并行软件设计方法研究

并行化软件能利用并行计算机的所有CPU进行并发处理。因此，与串行软件相比，能大大提高计算速度，缩短处理周期。同时，并行化软件在软件的设计思想。执行逻辑，以及设计、调试过程上均与传统的串行软件有一定的区别。如在设计过程中增加了并行任务划分阶段，在调试过程中增加了多CPU的并发调试阶段等。在对地震资料处理软件的并行化开发过程中，根据并行软件的特点，按照数据流并行的方式，对该模块进行了并行化任务的划分设计，并重新组织了其逻辑结构。软件完成后，在处理效果与串行软件完全一致的情况下，处理周期大大缩短，呈现了较高的并行加速比。     

地震处理多核异构并行计算通用框架研究

新的地震采集方式可每天产生30TB的巨大数据,迫切需要并行计算技术支撑资料处理,而并行模式的复杂化(如MPI、OpenMP和CUDA等)导致程序设计的复杂化,尤其当系统软硬件资源变化时,必须反复修改源程序。为简化复杂的地震并行软件开发,提升地震处理并行效率,本文在分析各种并行模式的基础上,建立了一整套地震处理多核异构并行计算通用框架,将各种并行模式相结合,充分发挥各自的优势,实现地震处理软件的多核异构并行模式自动匹配,提高了地震处理软件在多核异构环境下开发的可行性和并行效率。基于该框架研发的GPU炮域波动方程叠前深度偏移软件,与CPU串行算法相比,计算精度等同,但并行效率提高20倍以上,且随GPU节点增多呈线性增长趋势。     

应用并行计算框架提升地震数据处理效率分析

并行计算框架系统将地震数据可分割处理的特点与现代计算机群多节点、多线程的并行运算能力巧妙结合,在提升常规地震处理运算效率、缩短地震资料处理周期方面发挥了显著作用。本文通过大量数据的测试,对影响并行计算框架运算效率的各种因素进行了分析。并行计算框架对地震数据处理运行效率的提高并不是随着并行任务数线性增长,与机群I/O效率及并行处理作业的计算量有关。随着并行任务数的增加,效率提高速度会逐步放缓,当达到最佳并行度时会出现拐点。另外,并行计算框架效率的提高与数据分割粒度有关,粗粒度分割更有利。因此应用并行框架系统时,应根据机群I/O效率与并行处理作业的计算量,选择合理的并行处理任务数。     

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

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。     

Kirchhoff叠前时间偏移的GPU移植与性能优化技术

叠前时间偏移在工业生产中发挥着极其重要的作用,为了提高该算法的计算效率,开展了基于GPU异构计算平台的算法移植与优化。首先根据积分法偏移的算法特点制定了偏移距域的多进程数据域并行以及IO与计算异步并行总体并行策略;然后为了提高偏移核心计算部分在GPU上的计算效率,对偏移计算核在GPU上的并行方案进行了分析,选择了成像域超大规模线程并行方案对算法进行了移植和优化,并对不同优化手段在不同GPU硬件平台下获得的性能加速进行了对比测试;最后利用大规模计算节点及大规模地震数据体进行了移植后算法的应用测试,并对算法的计算效率、可扩展性以及精度误差进行了分析。大规模应用测试表明,积分法叠前时间偏移经过GPU移植后可获得较CPU平台近7倍的性能提升,具有很好的工业应用价值。     

基于CPU+GPU联合计算真地表叠前时间偏移实用化研究

为了提高起伏地表条件下的基尔霍夫叠前时间偏移算法的计算效率,针对CPU+GPU异构计算平台开展了算法移植与优化研究。首先分析了起伏地表条件下提高偏移成像精度的反假频、弯曲射线旅行时计算以及真地表旅行时校正的处理方法,然后在对算法的并行计算特征进行分析的基础上,针对CPU+GPU异构平台的算法移植进行了多级并行联合计算架构的设计,通过炮检距域的多进程数据域并行、地震数据I/O与偏移计算的异步并行、基于CUDA的超大规模线程成像域并行以及联合CPU计算的多线程成像域并行技术对算法进行了移植及优化。利用大规模测试数据集进行了计算效率测试,测试结果验证了多级并行联合计算架构以及分别针对CPU和GPU平台的算法优化技术能够极大地提高偏移处理效率。     

