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用GPU来加速机器学习 5分钟内评估海啸带来的影响

3月13日消息,在地震、海啸此类自然灾害的应对方面,各国都积极采取着有效应对措施。2011年日本东北部海域曾发生过矩震级9.0级的地震并引发海啸,造成了重大人员伤亡和财产损失。当时受技术条件限制,所以在评估海啸影响方面,信息并不准确。

为此马拉加大学研究小组(EDANYA)开始利用GPU来加速机器学习的速度,以此来改进海啸预警系统。该团队开发了一个基于GPU的数字模型,称为Tsunami-HySEA,用于加速TEWS框架下的模拟速度。

GPU

现今有两种途径来分析海啸的影响,其一是根据地震的幅度和沿海地区到震中的距离,使用决策矩阵来预估海啸对海岸带的影响,但此方法过于简陋并不准确。

另一种方法,是依赖数据库中的海啸数据进行评估,但无法进行实时计算,所以一旦与实际情况产生出入,那么系统无法提供进一步的信息。

GPU

以2011的地震为例,传统数值模型要花费10个小时才能进行海啸模拟,而Tsunami-HySEA模型通过使用两个NVIDIA Tesla P100 GPU,在4-5分钟内便可完成计算,并能更快的创建出准确度高的未来海啸场景‘数据集’。

除模拟之外,Tsunami-HySEA还可通过潜在震源来模拟可能发生的海啸事件,将自然灾害风险控制在最低的范围。由于硬件价格较为低廉,所以这个项目在未来很可能被用于山体滑坡、风暴潮等灾害方面。

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