ThaiSC - Thailand's Supercomputers

This post is really a note I am making to learn more about Thailand's digital capability and direction. I come to research this because of urgency of the need to monitor, assess and forecast the weather and impacts in climate change situations.  The days of gentle seasonal patterns weather are over. Weather events are now more threatening and more damaging.

[More in Doomsday in 2030 CE -- 7 years away https://www.gotoknow.org/posts/713462 ]

I think ‘weather forecast’ is a very important warning that people can get to prepare and minimize impacts to their families and properties. People need to learn weather forecast words and their meanings, how to prepare and respond in emergency.   

What's wrong with our weather forecast (from Thailand Meteorological Department [TMD] กรมอุตุนิยมวิทยา https://tmd.go.th/ )? 

 Do the forecasts give sufficient information about ‘what, where and when’ of weather events?          
Are the forecasts adequate to make plans to save lives and properties?     
Are forecasts and warnings easy to understand and specific enough for people to prepare and respond?   

[These questions must be addressed and goals to satisfy them set. We no longer have the luxury of 'just dress up and show up’ - we must deliver. More about this in The Sin of Taking the Measure To Be the Goal  https://www.gotoknow.org/posts/713359 ]    

Modern (and scientific) weather forecasting is not easy. There are large and several amounts of data to process (according to models). The data processing to make ‘good and reasonably accurate’ forecasts meed computing power of expensive (USD100-300 Millions) supercomputers. And yes Thailand have supercomputers.     

Do TMD make use of supercomputers?    
Do we have people who can work with supercomputers?    
Do we have data (collection facilities) to make forecasts in climate change conditions? …
These are some questions I like to share and hope to have answers (no not for me but) for Thailand.

[To be continued…]

image credit tmd.go.th

My notes      

ในยุค AI ที่ไทยพร้อมใช้ แต่ยังขาดสร้างคนรองรับ https://www.thaipost.net/news-update/421208/    
โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการพัฒนา AI เช่น ThaiSC  และ LANTA Supercomputer รวมไปถึงการมีระบบข้อมูลเพื่อรองรับการพัฒนาโมเดล AI อย่าง Thai AI Service Platform แฟลตฟอร์มที่แบ่งปันชุดข้อมูลในลักษณะ Open API ส้าหรับนักวิจัยเพื่อนำไปพัฒนาโมเดล AI แต่ก็มี ปัญหาอุปสรรคในด้านข้อมูล คือ Dataset ที่มีคุณภาพมีจำกัด และ PDPA (Personal Data Protection Act; Singapore model; wider General Data Protection Regulation GDPR : id data --name, id#, location, online-id; ?images, clips/quotes, public surveillance recordings)   

==NSTDA Supercomputer Center or ThaiSC, LANTA which was founded in 2019, is one of the National Science and Technology Infrastructure (NSTI), ศูนย์ทรัพยากรคอมพิวเตอร์เพื่อการคำนวณขั้นสูง (ThaiSC) https://www.nectec.or.th/research/research-unit/thaisc.html  ; 2 supercompter clusters 
ระบบ TARA ประกอบด้วย
   4,320 compute cores และ 28 Tesla-GPUs (192GB RAM)
   NVIDIA Tesla V100 GPU ที่มีภายในเครื่อง DGX-1
   ระบบเครือข่ายความเร็วสูง Mellanox’s Infiniband EDR 100 Gbps
   พื้นที่เก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูง  IBM Spectrum Scale (750 TB)

ระบบ LANTA ประกอบด้วย
   31,744 compute cores และ 704 NVIDIA A100 GPU (256GB RAM)
   NVIDIA Tesla A100 GPU
   ระบบเครือข่ายความเร็วสูง HPE Slingshot Interconnect 200 Gbps
   พื้นที่เก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูง Cray ClusterStor E1000 (10?12 PB)

Supercomputers are RAM hungry, expensive to run; based chatGPT node each 45GB RAM, estimated for whole system 400GB of RAM and 2 PB (2000TB) storage; [electricity] costs some 260MWh/day, ~USD700K/day all up to run and provide services.

--'กรกฎาคม' เป็นเดือนที่โลกร้อนที่สุดของปีนี้ https://www.thaipost.net/abroad-news/421830/ 
The era of global warming has ended and “the era of global boiling has arrived”, the UN secretary general, António Guterres, has said after scientists confirmed July was on track to be the world's hottest month on record. “Climate change is here. It is terrifying. And it is just the beginning,” https://news.un.org/en/story/2023/07/1139162  
--พยากรณ์อากาศ > พยากรณ์เพื่อการเกษตร > อุตุนิยมวิทยาการเกษตร > พยากรณ์อากาศเกษตร 7 วันข้างหน้า 
https://tmd.go.th/media/agro/7dayforecast2566/7day-66/ขาวอากาศเพอการเกษตร_88_66-1-2.pdf 
NWP-Weather Chart || แผนภูมิพยากรณ์อากาศ https://hpc.tmd.go.th/meteogram#close 
https://hpc.tmd.go.th/weatherChart/00000000000000/99.99343960189685/14.008230015407541/  
[numbers in url ...altitude/latitude/longitude]
--Copyright © 2022 Numerical Weather Prediction - TMD , All rights reserved    
?? wind speed and direction tips show different date (august) from other charts (july) ??  No year!
Charts show 24 hr prediction; First 3 tied by pointer/cursor to time of day; wind chart is independent    
 

**Tips for 1st 3 charts are located at Right edge (need to display the whole charts to see); 
Wind chart's tip at top of plot-line Y position (easier to see).    

**Not easy to grasp the situation in a glance; charts resolution wastes of visual scope (space); a simple time by variable (or icon) dated-table with numeric info would serve well and quicker.
The NWP datasets for download are all historic -- does not allow private representations of the weather (TV stations cannot show different weather charts which may serve their community better).  

-- In short tmd appears to have the capacity to predict future weather on local-hourly basis. But the static charts provided do not offer easy to grasp weather situations. A dynamic intensity*location*hr representation is suggested. Iconized variables and [color] coded level of intensity can be used to help the public to grasp the weather situation quickly.

My comments to 

บันทึกและจดจำ ... "คำพยากรณ์อากาศวันนี้" ;)... https://www.gotoknow.org/posts/713686 
เขียนเมื่อ 24 กรกฎาคม 2023 02:23 น. (5 วันที่แล้ว)

Let’s have a look at tmd (กรมอุตุนิยมวิทยา ) website:
https://tmd.go.th/  > เรดาร์ตรวจอากาศ < https://weather.tmd.go.th/ > or แผนที่อากาศ < https://tmd.go.th/supportData/synopticCharts  > –showing historical data – not useful for emergency or rescue planning.

We need more informative weather “forecast” for the future time in mitigating life and property losses. And I believe tmd (กรมอุตุนิยมวิทยา) is capable of to meet this need.

เขียนเมื่อ 24 กรกฎาคม 2023 01:59 น. (5 วันที่แล้ว)

There is an example in a newspaper. Look at the second picture in ฝนตกกระจาย 12 เขตในกทม. ‘ประเวศ’ ปริมาณสูงสุด 44.0 มม. 23 กรกฎาคม 2566 https://www.thaipost.net/general-news/418799/ 

   what’s missing? Time and motion. Why? Weather always changes.
   A .gif motion picture with time stamps would be much more informative.