TAILIEUCHUNG - Nâng cao hiệu năng của Deep Learning trong hệ thống tính toán hiệu năng cao Cray-XC40

Deep Learning (DL) đang trở thành một công cụ quan trọng cho nghiên cứu và được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Ứng dụng DL trong bài báo dự báo, cảnh báo liên quan đến khí tượng thủy văn đang là một hướng nghiên cứu tiềm năng và có nhiều thách thức. | Nâng cao hiệu năng của Deep Learning trong hệ thống tính toán hiệu năng cao Cray-XC40 DOI 709 .63-70 BÀI BÁO KHOA HỌC NÂNG CAO HIỆU NĂNG CỦA DEEP LEARNING TRONG HỆ THỐNG TÍNH TOÁN HIỆU NĂNG CAO CRAY-XC40 Ngô Văn Mạnh 1 Nguyễn Thị Hiền2 Nguyễn Xuân Hoài3 Đặng Văn Nam4 Nguyễn Việt Huy5 Tóm tắt Deep Learning DL đang trở thành một công cụ quan trọng cho nghiên cứu và được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Ứng dụng DL trong bài báo dự báo cảnh báo liên quan đến khí tượng thủy văn đang là một hướng nghiên cứu tiềm năng và có nhiều thách thức. Với lượng dữ liệu đầu vào lớn và yêu cầu dự đoán nhanh tức thời tính chính xác cao là những điểm khiến cho mạng nơ ron trong DL trở nên phức tạp và bị hạn chế trong hiệu suất tính toán thời gian tính toán bị kéo dài so với yêu cầu nghiệp vụ dự báo cảnh báo thực tế. Tính toán hiệu năng cao High Performance Computing - HPC với số lượng nút tính toán lớn được sử dụng để giải quyết các vấn đề hạn chế của DL trong bài toán dữ liệu lớn. Hãng Cray đã cung cấp một module cắm Cray Programming Environments DL Plugin Cray PE DL Plugin cho phép lập trình DL trên môi trường song song cho tính toán hiệu năng cao. Trong bài báo này nghiên cứu trình bày phương pháp thiết lập cấu hình mạng nơ ron trong DL sử dụng Tensorflow trên nền tảng Cray-XC40. Từ khóa Công cụ Cray PE DL học sâu. Ban Biên tập nhận bài 12 12 2019 Ngày phản biện xong 05 1 2020 Ngày đăng bài 25 01 2020 1. Đặt vấn đề nhãn. Một bước của SGD sử dụng một tập con Trí tuệ nhân tạo AI đã thay đổi cách thức ngẫu nhiên của bộ dữ liệu được gọi là một lô mà các viện nghiên cứu và các ngành công để tính toán các đạo hàm riêng cho mỗi tham số nghiệp giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp. điều chỉnh được trong mạng. Các đạo hàm riêng Đặc biệt Deep Learning DL với mạng nơ ron này hoặc các biến thiên riêng đo sự khác biệt là một công cụ mạnh để trích xuất thông tin từ bộ giữa đầu ra của mạng nơ-ron và các giá trị quan dữ liệu lớn thông qua hoạt động .

• Môi trường
• Tạp chí Khí tượng thủy văn
• Bài viết về môi trường
• Công cụ Cray PE DL
• Tính toán hiệu năng cao
• Cấu hình mạng nơ ron
• Tạp chí Khí tượng Thủy văn tháng 10
• Tạp chí Khí tượng Thủy văn năm 2020
• Tạp chí Khí tượng Thủy văn số 718
• Độ sâu quang học aerosol AOD
• Dự báo quỹ đạo bão
• Tạp chí Khí tượng Thủy văn tháng 6
• Tạp chí Khí tượng Thủy văn số 714
• Dự báo hạn
• Dự báo sự kiện mưa
• Khí tượng thủy văn Tháng 11/2015
• Tạp chí Khí tượng thủy văn năm 2015
• Dữ liệu quốc gia về biến đổi khí hậu
• Biến đổi khí hậu ở Việt Nam
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 680
• Chỉ số hạn thủy văn
• Thông tin khí tượng thủy văn
• Dự báo dòng chảy
• Kỹ thuật Dvorak cải tiến
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 535
• Hiện tượng khí tượng thủy văn
• Hệ thống cảnh báo lũ quét sông Ngàn Phố
• Tính biến động của ozon mặt đất
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 676
• Hiện tượng mực nước biển dâng
• Hiện tượng cực đoan khí hậu
• Ứng dụng mô hình thủy lực
• Mô hình WRF
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 682
• Xây dựng bộ số liệu phát thải
• Mô hình dự báo chất lượng không khí
• Dịch vụ khí tượng thủy văn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 683
• Dự tính số ngày nắng nóng
• Mô hình động lực
• Quy trình dự báo khí tượng thủy văn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 539
• Mô hình thủy văn MARINE
• Dự báo lũ sông Đà
• Mô hình thủy văn thủy lực
• Cảnh báo lũ quét
• Biến đổi khí hậu
• Tình hình khí tượng thủy văn tháng 3 năm 2012
• Khí tượng nông nghiệp thủy văn tháng 3 năm 2012
• Thủy văn thủy văn tháng 3 năm 2012
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 669
• Số liệu dự báo của ECMWF
• Dự báo hạn mùa ở Việt Nam
• Biến đổi khí hậu lưu vực Srepok
• Đặc điểm khí hậu thủy văn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 537
• Xoáy thuận nhiệt đới
• Áp thấp nhiệt đới
• Khí tượng nông nghiệp
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 696
• Khả năng hạn khí tượng
• Vấn đề thoát lũ hạ lưu
• Hệ thống sông Kone Hà Thanh
• Chỉ số khô hạn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 662
• Chỉ số gió mùa mùa hè
• Hiện tượng xói lở bồi tụ
• Tác động của xâm nhập mặn
• Quản lý tổng hợp tài nguyên nước
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 690
• Biến động lan truyền mặn
• Công trình thủy điện
• Mô hình REGCM
• Vai trò bảo vệ hệ sinh thái
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 697
• Chất lượng dự báo mưa
• Mức độ rủi ro vùng biển ven bờ
• Đặc điểm lan truyền của dòng chảy
• Thủy vực Bornholm
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 540
• Dự báo không khí lạnh
• Thông tin ra đa thời tiết
• Hệ thống thông tin địa lý
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 679
• Công cụ nội suy bản đồ nhiệt độ
• Dao động nội mùa
• Khí quyển ảnh vệ tinh LANDSAT
• Xói lở đường bờ
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 672
• Mô hình phân bố MIKE SHE
• Mô phỏng xâm nhập mặn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 678
• Xây dựng đường cong IDF
• Nguy cơ xâm nhập mặn
• Chỉ số căng thẳng tương đối
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 673
• Khả năng dự báo tuyết
• Dự tính biến đổi lượng mưa
• Nguồn nước lưu vực sông Mã
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 666
• Tính tổn thương do thiên tai
• Chỉ số tổn thương tài nguyên nước
• Xâm nhập mặn
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 668
• Công nghệ dự báo lũ
• Dự báo dòng chảy lũ
• Lưu lượng xả của hồ chứa
• Nhu cầu tưới cho lúa
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 694
• Biến bồi xói vùng cửa sông Đà Nông
• Phương pháp ma trận rủi ro
• Tạp chí Khí tượng thủy văn số 664
• Hoàn lưu gió
• Chỉ số dễ bị tổn thương do ngập
• Công nghệ cảnh báo úng ngập