當今文本生成圖像服務提供支持的擴散模型，CorrDiff 可以將模型分辨率從 25 公里提高到 2 公里，每次推理比傳統的方法計算速度快 1000 倍，能源效率提高 3000 倍。

CorrDiff 使成本降至 1/50 ，

能耗降至 1/25

CorrDiff 是 NVIDIA AI 平臺上一個亮眼的存在。即使一年需要重新訓練一次該模型，并且使用 1000 次預測的統計組來提高預測的準確性，它也同樣表現出色。與在同樣條件下使用傳統方法相比，使用 CorrDiff 每年成本可降低至其 1/50，能耗降至其 1/25。

這意味著，過去在一組 CPU 集群上運行、能源消耗需花費近 300 萬美元才能完成的工作，現在使用一個包含單個 NVIDIA Hopper GPU 的系統僅需大約 6 萬美元即可完成。這一成本的大幅降低表明生成式 AI 和加速計算能夠有效地提高能效和降低總體擁有成本。

該技術還能幫助天氣預報工作者更精確地預測臺風登陸地點，從而挽救更多生命。

臺灣災害防救科技中心主任陳宏宇表示：“NVIDIA 的 CorrDiff 生成式 AI 模型讓利用 AI 生成分辨率達公里級的天氣預報成為可能，可以幫助臺灣更好地為應對臺風做好準備。”

通過使用 CorrDiff，臺灣地區的天氣預報工作者每年預計可節省近 1 吉瓦時的電量。如果全球近 200 個地區級氣象數據中心都采用這項技術，以實現更加可持續的計算，那么節省的能源將非常可觀。

提供商業性天氣預報服務的企業也可以采用 CorrDiff 來加快速度并節省成本。

廣闊的節能前景

NVIDIA Earth-2 可使上述能力惠及全球各地，其融合了 AI、物理模擬和數據觀測，能夠幫助政府和企業應對氣候變化等全球性問題，這將有助于應對氣候變化的影響。預計到 2050 年，極端天氣災害每年會導致百萬人喪生，并造成 1.7 萬億美元的損失。

加速計算和生成式 AI 能夠為許多應用帶來更高水平的性能和能效提升。