Cada año, entre unos pocos cientos y decenas de miles de muertes se atribuyen a los efectos catastróficos de los grandes terremotos. Aparte del temblor del suelo, los peligros de terremotos incluyen deslizamientos de tierra, rupturas de presas, inundación, y peor aún:si el fondo del mar se desplaza repentinamente durante un terremoto, puede desencadenar un tsunami mortal.

Aunque los terremotos no se pueden prevenir, Los procesos que involucran las placas tectónicas de la Tierra que forman su corteza y manto superior pueden proporcionar a los científicos pistas sobre los posibles efectos de estos desastres inminentes antes de que lleguen.

Un equipo dirigido por el profesor Tsuyoshi Ichimura en el Instituto de Investigación de Terremotos (ERI) de la Universidad de Tokio (UTokyo) está estudiando la deformación de las placas tectónicas para ayudar a la predicción basada en la física de desastres naturales como terremotos. Específicamente, el equipo está simulando un límite de placa tectónica que se extiende desde Vancouver, Columbia Británica, hasta el norte de California. En este límite, llamado Zona de subducción de Cascadia, el Explorador costero, Juan de Fuca, y las placas de Gorda se mueven hacia el este y se desplazan por debajo de la placa de América del Norte, un proceso conocido como subducción que puede desencadenar terremotos de gran magnitud y actividad volcánica.

El equipo recientemente extendió y optimizó uno de sus códigos científicos para la supercomputadora más poderosa e inteligente del mundo para la ciencia abierta. la Cumbre IBM AC922 en Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), una instalación para usuarios de la Oficina de ciencias científicas del Departamento de Energía de EE. UU. ubicada en el Laboratorio Nacional Oak Ridge del DOE (ORNL).

Al transformar el elemento finito no estructurado ImpliCit SOlver con código de grilla gruesa estructurada (UNICORN) en un algoritmo similar a la inteligencia artificial (AI), el equipo ejecutó UNICORN a 416 petaflops y ganó 75 veces la velocidad de un solucionador de última generación al aprovechar al máximo la potencia de los núcleos Tensor en las GPU Volta de Summit. Los núcleos tensores son unidades de procesamiento especializadas que realizan rápidamente sumas y multiplicaciones de matrices mediante cálculos de precisión mixta.

"Los núcleos tensoriales no están disponibles para cualquier tipo de cálculo, "dijo Kohei Fujita, profesor asistente en ERI. "Por esta razón, tuvimos que alinear todos nuestros patrones de acceso a datos y patrones de multiplicación para adaptarse a ellos ". Los patrones de acceso a datos determinan cómo un programa de software accede a los datos en la memoria y pueden organizarse de manera más eficiente para explotar una arquitectura de computadora en particular.

Usando UNICORN, el equipo de UTokyo simuló un 1, 944 kilometros × 2, Área de 646 km × 480 km en la zona de subducción de Cascadia para observar cómo se deforma la placa tectónica debido a un fenómeno llamado "deslizamiento de falla, "un cambio repentino que se produce en el límite de la placa.

El equipo dijo que el nuevo solucionador puede usarse como una herramienta para ayudar a los científicos en la ardua tarea de pronosticar terremotos a largo plazo, un objetivo que, cuando se da cuenta, podría conducir a la predicción de terremotos y la mitigación de desastres.

Previamente, el equipo demostró un enfoque general para introducir la inteligencia artificial en aplicaciones científicas en la solución implícita con inteligencia artificial y computación de transprecisión, o MOTHRA, código:un logro que les valió la nominación finalista de Gordon Bell de la Asociación de Maquinaria de Computación el año pasado.

UNICORN realiza cálculos más densos, lo que le permite aprovechar al máximo la arquitectura única de Summit, que cuenta con 9, 216 CPU IBM POWER9 y 27, 648 GPU NVIDIA Volta. La parte más costosa desde el punto de vista computacional del código se ejecutó a 1.1 exaflops utilizando precisión mixta, una tarea importante para un código que se basa en ecuaciones en lugar de cálculos de aprendizaje profundo. (Los códigos basados ​​en este último son inherentemente óptimos para sistemas como Summit).

Para futuros problemas de terremotos, el equipo deberá aplicar UNICORN para analizar la corteza terrestre y las respuestas del manto a un deslizamiento de falla a lo largo del tiempo. Esto requerirá miles de simulaciones y luego cientos o miles de iteraciones adicionales para comparar los resultados con los eventos de terremotos del mundo real.

"Para alcanzar nuestros objetivos de previsión de terremotos, tendremos que hacer muchas simulaciones de deformación de la corteza y luego comparar nuestros resultados con los registros observados de terremotos pasados, "Dijo Ichimura.

El equipo presenta este trabajo en la Conferencia de Supercomputación de 2019, SC19, en un póster titulado "416-PFLOPS Solucionador implícito escalable rápido en elementos finitos no estructurados de bajo orden acelerado por núcleo 1.10-ExaFLOPS con algoritmo reformulado similar a AI:para modelado de terremotos basado en ecuaciones". Este trabajo se realizó como una investigación conjunta con NVIDIA, ORNL, la Agencia Japonesa de Ciencia y Tecnología Marina-Terrestre, la Universidad de Texas en Austin, y RIKEN. Adicionalmente, el equipo está presentando el trabajo en el Taller sobre Programación de Aceleradores usando Directivas que se llevó a cabo en conjunto con SC19.