北京师范大学南院，全球变化与地球系统科学研究院正在组织学习习近平总书记在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上的重要讲话精神，对于全球院来说，这次学习有更加特别的意义——学院王兰宁教授团队取得的成果，在大会上被习总书记特别点赞了！

图 1 王兰宁教授无锡超算接受媒体采访

——“我们着力推进面向国家重大需求的战略高技术研究，超级计算机连续10次蝉联世界之冠，采用国产芯片的‘神威太湖之光’获得高性能计算应用最高奖‘戈登贝尔’奖”。

习总书记提到的这个成果，就是基于国产芯片“神威太湖之光“，2016年“千万核可扩展大气动力学全隐式模拟”、2017年“非线性地震模拟”连续两年荣获高性能计算应用领域最高奖“戈登贝尔”奖（中国团队首次获奖及蝉联），打破了该奖自设立以来一直被西方国家所垄断的状况。用时任评委会副主席日本东京工业大学教授松岗聪的话说，“这标志着中国正式成为了HPC（高性能计算机）领域的世界领导者之一”。

——“实践反复告诉我们，关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。只有把关键核心技术掌握在自己手中，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全”。

王兰宁教授是获奖团队中唯一的大气科学背景的成员，他接触超算的原因很简单，想要尽快地看到自己的大气科学实验的结果，计算速度的提高能大大缩短等待的时间。十几年的潜心研究，他对超算的理解也日益加深，“有超算之前，由于计算能力的限制，数值预报模式的水平分辨率很粗，云分辨模式无法在大气模式当中得到应用。有了超算，就可以开展云分辨模拟。”

但是超级计算机的应用，并不完全取决于硬件，有了硬件，软件跟不上也不行，就好像八匹骏马只拉一个小板车，效率还是上不去。王兰宁至今记得一位美国计算专家的话——中国制造超级计算机没有用，因为不会用！

为了解决超级计算机的并行规模受算法限制的问题，王兰宁与清华大学，以及国家超级计算无锡中心的老师们一起合作，创新性地提出“松耦合方案”，即把物理过程和动力框架分开，并负责完成数值模式中物理过程的耦合与调试，让超级计算机的硬件优势得到了充分的发挥，这样八匹骏马就能满载奔驰。

王兰宁很自豪地说，“神威太湖之光”用的是国产芯片，而且我们的算法让它高速有效地跑起来了，达到了世界先进水平。利用“神威太湖之光”，将全球大气环流模式的水平分辨率提高到了3公里，位居国际前列。而且这个算法可以应用到计算流体力学的很多领域，这也是高性能计算机的主要应用方向。我们的成果表明，中国人不但可以造好超级计算机，也能用好超级计算机。

——“工程科技是推动人类进步的发动机，是产业革命、经济发展、社会进步的有力杠杆。广大工程科技工作者既要有工匠精神，又要有团结精神，围绕国家重大战略需求，瞄准经济建设和事关国家安全的重大工程科技问题，紧贴新时代社会民生现实需求和军民融合需求，加快自主创新成果转化应用，在前瞻性、战略性领域打好主动仗。”

王兰宁是学气象的，专业方向是数值预报，既是科学，又是工程，既要像科学家那样大胆设想，又要像工程师一样小心求证。

在徐冠华院士的鼓励和支持下，他从2010年加盟我校全球院，带领模式组团队紧跟国家战略需求，努力掌握模式发展与应用的关键核心技术。他的生活很简单，每天在办公室和实验室呆上十几个小时，发现问题，提出问题，不断地用实验证实自己的设想，发现bug的时候高兴，解决了bug的时候更高兴。

他是这样的，团队里的年轻人也是这样的，他们笑称，做模式研究就像打游戏通关，打游戏我得给人家钱，现在是我们拿了工资在做一件非常有意思的事情。

话虽说得轻松，其实一点都不容易，“现在所取得的一点点成绩，都是持续若干年努力的结果，因为实验结果获得的周期长，变数大，文章发表数相对少，团队的一些成员在职称晋级和绩效考核等方面都受了影响。但是这种努力和坚持是值得的，做科研，不可能一蹴而就，坐冷板凳的时候也得耐得住性子。”

板凳虽冷，但是成果是丰硕的，团队研发的北京师范大学地球系统模式BNU-ESM是第一个由国内高校研发并参与IPCC第五次耦合模式比较计划的地球系统模式，被成功用于评估碳排放转移国家贡献等气候变化评估工作；团队成员吴其重副教授在北师大建立了地球系统网格ESG的亚洲门户网站，与中国科学院大气物理研究所、中国环境监测总站等联合研发的“京津冀及周边空气质量预报高性能系统”被应用于各地空气质量预报预警及空气质量重污染过程效果评估。近年来，王兰宁更是带领团队在采用国产芯片（申威CPU）的“神威太湖之光”成功研发地球系统模式，在另一国产芯片龙芯CPU成功研发气象模式，并在国际上首次实现空气质量模式在众核架构处理器平台的加速应用。

图 2 王兰宁教授指导的博士生梁逸爽在无锡“神威太湖之光”超算采用国产芯片（申威CPU）模拟的台风期间大气层顶向上长波辐射：左图模式网格分辨率100公里，右图模式网格分辨率25公里

图 3 模式组吴其重副教授指导的硕士生王辉在国际上首次实现了空气质量模式在众核架构处理器平台（英特尔KNL）的并行加速：左第一列，优化前模拟的全球黑碳颗粒物（BC）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）和氮氧化物（NO2）浓度分布图；左第二列，优化后全球BC、CO、O3、NO2浓度分布图；左第三列，优化前后模拟结果一致性检验；右图，优化前后空气质量模式（GNAQPMS）在通用CPU平台和众核KNL平台加速比曲线图