地震资料逆时偏移中的图形处理器加速算法

叠前逆时偏移（RTM）方法是目前地震勘探领域最为精确的一种地震数据成像方法,其运用双程声波方程进行波场延拓,可实现对复杂构造介质的准确成像．文中采用互相关成像条件对震源波场与检波点波场在同时刻相关成像．针对RTM方法计算量大的问题,将图形处理器（GPU）引入到RTM计算中,充分挖掘GPU的众核结构优势,利用基于CUDA架构的并行加速算法取代传统CPU的串行运算,对逆时偏移算法中较为耗时的波场延拓和相关成像过程进行加速．复杂模型测试结果表明,在确保RTM成像精度的前提下,相比于传统CPU计算,GPU并行加速算法可大幅度地提高计算效率,进而实现基于GPU加速的叠前逆时偏移算法对复杂介质的高效率、高精度成像．     

三维叠前kirchhoff深度偏移软件在并行计算机上的实现技术

文章针对三维叠前kirchhoff深度偏移过程中的成像精度和并行效率两项技术指标,进行了实用技术研究。为提高成像精度笔者开发了三种反假频算法、三种旅行时体插值方法、偏移孔径控制和振幅保真技术;为提高并行效率这里采用分治策略将叠前数据分割、成像体分块来解决处理器间负载平衡问题。采用国际通用的Marmousi模型来验证软件的正确性和实用性,选用SEG/EAGE模型进行了并行效率测试。成像深度误差小于3％,在2-8个处理器试验,并行效率平均到达80％,霍多莫尔实际资料处理取得满意效果。     

基于Xeon Phi平台的波动方程叠前深度偏移

波动方程叠前深度偏移适用于强横向变速介质,是一种高精度成像方法,但其巨大的计算量阻碍了该技术的应用。Xeon Phi是一种全新的高性能计算设备,为波动方程叠前深度偏移方法的推广应用提供了新的技术支持。以裂步傅里叶算子为例,介绍了面向Xeon Phi平台的偏移算法移植和优化方法,即采用offload模式将计算核函数加载到Xeon Phi设备上,在Xeon Phi协处理器上采用多线程方式,并且调整程序结构,充分利用SIMD矢量引擎提高向量化处理效率。扩展负载动态均衡的并行框架,形成了一套适用于大规模异构系统、基于Xeon Phi平台的波动方程叠前深度偏移软件。实际数据测试表明Xeon Phi平台可以极大地提高地震偏移处理效率,具有良好的可扩展性。     

地震波叠后深度偏移方法及其速度敏感性分析

将现行的地震波叠后深度偏移方法分为三类,并采用逆时偏移法、傅立叶有限差分法、高阶（单程）波动方程有限差分法、分裂步傅立叶法、相移加内插法、高斯束法等这六种叠后深度偏移方法对凹陷模型进行成像试验,通过增加或减少理论模型中第二层速度大小来研究速度对这几种深度偏移方法的敏感性问题。结果表明,偏移速度的准确与否直接影响着叠后成像精度,其中逆时偏移方法对偏移速度误差最为敏感,且边界“笑脸”现象最弱,信噪比最高。     

基于CUDA的Kirchhoff叠前时间偏移算法设计与实现*

Kirchhoff叠前时间偏移是地震数据处理中最耗时的常用模块之一。为加快计算和显示速度,针对CUDA平台多处理器流水线特性,对传统Kirchhoff叠前时间偏移算法在CUDA平台上进行了重新设计,包括基于CUDA的Kirchhoff叠前时间偏移算法、基于CUDA的纵波波动方程算法和GPU与CPU间的通信算法三个子算法。所有算法在NVIDIA GeForce 8800 GT系统上编译实现,通过对比相同数据在Intel Core2Due CPU 2.0 GHz的地震偏移,综合分析和实验结果表明,基于CUDA     

基于多层次并行算法的共成像点道集抽取

研究地表区域勘探和开发,应依靠地震偏移成像算法。在地震勘探中,利用叠前深度偏移抽取的共成像点道集为修正偏移速度提供了一种工具,然而庞大的计算量严重影响生产速度。为提高数据处理速度,提出了多层次并行共成点道集抽取算法,在集群节点间利用MPI并行,每个节点内部采用OpenMP并行,从而充分发挥每个节点的运算性能。实验结果表明,基于多层次并行的共成像点道集抽取具有良好的并行加速比和并行效率,有效提高了偏移速度分析的计算效率,为地震资料处理提供了更优的并行策略,并为油气勘探提供有效参考依据。     

PC Cluster实现三维叠前深度偏移并行计算的负载平衡策略

运用用集群式并行机结构的软硬件特点,进行波动方程三维叠前深度偏移,已成为加速其庞大计算的有效工具。而集群式并行机节点之间的负载平衡,则是制约并行计算算法加速比的关键问题。文中提出运用堆排充算法以动态分配各节点计算任务,并以频率域共炮集波动方程三维叠前深度偏移并行算法为例,展示负载平衡的实现过程,测试结果表明,文中提出的负载平衡并行算法具有良好的加速比及并行效率。     