GeoEast积分法叠前深度偏移处理技术

为了适应高性能硬件资源对地震成像技术的挑战,并满足百TB级宽方位高密度地震数据的深度域叠前成像需求,本文深刻分析了积分法深度域叠前成像技术的技术瓶颈,突破了多维多任务拆分、动态异步任务调度、数据重复访问导致的I/O瓶颈、CPU/GPU异构硬件协同计算等瓶颈技术。提出了一套高效的叠前成像方法和策略,研发了混合域并行、千节点异构并行框架、CPU+GPU高性能协同计算、动态任务调度、高效高压缩比旅行时表压缩、OVT域叠前成像和Q叠前成像等技术,形成了GeoEast积分法叠前深度偏移软件。该软件具备起伏地表、TTI各向异性、OVT分方位偏移、Q偏移、OBN数据的双基准面偏移和镜像偏移等功能;可输出炮检距道集、反射角度道集或构造倾角道集;具备CPU/GPU大规模并行和断点保护、异常节点自动处理等能力,计算效率业界领先,在256及以上节点并行,其加速比接近线性。     

海拉尔某地地震资料叠前深度成像结果（转为时间域，右图）与常规处理结果（左图）的比较

大庆油田勘探开发研究院地震资料处理解释中心目前拥有128个节点、256个CPU的集群并行叠前成像系统，现已实现了成像、解释反演一体化的工业化生产，显著提高了松辽深层、海拉尔盆地地震资料的处理效果。     

基于数据库的并行抽道集技术

针对目前地震海量数据处理的需求, 本文提出一种高效并行道集排序方法。利用地震数据按线和道多级关键字管理的特点, 将数据分块, 分发给多个节点同时进行初级关键字排序, 利用数据库存储过程, 控制并发进程之间的同步和异步, 由最后一个进程将按初级关键字排序后的道集信息进行合并, 继而再次分块进行下一级关键字的并行排序, 实现了海量地震数据分块多级并行排序。实际地震数据排序结果表明该方法切实可行, 效果良好。     

大规模异构集群上Kirchhoff叠前时间偏移并行算法

当前单个勘探项目的数据量已经超过100TB,PB级规模的项目已经可以预见。为适应地震数据快速增长的趋势以及超大规模异构集群的体系结构特点,提出了多维度成像空间分解算法。根据大规模集群系统有多个并行层次的特征,首先沿炮检距方向分解成像空间,然后再沿Inline方向继续切分,直到成像空间小于计算节点物理内存,最后在二维地表上以面元为单位分解成像空间。该并行算法降低了任务间的耦合性,便于映射到异构集群系统的多个并行层次上,也利于异构处理器间的异步执行。相对于同时期的高性能CPU处理器,GPU版本获得了4.8倍的加速,MIC版本获得了2倍的加速,给出了两类协处理在性能、能耗和可编程性方面的对比分析。在Tianhe-1 1024节点规模下处理实际的地震数据,获得了接近线性的加速比曲线。     

基于设计模式的地震并行处理应用框架

本文研究石油地震探数据处理的流水、扇出扇入、主从和混合并行计算模式,并针对这些模式设计和实现了ＧＲＩＳＹＳ地震并行处理应用框架。利用这个框架,不需要对以往大量的地地震处理模块作任何改动,可以在工作站集群计算机或大规模并行计算机上实现并行处理。     

基于Spark的近地表速度模型快速层析反演

近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明：在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。     

