大規模地震観測データの並列GPU学習基盤フレームワークの開発

大规模地震观测数据并行GPU学习基础框架开发

• 批准号: 22K03768
• 负责人: 杉山 大祐
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03768/
• 关键词: 深層学習; 低周波地震; 並列計算; 機械学習; 地震イベント検出; 地震シミュレーション; GPU並列計算; フレームワーク開発

本研究では地震や低周波地震・超低周波地震等のイベント自動検出技術の高度化を目指し、新しい深層学習モデル創出に必須となる、数百TBクラスの連続波形データを並列GPU学習・推定可能とする地震学向け深層学習フレームワークを開発する。今年度は以下の研究を進めた。並列深層学習フレームワーク初版の開発を進め、ヘテロアーキテクチャ（ベクトルエンジン、CPU、GPU）スパコンであるES4において、ES4GPUで稼働させるための開発、および最適化を進めた。開発中の並列深層学習フレームワークを評価するためには、実際に評価対象となる教師データセットが必要である。そのため、南海トラフ沖海底観測網（DONET）のデータのうち20TB前後の連続観測データを連携者より受領して解析を行った。そして、DONETが採用している連続波形記録およびイベントの記録システムであるWINシステムのDONETデータを、深層学習向けの教師データセットへ変換するプログラムを開発した。ES4GPUで高効率に並列学習プログラムを稼働させるために必要となるデータフォーマットを検討して初版を決定し、そのフォーマットへの変換を行える機能を持つプログラムである。初版としてまずこの20TB程度のデータでフレームワークを用いて並列学習を進め、次年度の準備を整えた。次年度は、教師データセットへ変換するプログラムの整合性の検証を重点的に行ってから、実際にイベント検出などの深層学習を行い、残課題や性能上の問題点の洗い出しを行う予定である。

In this study, earthquakes, low-cycle earthquakes, ultra-low-cycle earthquakes, and other advanced technologies are automatically developed. In this study, hundreds of terabytes of data are linked to the waveforms of high-level seismology, and hundreds of terabytes of data are linked to each other. In this study, it is concluded that seismology may lead to the development of advanced seismology. The following studies have been advanced this year. At the same time, it is listed that the first edition of the first edition is in progress, CPU, GPU) in the first edition, CPU, GPU) in the first edition, in the first edition. Open and list in-depth learning and training programs, such as education, training, training and training. In the South China Sea, South China Sea, South China Sea and South China Sea, the sea floor survey (DONET), the sea floor, the 20TB, the link, the link, the receiver, the receiver and the receiver. In this case, the DONET connection waveform is used to record the data. This is not true. This is not true. The WIN is closed. DONET is broken. In-depth study, you can learn more about how to improve your performance. ES4GPU has a high rate and lists the necessary information in terms of the number of students in the first edition of the first edition of the market. In the first edition, the 20TB level is higher than that in the first edition, and there is a list of academic progress and preparation for the next year. In the next year, the teaching and learning system will make sure that the key points of the integration program are the best practices, the international standards, and the performance problems in the field of learning and disability.