一种深度学习系统可以从高精度的气候模拟中识别出极端天气模式.doc
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1、一种深度学习系统可以从高精度的气候模拟中识别出极端天气模式近年来极端天气所造成的影响越来越大,不久前的山竹和飞燕带来的损失让我们对自然的力量仍然记忆犹新。如何更好的识别极端天气,做好防灾减灾工作是气象人员面临的巨大挑战。而最近,为了帮助识别极端天气的潜在模式,预测出有可能损害人民群众生命财产安全的天气模式,来自伯克利大学劳伦斯实验室、橡树岭实验室和英伟达的研究人员们,利用AI和超级计算机给出了答案。他们研发了一种深度学习系统可以从高精度的气候模拟中识别出极端天气模式,这种算法有望在未来帮助公众尽早预知天气,在天灾面前从容应对。研究人员们利用Tiramisu和DeepLabv3神经网络为极端天气
2、构建了像素级的掩膜。在最近放出的论文里,研究人员详细描述了在软件架构上的改进,包括输入流程和训练算法有效的提升了在超算上的大规模深度学习计算能力。Tiramisu网络被大规模的部署在5300个P100的英伟达GPU上,实现了21PF/s的运算能力以及79%的并行效率。同时DeepLabv3则部署到了27360个V100GPU上,实现了325.8PF/s的速度,同时在单精度下实现了90.7%的并行效率。同时通过高效的使用FP16张量核心,半精度版本的DeepLabv3+网络可以实现1.13EF/s的峰值运算和999.0 PF/s的持续运算能力。这些计算在目前排名第一的超算Summit上进行。研究
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