Benchmark Tests for Numerical Weather Forecasts on Inexact Hardware
A reduction of computational cost would allow higher resolution in numerical weather predictions within the same budget for computation. This paper investigates two approaches that promise significant savings in computational cost: the use of reduced precision hardware, which reduces floating point...
Автори: | Dueben, P, Palmer, T |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
American Meteorological Society
2014
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
On the use of inexact, pruned hardware in atmospheric modelling.
за авторством: Düben, P, та інші
Опубліковано: (2014) -
Machine learning emulation of gravity wave drag in numerical weather forecasting
за авторством: Chantry, M, та інші
Опубліковано: (2021) -
WeatherBench: A Benchmark Data Set for Data‐Driven Weather Forecasting
за авторством: Stephan Rasp, та інші
Опубліковано: (2020-11-01) -
Machine Learning Emulation of Gravity Wave Drag in Numerical Weather Forecasting
за авторством: Matthew Chantry, та інші
Опубліковано: (2021-07-01) -
An approach to secure weather and climate models against hardware faults
за авторством: Dueben, P, та інші
Опубліковано: (2017)