Der schweizerische Bundesrat hat einen Betrag von jährlich 1.36 Mio. Franken für Investitionen in Hochleistungsrechner der ETH Zürich gesprochen. Diese Rechner sind für die Wettermodelle des Bundesamtes für Meteorologie und Klimatologie Meteoschweiz reserviert. Damit sei sichergestellt, dass die weiterentwickelten, stetig höher aufgelösten Modelle die jeweils neusten Rechnertechnologien nutzen können, teilt der Bundesrat dazu via Aussendung mit.
Das Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie MeteoSchweiz betreibt seine auf den Alpenraum zugeschnittenen Wettermodelle Cosmo seit jeher am Nationalen Hochleistungsrechenzentrum der Schweiz (CSCS) in Lugano, das der ETH Zürich angegliedert ist. Seit 2009 sind dafür eigene Rechner reserviert, welche bis letztes Jahr aus einem Sonderkredit des Bundes an die ETH Zürich finanziert waren (Teil der Strategie Hochleistungsrechner Schweiz 2009-2014). Nun hat der Bundesrat beschlossen, für die nächste Generation Hochleistungsrechner in Zukunft jährlich 1.36 Mio. Franken im Budget von Meteoschweiz zur Verfügung zu stellen.
Die Grundlage der Wetterprognosen für die Bevölkerung, die Flugsicherheit oder den Bevölkerungsschutz sind numerische Wettervorhersagemodelle. Meteoschweiz wolle diese Modelle weiter verbessern, um möglichst punktgenaue, hoch aufgelöste und zeitlich präzise Prognosen machen und Warnungen abgeben zu können, heisst es in der Mitteilung. Die Modelle erfordern demnach sehr leistungsfähige Rechner. Mit seinem Beschluss stelle der Bundesrat sicher, dass auch die Rechnertechnologie und -programmierung weiterentwickelt werden könne.
Das Nationale Hochleistungszentrum und Meteoschweiz arbeiten gemäss den Angaben seit Jahren zusammen. So sei es den Wissenschaftlern beider Institutionen in enger Kooperation mit der Industrie gelungen, eine neue Rechnerarchitektur zu entwickeln, die herkömmliche Rechenprozessoren mit einer Vielzahl an grafischen Prozessoren (GPU's) kombiniere, wie man sie aus Spielkonsolen kennt. Diese Innovation ermögliche es, die Datenverarbeitungskapazität sowie die Rechnerleistung für die Wettermodelle um ein Vielfaches zu steigern, ohne dass die Kosten im selben Ausmass zunehmen würden.
