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地震叠前时间偏移的一种图形处理器提速实现方法
  • ISSN号:0001-5733
  • 期刊名称:《地球物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国科学院地质与地球物理研究所油气藏综合地球物理重点实验室,北京100029
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助(2007CB209603)、国家自然科学基金重点项目(40830424)、国家自然科学基金项目(40674072,40474047)、中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX3SW-147)共同资助.致谢 本文的思路形成与具体实施中,对李幼铭研究员的指导和帮助及佟小龙同志提供的有关利用GPU实现叠前时间偏移的专利协助,谨致谢意.
中文摘要:

新近发展的图形处理器(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器(CPU)的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机(PC,Personal Computer)或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径.

英文摘要:

General Purpose GPU technology has being becoming mature,it has been applied in many industry area.However,due to the differences of computing feather between CPU and GPU,the study of GPU in petroleum industry application should be developed effectively.In this article,we introduce the General Purpose GPU technology and propose a method to realize pre-stack time migration software on GPU.Compared with traditional pre-stack time migration running on Personal Computer(PC)or PC-Cluster,the new programming method greatly improves computational efficiency,and then dramatically save power and maintenances cost.the actual tests in real seismic data illustrate that high performance computing based on General Purpose GPU technology(GPGPU)is an important direction of developments to meet the requirements of large scale computing in petroleum industry.

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期刊信息
  • 《地球物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国地球物理学会 中国科学院地质与地球物理研究所
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:actageop@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998105
  • 国际标准刊号:ISSN:0001-5733
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2074/P
  • 邮发代号:2-571
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,第二届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国地质文献预评数据库,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),美国石油文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:31618