NOAA elige Google Cloud para modernizar su supercómputo
WCOSS migrará a la nube con recursos escalables y flexibles. | Créditos: Google

NOAA elige Google Cloud para modernizar su supercómputo

La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) de EE.UU. seleccionó a Google Cloud como proveedor principal de infraestructura de computación de alto rendimiento para el Weather and Climate Operational Supercomputing System. La modernización trasladará las operaciones de WCOSS desde sistemas locales hacia una infraestructura centrada en la nube.

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NOAA trasladará sus modelos meteorológicos a la nube

WCOSS sustenta la ejecución de modelos numéricos utilizados por NOAA para estudiar la atmósfera y generar pronósticos meteorológicos. Según Google Cloud, la migración convertirá al organismo en uno de los primeros centros operacionales de predicción numérica del tiempo que traslada esta capacidad a una nube pública.

La infraestructura utilizará máquinas virtuales H4D de Google Cloud como plataforma principal de procesamiento. Estos sistemas incorporan procesadores AMD EPYC de quinta generación y redes de baja latencia diseñadas para simulaciones intensivas que requieren coordinar grandes volúmenes de cómputo.

El cambio también permitirá ajustar los recursos disponibles según las necesidades de cada modelo. NOAA podrá incorporar nuevas herramientas de pronóstico sin depender exclusivamente de ciclos de renovación de infraestructura física instalada en sus propios centros de datos.

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Google Cloud amplía su colaboración con NOAA

La selección amplía una relación que previamente incluyó el procesamiento y la distribución de datos ambientales, el seguimiento de incendios forestales y proyectos de conservación marina. NOAA Fisheries también desarrolló pruebas para disponer de capacidad de cómputo en la nube bajo demanda.

Ambas organizaciones han trabajado además con modelos meteorológicos de Google DeepMind y Google Research. La nueva infraestructura busca integrar esa experiencia con los sistemas operacionales de NOAA para aumentar la capacidad de procesamiento y acelerar la adopción de nuevos modelos de predicción.

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