TGS利用AWS SageMaker HyperPod实现地震基础模型高效分布式训练与上下文扩展
AWS Machine Learning Blog2026/04/02 21:30机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
TGS通过AWS SageMaker HyperPod实现地震基础模型的分布式训练优化，将训练周期从6个月缩短至5天，同时扩展模型上下文窗口至4.5倍。该方案采用直接S3流式传输、ZeRO-2框架及环注意力机制，解决了大规模三维地震数据处理的效率与扩展性难题，为能源勘探提供更精准的地质分析能力。
正文
TGS与AWS生成式AI创新中心合作，通过Amazon SageMaker HyperPod优化地震基础模型（SFM）训练流程。该方案采用分布式训练架构，将训练时间从6个月压缩至5天，并扩展Vision 模型的上下文窗口以分析更大规模的三维地震数据。文章详细介绍了技术挑战、解决方案架构及关键实现细节：1) 通过直接从Amazon S3流式传输数据而非中间存储层，实现64-80GBps集群吞吐量，降低存储成本超90%；2) 选用DeepSpeed ZeRO-2框架，在16节点集群中达成90-95%并行效率；3) 采用环注意力机制和动态掩码策略，使三维地震体积分析能力提升4.5倍。最终构建的弹性训练基础设施支持每周模型迭代，显著提升能源勘探分析能力。