석유 및 가스 분야의 HPC

개발 계획 및 최적화에는 고성능 컴퓨팅(HPC)이 필요합니다. 예를 들어, 단일 저장소 시뮬레이션을 퍼스널 컴퓨터에서 실행할 경우 며칠이 소요될 수 있지만 AWS에서 HPC를 사용하면 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 대부분의 경우 여러 파라미터 조합을 평가하려면 각 저장소에 수백 개의 시뮬레이션이 필요합니다. AWS는 거의 무제한의 고성능 네트워크, 빠른 저장, 메모리 및 컴퓨팅 리소스를 제공하므로 대용량 데이터를 신속하게 분석할 수 있어 의사 결정 프로세스를 가속화하고 전체적인 저장소 관리를 개선합니다.

AWS re:Invent 2017: 지진 규모에서의 데이터 처리

석유 및 가스 분야의 AWS HPC 전자책

(전자책) AWS에서의 HPC(고성능 컴퓨팅)을 이용한 에너지 개발 및 생산의 혁신 가속화

사용 사례

  • 지진 처리
  • 저장소 시뮬레이션
  • 지진 처리
  • 지진 처리

    AWS는 Reverse Time Migration(RTM), Full Waveform Inversion(FWI) 및 Kirchhoff Migration 등 컴퓨팅이 까다로운 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크플로를 보다 빠르고 경제적으로 실행할 수 있는 방대한 리소스를 제공합니다. 모든 장치에서 데이터 세트가 3D로 시각화되고, 여러 팀 사이에 공유되고 해석되며, 메타데이터로 향상될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 의사 결정을 가속화하고 가능한 저장소를 보다 효과적으로 식별할 수 있습니다.

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    Amazon S3

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    Amazon Snowball

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    Amazon Glacier

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    Amazon EC2

  • 저장소 시뮬레이션
  • 저장소 시뮬레이션

    저장소 시뮬레이션은 탄화수소 생산을 최적화하는 데 필수적인 반복적인 HPC 워크플로입니다. 각 시뮬레이션에는 최적으로 수행될 수백 개의 동시 노드와 고유의 네트워킹, 컴퓨팅 및 메모리 구성이 필요합니다. AWS는 시뮬레이션을 가속화하는 성능을 제공하므로 엔지니어는 모델을 더 빠르게 반복하고 미세 조정할 수 있을 뿐만 아니라 고유한 CPU 및 GPU 구성을 지원하는 유연성, 자동화된 이력 일치처럼 변동이 심한 최적화 워크플로를 지원하는 확장성과 탄력성을 확보하게 됩니다.

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    Amazon S3

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    Amazon EC2

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    AWS Batch

사례 연구 및 리소스

AWS HPC를 사용한 E&P 전자책

AWS에서 어떻게 HPC(고성능 컴퓨팅)을 이용해 에너지 개발 및 생산의 혁신을 가속화하는지 알아보십시오.

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AWS에서 Hess를 이용한 지진 처리

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