AI在地球科学中的应用是非常广泛的，我们目前也有几个关于这方面的项目，一个是在地球气候气象中，利用AI和DeepLearning（深度学习）的方法对云图进行分析和挖掘它的规律，然后去判断云图的走势，如可能的降水以及其他可能发生的天气变化等；另外一个是在地学的石油勘探，在地下的成像分析、数据的分析等。而这些项目工作目前都只是处于起步阶段，在学术上是非常有前景的，由于目前的AI非常火，因此我们想做出一些好的成果给气候学领域的专家来评审指导。
阅读全文 → 2022-10-14
蓝海大脑液冷服务器事业部负责人表示：GPU有很多通用的优化方法，对于地学应用来说也有一些，比如说stencil，是地学研究中被广泛应用的算子。针对stencil计算，可采用通用方法来进行一定的优化，对于不同的算法比如RTM、欧拉、浅水波，甚至说大气领域内部的一些算子，欧拉和浅水波之间也有一些不同的特点，会有一些特定的优化，比如执行器的考虑等等。
阅读全文 → 2022-10-14
从两方面来说，在P100、V100这些平台上工作，能保证新平台性能翻了多少倍，实际的性能也是按照比例去提升，所以一方面平台的提升，让大气模型性能得到提升。另一方面反过来，大气模型也有提升的空间，但是欧拉比较准确的，欧拉在往上还有A次方程，准确性越高，复杂度越高，想算的准确率越高，复杂度也会越高，会把性能再拉下来，想要算的更准就要往下拽性能，想要用更好的GPU去提性能，是一个膨胀的过程。目前对咱们国家来说，模式发展是一个很好的契机，我这五六年一直在做模式的研究，以前只
阅读全文 → 2022-10-14
一方面从GPU的角度来说，都是通用的优化方法，所有的都可以用，效果如何要看算法的数据特点，另外我介绍的方法在地学里面并不是特殊的方法，不光是地学，还有流体计算，比如航空航天的模拟等，都是比较经典的算子，所以也没有什么特殊的，而是一个比较通用的地学领域的算子。
阅读全文 → 2022-10-14
首先MIG和vGPU不是一个前后替代的关系，不是说有了MIG之后,vGPU就不用了，它们是一个可以互相结合的技术，换句话就是在A100上面，可以用传统的vGPU技术在一个大的GPU上去创建多个VM实例，也可以用MIG把GPU做切分，到现在为止，每一个MIG上面的GPU实例上只能创建一个VM。
阅读全文 → 2022-10-14
实际上A100上面的MPS类似于V100上面对于MPS的处理的方式，就是把多个CUDA进程合并成一个CUDA Context之后，放到 GPU上面去运行，它是可以跟MIG结合的，换句话说就是通过MPS把多个进程放到一个GPU实例上去运行。
阅读全文 → 2022-10-13
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