直至今日，地震仍然是地球上最难以预测的现象之一。地质学家认为，如果对地球内部有了更好的了解，我们就能更准确地评估地震风险。

为了获得这种洞察力，普林斯顿大学的一个研究小组正在利用GPU驱动的超级计算机，在地球的地幔上进行核磁共振成像（MRI）。

 
普林斯顿大学布莱尔地质学教授Jeroen Tromp表示：“我们现在有能力在3D环境中用数字模拟地震波传播的全部物理学。 “我们正在使用来自世界各地的地震数据，尝试用所有这些信息来模拟地球内部的三维图像。”
 
从计算方面来说，这是一项非常困难的任务。但幸运的是，Tromp和他的团队拥有一个前所未有的工具来实现它——美国能源部位于田纳西州的橡树岭国家实验室的Summit超级计算机。

Summit拥有超过27,000个NVIDIA V100 Tensor Core GPU，非常适合提供所需的并行计算级别的算力。

Tromp和他的团队正在试图模拟地震波如何穿过地球内部。要做到这一点，他们必须考虑矿物质和温度等变化。
 
例如，如果一块岩石是坚固而冰冷的，它将以一定的速度传播波。如果相同的一块岩石变暖，那么它就会变软并且波速度变慢，从而改变波到达地球表面的时间。

当地震发生时，全球地震仪器网络会记录波的变化。Tromp和他的团队使用这些“观测”数据来模拟地震活动。然后，他们记录两个数据集之间的差异，调整数据使他们更接近于地球内部结构，并重新开始。

通过将3D模拟的结果与近1500次真实世界地震的观测数据进行比较，Tromp称他的团队正在更清晰地了解地球内部的样子。这将使科学家们更好地预测地震行为。

“正是这些信息告诉我们如何改进模型，这就是地震层析成像的本质，”Tromp说。 “我们基本上是地球地幔的制图师。”

这些模拟和比较必须并行实现。在过去，Tromp表示GPU和CPU之间的数据传输一直是进行此类研究的限制因素。但NVIDIA NVLink技术可以实现Summit的GPU与9,000多个IBM POWER9 CPU之间的快速连接，从而可以在GPU上实现更多时间。

“新的NVIDIA Volta GPU在芯片上增加了内存，” Tromp表示。 “我们可以做的任何事情都试图将GPU上的所有内容保存在内存中，这将在性能方面产生巨大的变化。”

最终，Tromp希望他的团队能够利用所有这些计算能力，对目前可用数据的所有6000次地震进行模拟。他说，这项工作受限于获得额外数据集的成本，而更多数据意味着更快地了解地震风险和行为。

为了推动这一进程，Tromp的团队创建了一个机器学习工具的测试版，可以帮助改进测量。团队使用的数据越可靠，其模型就越准确。

 “我们有数百万的地震图，已经进行了数以千万计的测量。这对人工智能工具来说是一个很好的训练集，“Tromp介绍说。“在某些时候我们可以训练深度学习神经网络来实际模拟或预测地震仪，这是从前不可想象的。”