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大规模并行 3-D 单程地震偏移 SLCS 购买了两台 Thinking Machines Corporation 连接机（最初是 CM-200，后来是 CM-5）。这些机器最初旨在用于 AI 应用，源自 20 世纪 80 年代初 Danny Hillis 在麻省理工学院 (MIT) AI 实验室的博士研究。购买它们是为了支持 SLCS 的 3-D 建模（参见“基于物理的计算机图形学”部分）。然而，最重要的成果之一是开创性的地震处理方法。大规模并行性使 3-D 单程深度偏移变得实用 [33]。在此之前，对于典型的地震勘测（磁带上输入的 1TB 数据），典型的 3D 处理序列可能需要在大型超级计算机上花费大约 30 周的时间，而仅偏移处理就需要 4 到 5 周的处理时间。新系统实现了近 10 倍的效率提升。现代地震处理集群并非完全不同：它们利用与 CM-5 数字信号处理器相当的 GPU，但性能和内存要高出几个数量级，并且集群机器之间具有高带宽、低延迟的行业标准互连。
斯伦贝谢的早期人工智能应用
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