天氣模擬一向都是超算裝置建置的主要用途之一，包括交通部中央氣象署在內，也在 2021 年宣布花費 15 億元建置 10PFlops 運算能力等級的第六代超級電腦，不過科技的進步腳步真的很快，NVIDIA 在這次的 GTC 大會中推出了具備高效能運算能力的 CUDA-X 微服務，其中一項架構就是大規模架構對全球大氣，本地雲層覆蓋以及颱風／不穩定氣流等氣候狀態進行互動以及高解析度模擬的 Earth-2 氣候數位孿生雲端平台，透過與氣候公司的大規模資料結合，Earth-2 氣候數位孿生雲端平台，可以讓使用者在幾秒鐘內產生更新的預報或是警告參考，比起傳統 CPU 驅動的模型所需要的時間大幅減少。
NVIDIA 在 GTC 發表會上，以台灣為例來展示 Earth-2 的高解析度氣候模擬性能。
Earth-2 主要是透過名為 CorrDiff 的新款 NVIDIA 生成式 AI 模型，透過先進的擴散模型（diffusion modeling），所產生的圖像解析度比起目前的數值模型高出 12.5 倍，在模擬速度上提高了 1000 倍，相對的也減少了執行所需的能源消耗，比起原本 CPU 架構，官方表示能源效率提高了約 3000 倍。CorrDiff 主要修正了粗分辨率預測的不準確性，也是這類模型中首度提供超高解析度的選擇，並且還會持續由資料方提供的高解析度當地天氣數據細節修正其模型。
跟傳統氣候模擬的 25 公里解析度（左）相比，CorrDiff 的 2 公里精度模擬（右）可以更準確的預測颱風的登陸地點。
也可以精確的預測颱風未來路徑。
而交通部中央氣象署也預計運用 Earth-2 氣候數位孿生雲端平台 API 來進行更精確的颱風登陸地點預測，在颱風警報發布時，可以更早提供給相關權責單位做出是否要進行疏散的決定，讓人員傷亡降至最低。
除了 CorrDiff 生成式 AI 模型外，Earth-2 氣候數位孿生雲端平台 API 也運用 Omniverse 雲端運算平台，讓個人和團隊能夠開發以通用場景描述（OpenUSD）的 3D 工作流程和應用程式。目前包括 氣象數據與預測公司 The Weather Company、Spire 和 Meteomatics 等天氣分析平台公司，可以利用 Earth-2 氣候數位孿生雲端平台 API 配合其專有資料來源和資料同化來產生準確的預報，或是產生企業級的 Weather Engine 解決方案，提供給公司客戶更精確的天氣預報內容。
至於在運算能力部分，Earth-2 API 使用 DGX Cloud 為氣候和天氣解決方案提供全端加速的運算能力，包括在最新的 NVIDIA Grace Hopper 系統上進行如 ICON等數值天氣預測模型的 GPU 加速。Earth-2 本身則是在 NVIDIA DGX GH200、HGX H100 和 OVX 超級電腦上運行，提供不具備超算機器的天氣預測公司，也能擁有足夠的計算能力來達成客戶／政府機構預報需求。
