CPU与GPU协同并行的多分量地震数据各向异性叠前时间偏移

论文摘要

地震勘探工区规模的日益庞大,造成多分量地震数据的各向异性叠前时间偏移算法耗时巨大。目前常用CPU集群方式并行加速该类算法,而集群方法必将导致节点间通信时耗增大;同时受限于CPU结构特点,只能通过扩大集群规模提高加速比。针对上述问题,提出一种基于CPU与GPU协同并行的多分量地震数据各向异性叠前时间偏移算法,利用OpenMP和CUDA实现CPU与多个GPU的协同并行,使用内存映射方法降低I/O耗费;并根据CPU与GPU的结构特点优化地震数据及速度数据的读取和存储方式,分割成像空间以节省算法内存消耗,每次只计算与开启的GPU个数相同条数的主测线,主测线内部采用一个GPU线程对应一道地震数据的偏移计算方法,以充分利用GPU计算能力。应用约29G的实际工区多分量地震数据分别比较不同个数GPU协同CPU并行的加速比,得知使用6个GPU协同CPU对实际纵波及转换波数据进行并行偏移处理时,加速比分别达到444和449。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘帅,季晓慧,芦俊,荣骏召

关键词: 多分量地震数据,各向异性,叠前时间偏移

来源: 石油地球物理勘探 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 中国地质大学(北京)信息工程学院,中国地质大学(北京)能源学院

基金: 国家自然科学基金项目“基于异构多核并行计算的地下水数值模拟求解方法及应用”(41102158),“薄互层多波AVO响应与反演方法研究”(41574126),中央高校基本科研业务费课题,中国石油天然气集团公司“弹性波地震成像技术合作研发”项目等联合资助

分类号: P631.4

DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2019.01.008

页码: 65-72+7

总页数: 9

文件大小: 2273K

下载量: 105

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