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MareNostrum5
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AI4Land框架利用高分辨率土地利用数据增强气候模型
研究人员推出了一种新颖的深度学习框架AI4Land，旨在生成用于气候模型的高分辨率土地利用重建。该系统利用U-Net架构，将粗分辨率情景数据与静态地球物理特征相结合，生成年度土地利用和土地覆盖图。AI4Land在地球观测数据上进行训练，并利用MareNostrum5等高性能计算基础设施，旨在通过提供真实的陆地表面条件来减少气候预测中的不确定性。
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HPC跟踪合并框架扩展了用于机器学习的硬件计数器覆盖范围
研究人员开发了一种新的基于启发式的方法来合并高性能计算（HPC）执行跟踪，旨在扩展用于机器学习的硬件计数器覆盖范围，以进行性能预测。该技术通过合并每次运行不同计数器的跟踪来解决同时收集有限硬件计数器集的问题。该方法使用MPI结构、时间和通信模式匹配跨执行的计算爆发，以创建具有更丰富特征空间的统一数据集，用于训练机器学习模型，而无需手动选择计数器。在MareNostrum5机器上的验证表明，合并后的计数器对各种应用程序和内核保持了可接受的准确性。