地震波逆时偏移成像与哈夫曼编码的应用研究

逆时偏移成像精准,但是其偏移时计算机机时过长的问题一直困扰着逆时偏移的实际应用。以缩短逆时偏移的计算机机时为目的,在分析了造成计算机机时过长的原因的基础上,采用基于图像编码的哈夫曼编码方法缩减逆时偏移计算时的内存占有量,从而解决计算机机时过长的问题,通过对Marmousi模型的叠前深度逆时偏移处理,由偏移成像结果可见提出的将哈夫曼编码应用于逆时偏移成像不仅能够解决逆时偏移计算机机时过长的问题,而且具有良好的成像效果。     

面向CPU+MIC混合异构平台的地震波叠前时间偏移算法并行与优化策略

地震波的叠前时间偏移算法是构造复杂岩层成像最有效的方法之一。地震勘探进入海量数据时代,且叠前偏移算法是数据处理中最费时的环节,对叠前偏移算法做并行计算优化有着重要的研究意义。近年来,高性能并行计算开始进入异构、众核时代,以Intel新一代至强融核MIC(Xeon Phi)为例,新型众核处理器具有成本低、性能高等特点。从最经典的Kirchhoff叠前时间偏移(PKTM)算法出发,基于CPU+MIC异构平台,采用offload编程模式实现对PKTM算法的并行移植与性能优化,对于6 000万规模(8 000×8 000)的应用问题,总的并行模拟时间从357.52s减少到1.66s,性能提升了214.37倍。     

微机Cluster并行化实现叠前深度偏移方法

该文是讨论利用微机Cluster来实现地质模型叠前深度偏移并行化实现。为了比较这一并行化方案的实现效果,选择大规模分布式并行计算机代表-IBMSP-2以进行计算性能的比较。     

基于MPI的伪谱法DNS并行计算方法研究

使用伪谱方法的直接数值模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法直接数值模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对直接模拟在科学研究和工程实际中的广泛应用都具有重要意义。     

一种求解H(curl)型椭圆问题的高效并行预条件子及并行实现

本文为一类H(curl)型椭圆问题的线性棱有限元方程,构造了一种基于节点辅助空间预条件子(HX预条件子)和基于简单粗空间的非重叠区域分解相结合的预条件子,并为该预条件子设计了并行算法,编制了基于MPI+OpenMP二级并行架构的并行程序.数值实验结果表明基于该预条件子的并行PCG法具有良好的算法可扩展能力和并行可扩展能力.     

基于Tesla平台的快速反投影运算

反投影运算是锥束CT图像重建算法中运算量最大,最耗时的部分,是制约重建速度的瓶颈。为此,在计算统一设备架构模型下,应用体素驱动法实现基于Tesla平台的反投影(BP)并行运算,并对BP运算上的访存和数学指令进行优化。实际CT数据的重建结果表明,该方法的运算速度是CPU串行程序的198倍,效率高且易于实现。     

基于MPI的伪谱法大涡模拟并行计算的研究

使用伪谱方法的大涡模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量仍然非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法大涡模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对大涡模拟在工程中的广泛应用具有重要意义。     

基于MPI的背包问题并行程序设计与实现

MPI（Message Passing Interface）是消息传递并行程序设计的标准之一,概述了MPI的概念和组成,着重介绍了支持并行程序设计的消息传递接口（MPI）以及在MPI环境下的并行程序设计方法,并给出一个MPI并行程序设计实例,说明了MPI的程序设计流程和普通串行程序设计之间的关联。     

第一性原理计算软件包在GPU集群上的加速

第一性原理计算软件在密度泛函理论的发展中起着重要作用。相比平面波方法,局域轨道法更适合处理大规模多体问题。随着问题规模的不断增大和计算机计算能力的提升,软件的并行加速成为一个重要课题,MPI（message passing interface）结合GPU（graphic processing unit）实现的异构并行是一个新的解决方案。基于局域轨道法的第一性原理计算软件MESIA（massive electronic simulation based on systematically improvable atomic bases）经过MPI＋OpenMP＋CUDA三级并行,单GPU取得了约15倍的加速比,同时表现出了良好的可扩展性。测试结果同时验证了使用GPU计算可以保证计算精度。     

基于OpenCL的GPU加速三维时域有限差分电磁场仿真算法研究

提出了一种基于开放运算语言（OpenCL）的GPU加速三维时域有限差分（FDTD）电磁场仿真计算的方法．该方法利用图形处理单元（GPU）的并行处理特性并结合OpenCL接口标准实现了时域卷积完全匹配层（CPML）吸收边界条件的三维FDTD的高性能加速计算．首先设置FDTD仿真参数并动态申请内存空间,然后初始化OpenCL的计算参数,对三维电磁模型基于OpenCL进行FDTD加速仿真．本方法显著提升了FDTD电磁场仿真速度,与利用CPU计算相比速度提升可达5-8倍,且具有CPML吸收边界条件,可以模拟电磁波在自由空间的传播;基于OpenCL编译的语言程序可以运行在CPU或GPU硬件上,并可充分发挥多核CPU的并行计算能力,使得FDTD电磁场仿真具有更广泛的实际应用．     

一种多维并行报文分类算法

位并行、位向量和聚合位向量算法通过对多个域进行并行处理加快分类速度,但三者内存占用太大,不适用于大规则集。为此,提出一种压缩位并行算法,通过报文分类压缩每个域上的重复规则并重新组织规则集,从而缩短位图中位串的长度,减少内存空间的占用。实验结果证明,该压缩位并行算法在不影响运行速度的前提下,明显减少了空间占用。