基于GPU叠前深度偏移技术实现.pdfVIP

基于GPU 的叠前深度偏移技术实现 张慧宇，孔祥宁，张兵 中国石化石油物探技术研究院，江苏 南京， 210014 Seismic prestack depth migration on the GPU platform Zhang Huiyu， Kong Xiangning， Zhang Bing Sinopec Geophysical Reacher Institute， Jiangsu ， Nanjing ，210014 +Corresponding author:E-mail huameishu@163.com 基金项目：国家高技术研究发展计划（863 计划）（2009AA01A140） 摘要：波动方程叠前深度偏移是当前地震成像中的一种主流方法，但其计算效率较低。本文 利用GPU 大规模并行计算优势对其加速，形成 CPU\GPU 异构协同并行模式下的叠前深度 偏移算法，并进行优化，大大提高了计算效率。在Nvidia S1070 上进行实际资料测试，最终 得到40 倍以上的加速比。 关键词：叠前深度偏移，CUDA 编程，GPU 计算，并行计算。 中图分类号：TP332 文献标识码：A Abstract ：Wave equation pre-stack depth migration is one of the main methods in the procedure of seismic data p rocessing.But its computation efficiency is low . This paper realizes the wave equation pre-stack depth migration process, which is in the mode of GPU\CPU co-processing parallel computing, and optimizes it. The test on NVIDIA Tesla S1070 shows that processing on GPU is more than 40 times faster than CPU single core . Keywords: Wave equation pre-stack depth migration; CUDA ; GPU computing; parallel computing . 1、前言 长期以来，地震数据处理一直是高性能计算的主要应用领域之一，而地震数据处理主要 包括反褶积、叠加、偏移三大模块，其中偏移是整个处理过程中最复杂最耗时的环节。叠前 深度偏移技术的研究一直是近十多年来全球油气地球物理勘探领域的热点。与时间偏移相 比，叠前深度偏移的理论体系更加完善和先进，是目前国际上公认的解决复杂构造成像的有 效途径。 叠前深度偏移从方法上可以分为两类：Kirchhoff 积分法和基于波场外推的波动方程方 法，二者各有优缺点。相对于Kirchhoff 积分法，波动方程在横向变速的情况下成像效果比 较好，而且没有高频近似，具有很高的成像精度。但波动方程方法在工业上应用较少的主要 原因是计算效率低。为此，如何提高其计算效率已经成为当前研究的热点和难点。 近几年来，GPU 的出现受到人们的广泛关注，它的大规模并行计算能力非常适合密集型 数据处理和并行计算的地震叠前深度偏移。在 GPU 计算领域,CUDA 提供了一个良好的并行 计算软件开发环境。我们利用FORTRAN 语言调用CUDA 子程序,实现了裂步傅里叶法（SSF） 三维叠前深度偏移技术。 2、GPU 编程模式 与CPU 的设计初衷不同，GPU 中大部分晶体管被用来进行数据处理, 只有少量被用作数 据缓存和指令流控制 （如图2.1），因此，GPU 特别适合运行单程序多数据流的数据并行处 理任务, 即主要支持SPMD 并行计算模式。 图2.1 CPU 与GPU 晶体管的使用 GPU 最小的计算单元是线程，由多个线程组成一个线程块，再由多个线程块组成网格， 如图2.2 所示。这就使得GPU 计算具有两个层次的并行结构：线程块之间的并行和每个线程 块中的线程间并行，这也是GPU 并行能力的根本体现。相对于线程结构，GPU 还提供了三个 层次的存储器：每个线程私有的存储器寄存器和局部存储器；每个线程块拥有一个共享存储 器；网格中的每个线程都可以访问的全局存储器。除此之外，还有可以被所有线程访问的常 数存储器和纹理存储器。在提高GPU 计算效率方面，如何合理使用各种存储器也是至关重要 的。 图2.2 GPU 线程结构 CPU GPU S G1G2 3、方法原理 。