Siêu máy tính El Capitan ở Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore. Ảnh: LLNL
Fox hôm 13/8 đưa tin các nhà khoa học Mỹ đã phát triển hệ thống dự báo sóng thần theo thời gian thực để cải thiện khả năng cảnh báo sớm đối với khu vực ven biển gần vùng động đất. Hệ thống tiên tiến này được phát triển bởi nhóm nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore (LLNL) và hoạt động nhờ El Capitan, siêu máy tính nhanh nhất thế giới. El Capitan có hiệu suất cực đại theo lý thuyết là 2,79 tỷ tỷ phép tính/giây, cho phép dự đoán chính xác và kịp thời những sự kiện sóng thần tiềm năng.
Các nhà khoa học tiết lộ dự án sử dụng hơn 43.500 bộ xử lý tăng tốc AMD Instinct MI300A để giải quyết vấn đề truyền sóng âm - trọng lực quy mô cực lớn, tạo ra tập dữ liệu phong phú cho phép dự báo sóng thần thời gian thực trên những hệ thống nhỏ hơn.
Nhóm nghiên cứu khai thác toàn bộ sức mạnh tính toán của cỗ máy một lần trước khi hệ thống chuyển sang nhiệm vụ an ninh quốc gia tối mật. Mục tiêu của họ là lập ra thư viện mô phỏng khổng lồ dựa trên vật lý, liên kết chuyển động đáy biển do động đất với sóng thần kèm theo. Bằng cách tải trước công việc tính toán chuyên sâu lên El Capitan, nhóm nghiên cứu có thể đưa ra dự đoán nhanh chóng trong vài giây bằng cách sử dụng cụm GPU đơn giản.
Nhà toán học tại LLNL, Tzanio Kolev và cộng sự tiết lộ "bản sao số" của sóng thần bắt chước tác động của chuyển động động đất đáy biển bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến áp suất thời gian thực và mô phỏng vật lý tiên tiến. Hệ thống dựa trên dữ liệu này có thể suy ra tác động của động đất lên đáy đại dương và dự báo hành vi của sóng thần trong thời gian thực, qua đó dự báo sức lan truyền của sóng thần về phía bờ biển để cảnh báo sớm.
Theo LLNL, bằng cách sử dụng siêu máy tính El Capitan, nhóm nghiên cứu giải quyết được bài toán hàng tỷ tham số trong chưa đầy 0,2 giây, dự đoán chính xác độ cao sóng thần với tốc độ nhanh hơn 10 tỷ lần so với các phương pháp hiện có. Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh khả năng này có thể cải thiện đáng kể phản ứng khẩn cấp và cứu sống nhiều người, tạo thành nền tảng cho các hệ thống cảnh báo sớm thế hệ tiếp theo.
An Khang (Theo Fox, LLNL, Interesting Engineering)