一种基于并行计算技术提高测井数据处理速度的方法

基于多核处理器普及的背景,针对成像测井数据处理速度慢的问题,介绍了利用并行计算技术提高成像测井数据处理速度的方法。首次将并行计算技术应用于成像测井数据处理中,在Windows平台下编写了核磁数据反演的并行计算方法以及对应的串行计算方法,并在多个不同处理器的微机上对2种方法进行了对比。试验结果表明,在多核心处理器计算机上,并行计算能够充分利用CPU的效率,显著提高了数据处理的速度。同时,该方法的实现也为其他耗时型石油勘探数据处理提供了一种提高处理速度的新思路。     

地球物理计算机的变革

历史上地球物理计算机经历过4次重大变革：20世纪70年代的主机＋数组处理机、80年代的向量计算机、90年代的工作站和并行计算机,以及21世纪的集群计算机。计算机技术的进步对于油气地球物理计算机应用技术的进步有着深远的影响。当前计算机面临新的变革——向多核／众核的转折,将引发编程模型的变革和串行计算时代的结束,物探软件开发人员需要注重开发和应用并行编程工具,研究并行算法结构与编程模型,发展程序性能优化技术和人机交互技术。     

PARAGON XP／S并行计算机系统节点加权排序表的研制

美国Ｉｎｔｅｌ公司１９９４年推出的ＰＡＲＡＧＯＮＸＰ／Ｓ并行计算机系统是代表今世界并行计算机发展水平的新一代巨型计算机系统，该系统由大量节点组成的，每个节点相当于一台工作站或处理机，针对该公司所提供的ＯＳ，ＤＳ，ＣＢＳ节点排离法进行深入的研究，运用数学的分析方法，对原有的三种排序法进行改进，综合，研制出了一种新的排序表一加权排序表，代替原来的三种排序方法，这种排序方法简单实用，使用方便，从而为硬件     

基于PC并行口的单片机在系统编程

在计算机和外围通信中，一般都采用专用板或PC串口制作专用板卡和需要编制复杂的硬件驱动程序，文章通过对AT89S51单片机编程特性的描述，提出了一种不需要增加额外的硬件开销，利用PC并行口进行在系统编程的系统设计实例，阐述了微控制器的模拟实现方法，结合制作AT89S51单片机编程器及科研实践经验，实现了数据的双向传输功能。提出了串行编程应注意的问题。该方法具有简单可靠、速度快捷、成本低的特点，在编程器件的开发系统得到广泛应用。     

并行计算机在泌阳凹陷地震资料处理中的应用

结合石油勘探和地震资料处理的实际需要,根据并行计算机的特点和性能．讨论了并行计算机在泌阳凹陷地震资料处理中的应用。应用结果表明．并行计算机不仅大大缩短地震资料的处理周期．同时提高了地震资料的处理质量和效率。     

用串并口进行仪器之间的数据传送

目前有许多小型仪器(如ES2401、RX系列)由于记录的数据量小,其数据往往可以存储在3″软盘或本地硬盘上,然后再转录到磁带或拷贝到其它处理设备进行处理和存储,但是大量的软盘给数据拷贝和保存工作带来了不便。本文介绍了一种使用串并口进行数据传送的简便可行的方法,能为小仪器的施工和数据存储带来极大方便。本文作者还详细说明了自制串并口通讯线的具体做法。     

消息传递接口在声波方程正演中的应用

声波方程正演在地震资料采集、处理、解释与反演中均发挥重要作用,但现有的基于求解地震波动方程的正演算法由于受庞大计算量的制约而难于大规模应用于工业生产。从声波方程出发,研究了利用有限差分法并行求解该方程的基本思路与方法,给出了适于并行求解的计算空间划分方法,分析了不同参数条件下并行程序的运行时间、加速比与效率,引入消息传递接口（MPI）实现了声波方程的并行求解,极大地提高了数值求解声波方程的计算效率。