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Adopting GPU computing to support DL-based Earth science applications

International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 2660-2680页

作者： Zifu Wang Yun Li Kevin Wang Jacob Cain Mary Salami Daniel Q.Duffy Michael M.Little Chaowei Yang Department of Geography and Geoinformation Science NSF Spatiotemporal Innovation CenterGeorge Mason UniversityFairfaxVAUSA Department of Electrical Engineering and Computer Science University of CaliforniaBerkeleyCAUSA Department of Geography University of California Santa BarbarGoletaCAUSA NASA Goddard Computational and Information Sciences and Technology OfficeGreenbeltMDUSA

With the advancement of Artificial Intelligence(Al)technologies and accumulation of big Earth data,Deep Learning(DL)has become an important method to discover patterns and understand Earth science processes in the past several *** successful in many Earth science areas,Al/DL applications are often challenging for computing *** recent years,Graphics Processing Unit(GPU)devices have been leveraged to speed up Al/DL applications,yet computational performance still poses a major barrier for DL-based Earth science *** address these computational challenges,we selected five existing sample Earth science Al applications,revised the DL-based models/algorithms,and tested the performance of multiple GPU computing platforms to support the *** softwarepackages,performance comparisonsacross different platforms,along with other results,are *** article can help understand how various Al/ML Earth science applications can be supported by GPU computing and help researchers in the Earth science domain better adopt GPU computing(such as supermicro,GPU clusters,and cloud computing-based)for their Al/ML applications,and to optimize their science applications to better leverage the computing device.

关键词： GPU computing geoal open science Earth science artificial intelligence

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