Presentiamo un gemello digitale basato sull'inversione bayesiana che utilizza l'acustica
dati di pressione provenienti dai sensori del fondale marino, insieme alla gravità acustica accoppiata 3D
equazioni d'onda, per dedurre il movimento spazio-temporale del fondale marino indotto dal terremoto
tempo reale e prevedere la propagazione dello tsunami verso le coste per un allarme tempestivo
con incertezze quantificate. Il nostro obiettivo è la zona di subduzione della Cascadia, con
un miliardo di parametri. Sarebbe necessario calcolare solo la media a posteriori 50
anni su a 512 Macchina GPU. Invece, sfruttando l'invarianza di spostamento del
mappa da parametro a osservabile e ideazione di nuovi algoritmi paralleli, induciamo a
veloce decomposizione offline-online. Il componente offline ne richiede solo uno
propagazione dell'onda aggiuntiva per sensore; utilizzando MFEM, ridimensioniamo questa parte del
calcolo per l'intero sistema El Capitan (43,520 GPU) con 92% parallelo debole
efficienza. Inoltre, dati in tempo reale, il componente online risolve esattamente
l'inverso bayesiano e problemi di previsione 0.2 secondi su una GPU modesta
sistema, un’accelerazione di dieci miliardi di volte.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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