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| 基于GPU实现叠前时间偏移走时计算的并行算法 | |
| 引用本文： | 张清,迟旭光,谢海波,赵开勇,吴庆,陈维,王狮虎,褚晓文. 基于GPU实现叠前时间偏移走时计算的并行算法[J]. 计算机系统应用, 2011, 20(8): 42-46 |
| 作者姓名： | 张清 迟旭光 谢海波 赵开勇 吴庆 陈维 王狮虎 褚晓文 |
| 作者单位： | 1. 浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京,100085 2. 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司,涿州,072751 3. 浪潮集团高效能服务器和存储技术国家重点实验室,北京100085;香港浸会大学计算机系,香港 |
| 摘 要： | 走时计算是叠前时间偏移计算中最耗时的部分，通过分析传统的串行走时算法，发现静态8点插值算法非常适合在GPU上运行。首先利用CUDA技术对静态8点插值算法进行并行化改造，设计静态8点并行插值算法，然后测试其正确性，统计其相对误差情况。实验表明此算法比工业生产上的动态插值算法更准确，最后我们利用体偏作性能测试。试验结果表明，运行在GPU上的静态8点并行插值算法内核性能是运行在CPU上的动态插值算法内核的22．76倍。这说明，静态8点并行插值算法适合进行走时计算，并且可以应用于工业生产上。 |
| 关 键 词： | 叠前时间偏移 地震勘探 图形处理器 计算统一设备架构 走时计算 并行计算 |
| 收稿时间： | 2010-11-11 |
| 修稿时间： | 2010-12-16 |
Parallel Algorithm Based on the Travel Time Computing of Pre-stack Time Migration Using GPU |
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| ZHANG Qing,CHI Xu-Guang,XIE Hai-Bo,ZHAO Kai-Yong,WU Qing,CHEN Wei,WANG Shi-Hu and ZHU Xiao-Wen. Parallel Algorithm Based on the Travel Time Computing of Pre-stack Time Migration Using GPU[J]. Computer Systems& Applications, 2011, 20(8): 42-46 | |
| Authors: | ZHANG Qing CHI Xu-Guang XIE Hai-Bo ZHAO Kai-Yong WU Qing CHEN Wei WANG Shi-Hu ZHU Xiao-Wen |
| Affiliation: | ZHANG Qing1,CHI Xu-Guang3,XIE Hai-Bo1,ZHAO Kai-Yong1,2,WU Qing1,CHEN Wei3,WANG Shi-Hu3,ZHU Xiao-Wen1,2 1(The State Key Laboratory of High Performance Server and Storage Technology,Inspur Group,Beijing 100085,China) 2(Department of Computer Science,Hong Kong Baptist University,Hongkong,China) 3(BGP,Zhuozhou 072751,China) |
| Abstract: | The computation of traveling time of Pre-Stack Time Migration(PSTM) is the most time-consuming part of whole procedure.In this paper,we present a novel parallel algorithm to low the time of traveling-time computation.By using static interpolation with step of 8 points instead of dynamic step length,the new designed algorithm performs more accuracy and performance.Experimental results show that the speed-up number reaches 22.76 times.The statistical relative error demonstrates the better accuracy comparing w... |
| Keywords: | PSTM seismic exploration GPU CUDA the travel time computing parallel computing |
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