氣象署的AI算力中心機房，有一個巨大的(無LOGO) 綠乖乖鎮守。

這是2024年初啟用大第6代氣象超級電腦，富士通FUJITSU 「富岳」超級電腦（Fugaku）的商用技術，算力達到10PFlops。我記得剛出來的時候 FUJITSU 「富岳」還排得上前10，但研究人員說，現在已經全球排名五六十了。

至於算力夠不夠？研究人員也說得很明確「遠遠不夠」。即便是現在使用 GPU 把氣象觀測資料 從25KM DownScaling 成 2KM，也還是不夠。例如，以台灣常見的颱風來說，如果要了解災難對於特定小區域的影響，假設需要的解析度是達到 1公里×1公里，那就意味著原本的「一筆觀察資料」要放大 625倍。

上面只是 XY 平面的 DownScaling，我們還沒討論Z軸、時間軸的 downscaling。

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DownScaling ，降尺度。是一種提高分析模擬解析度的技術：提升資料的空間解析度，讓資料的空間尺度降低。

常見的區域氣候降尺度可分為統計降尺度和動力降尺度。統計降尺度考慮統計特性，可快速計算，計算資源的需求較低；動力降尺度則是考慮完整的物理過程，需要較高的計算資源。

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