Учёные разработали систему предупреждения о цунами на базе самого быстрого суперкомпьютера в мире

Учёные из Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора (LLNL) разработали передовую систему прогнозирования цунами в реальном времени, работающую на суперкомпьютере El Capitan — самом быстром в мире. Автор: Tzanio Kolev/LLNL

Исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора (LLNL) создали инновационную систему предупреждения о цунами, использующую вычислительную мощь суперкомпьютера El Capitan. Эта разработка может значительно улучшить раннее оповещение прибрежных сообществ в сейсмоопасных регионах.

Экзафлопсный суперкомпьютер El Capitan, разработанный Национальной администрацией по ядерной безопасности (NNSA), обладает теоретической пиковой производительностью 2,79 квинтиллиона операций в секунду. Как описано в препринте статьи, отобранной в финал премии ACM Gordon Bell Prize 2025 года, учёные использовали всю вычислительную мощность машины для предварительных расчётов перед переходом системы к работе с засекреченными задачами национальной безопасности.

Цель проекта — создать обширную библиотеку физических симуляций, связывающих движения морского дна при землетрясениях с возникающими цунами. Статья опубликована на сервере препринтов arXiv.

В проекте использовалось более 43 500 ускорителей AMD Instinct MI300A для решения задач распространения акустико-гравитационных волн в экстремальных масштабах. Полученные данные позволяют прогнозировать цунами в реальном времени на гораздо менее мощных системах.

«Это первый цифровой двойник такого уровня сложности, работающий в реальном времени», — заявил соавтор исследования, вычислительный математик LLNL Тзанио Колев. — «Он сочетает экстремально масштабное прямое моделирование с передовыми статистическими методами для извлечения физически обоснованных прогнозов из данных датчиков с беспрецедентной скоростью».

Прогнозы в реальном времени с указанием 95% доверительных интервалов, полученные на основе синтетических данных 600 гипотетических датчиков акустического давления на морском дне. Автор: arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2504.16344

Традиционные системы предупреждения о цунами часто полагаются на сейсмические и геодезические данные, но используют упрощённые модели, не учитывающие сложность разломов. Новый подход использует данные датчиков давления на морском дне и решает полную физическую модель распространения акустико-гравитационных волн в океане.

«Этот фреймворк представляет собой смену парадигмы в системах раннего предупреждения», — отметил старший автор исследования Омар Гаттас из Техасского университета в Остине. — «Впервые мы можем сочетать данные датчиков в реальном времени с полным физическим моделированием и оценкой неопределённости — достаточно быстро, чтобы принимать решения до подхода цунами к берегу».

В основе системы лежит открытая библиотека конечных элементов MFEM, разработанная в LLNL. Она позволяет масштабировать GPU-ускоренные симуляции, включая моделирование распространения акустико-гравитационных волн в океане.

По словам Колева, после завершения масштабных предварительных вычислений прогнозирование высоты волн цунами в реальном времени может выполняться на гораздо более скромных GPU-кластерах. Этот подход может быть применён не только к цунами, но и к другим сложным системам — от отслеживания лесных пожаров до прогнозирования космической погоды.

Дополнительная информация: Stefan Henneking et al, Real-time Bayesian inference at extreme scale: A digital twin for tsunami early warning applied to the Cascadia subduction zone, arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2504.16344

Источник: Lawrence Livermore National Laboratory