🔬 AI Research

TGS pulvérise l'entraînement des IA sismiques : de 6 mois à 5 jours sur AWS HyperPod

Les géoscientifiques pensaient que former des modèles Vision Transformer sur des téraoctets de données sismiques, c'était des mois de calculs interminables. TGS et AWS viennent de les détromper : 5 jours chrono, avec des fenêtres de contexte bien plus larges en bonus.

Diagramme d'architecture du cluster SageMaker HyperPod formant les modèles de fondation sismiques de TGS avec streaming de données S3

⚡ Key Takeaways

  • TGS a ramené l'entraînement des SFM de 6 mois à 5 jours grâce à la mise à l'échelle quasi linéaire de SageMaker HyperPod. 𝕏
  • Le streaming direct S3 surpasse Lustre pour le débit sur volumes sismiques 3D massifs. 𝕏
  • Les fenêtres de contexte élargies permettent une analyse géologique globale, remettant à plat l'exploration énergétique. 𝕏
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Originally reported by AWS Machine Learning Blog

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