天気予報の精度に対するGPU化の影響は、主に数値的な検証と比較によって評価できます。具体的には、GPU化されたモデルと従来のCPUベースのモデルを用いて、同一のシミュレーションを実施し、出力結果を比較することが重要です。この際、気温、湿度、風速などの状態変数や、降水量などの微物理変数に対するビット単位の差異を評価するために、diffwrfなどのツールを使用することができます。また、シミュレーションの長時間実行による累積的な誤差の分析も重要です。さらに、GPU化によって計算速度が向上することで、より高解像度のシミュレーションが可能となり、これが予測精度の向上に寄与する可能性があります。最終的には、GPU化による計算の効率化が、実際の気象予測における精度向上にどのように寄与するかを定量的に評価することが求められます。