基于CUDA的地震数据相干体并行算法
地震数据相干体分析技术
地震数据相干体分析技术地震数据的相干体分析技术是一种利用地震数据中的相干性信息，来研究地震活动规律和地震源特征的方法。
相干体是指在一定时间段内，地震波传播路径上的地震信号的相位和振幅相对稳定，具有较高的相干度。
相干度是衡量两个地震信号之间相干性强弱的指标，可用于分析地震波的传播特征和地下介质的结构。
相干体分析技术主要包括相干度计算方法、相干体提取方法和相干体分析方法三个方面。
首先，相干度计算方法是相干体分析的基础。
常用的相干度计算方法有互相关法、谱相关法和小波变换法等。
互相关法通过计算两个信号的时间序列之间的相关系数，得到相干度值。
谱相关法是将信号在频域上进行相关计算，利用信号的频谱特征来计算相干度。
小波变换法是利用小波变换将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，然后计算小波系数之间的相干度。
其次，相干体提取方法是从地震数据中提取相干体的过程。
常用的相干体提取方法有滑动窗口法、相干度阈值法和小波变换法等。
滑动窗口法将地震数据分成多个时间窗口，然后计算每个窗口内信号之间的相干度，得到相干度时间变化曲线，从中提取出相干度较高的时间段作为相干体。
相干度阈值法是根据相干度的统计特性设定一个相干度阈值，只有大于该阈值的相干度才被认为是相干体。
小波变换法将地震数据进行小波变换，然后计算小波系数之间的相干度，从中提取出相干度较高的小波系数作为相干体。
最后，相干体分析方法是利用提取到的相干体来研究地震活动规律和地震源特征。
常用的相干体分析方法有相干体叠加法、相干体分析法和相干体变化法等。
相干体叠加法是将相干度较高的地震信号进行叠加，放大地震信号的相干体特征。
相干体分析法是对提取到的相干体进行频谱分析、尺度分析和相位分析，从中获取地下介质的结构信息。
相干体变化法是对相干体的时间变化进行分析，研究地震源的演化特征和地震活动的周期性规律。
综上所述，相干体分析技术是一种重要的地震数据处理方法，可以用于地震波传播特征分析、地下介质结构研究和地震源特征分析等方面。
并行计算在计算理论地震图中的应用——应用MPIOpenMP在SMPcluster机群采用三维有限差分计算地震图
Ｔｔ Ｎ Ｎ ， ［Ｎ Ｘ Ｚ （二 ） Ｎ Ｎ ）ｐ ） Ｎ Ｘ Ｙ （ 一Ｗ ］ 二 ｝Ｘ ａ Ｘ （ Ｙ Ｎ ）ｐ 一１＋（ ＸＸ Ｚ （ －１＋（ ｘ Ｎ ） ｚ ｏｌ ａ ｙ ｐ ．
其 中，
Ｔｔ ： ａ ｌ 一个时间步内需要传递的消息总量； ａ
Ｎ、： 变量个数；
少网络冲突。
２ ．结果和讨论
本文对比了在 Ｓ Ｐ ｌ ｔ 上， ＭＰ／ ｐｎ 混合并行同单纯 ＭＰ 并行效果的差异， Ｍ －Ｃｕ ｅ 使用 ｓｒ Ｉ ｅＭＰ Ｏ Ｉ 所用机群系统是 自行组建的 Ｓ －Ｃｕｔ ， ８ ＭＰ ｌ ｅ 共 个节点， ｓｒ 每节点含有双 Ａ ｔｏ ｎ １０ ＋ ｎｈｌ Ｘ ８０ ｏ Ｐ Ｃ Ｕ， Ｐ １５ ． Ｇ内存／６Ｄ Ｒ，０Ｍ 网卡， 个节点连接在 Ｂ ｏ １ Ｍ ｉｈ ２６ Ｄ １０ ８ Ｃ ｍ ０ Ｓ ｔ 上。 ０ ｗｃ 计算结果表明， Ｉ ｐｎ ＭＰ／ ｅＭＰ混合并行比单纯ＭＰ 并行具有更高的计算效率。 Ｏ Ｉ 随着计算机硬 件技术的发展，Ｃ Ｕ或者 ８ Ｐ ４Ｐ Ｃ Ｕ的节点将逐渐普及， Ｉ ｐｎ ＭＰ／ ｅＭＰ混合编程将显示出更大的优 Ｏ 势。 当ＭＰＣ ２。 ＩＨ ． 版本正式推出时． 将可以利用 ＭＰ２０ １． 的多进程安全模式， 实现Ｏ ｅＭＰ的一个 ｐｎ 线程进行通讯， 其他线程继续计算， 这样将极大地提高ＭＰ／ ｐｎ Ｐ Ｉ ｅＭ 的效率。 Ｏ
Ｎ ： ＿ 空间差分精度； ｐ ， ｚ Ｉ ： Ｐ 三维进程拓扑每一维的进程数。 ｒｐ ， ｙｐ Ｍ
由此可以得出：
（） １计算区域空间网格确定后， Ｉ ＭＰ 的进程拓扑具有最优化的选取， 以使消息总量最小。
ห้องสมุดไป่ตู้
（） Ｉ ｐｎ 并行， ２使用ＭＰ／ ｅＭＰ Ｏ 由于降低了Ｍ Ｉ Ｐ 进程数目， 可以有效地减少消息总量； 也可以减
基于CUDA的并行计算技术与应用案例研究
基于CUDA的并行计算技术与应用案例研究一、引言在当今信息时代，数据量呈指数级增长，传统的串行计算已经无法满足大规模数据处理的需求。
因此，并行计算技术应运而生，成为解决大规模数据处理难题的有效手段之一。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，利用GPU的强大并行计算能力，加速各种科学计算、图形处理和深度学习等应用。
本文将深入探讨基于CUDA的并行计算技术及其在各领域的应用案例研究。
二、CUDA并行计算技术概述CUDA是一种面向NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型，它允许开发人员利用GPU的并行计算能力来加速应用程序的运行速度。
CUDA包括CUDA C、CUDA C++、CUDA Fortran等编程语言，开发者可以使用这些语言来编写并行程序，并通过NVIDIA提供的工具将其编译成可在GPU上运行的代码。
CUDA架构主要包括主机端（Host）和设备端（Device），主机端负责控制整个程序流程，而设备端则负责执行并行计算任务。
三、CUDA并行计算技术特点高性能：GPU具有大量的核心和高带宽的内存，能够实现大规模数据并行处理，提供比传统CPU更高的计算性能。
灵活性：CUDA支持不同粒度的并行计算，包括线程级、块级和网格级，并且可以根据应用需求进行灵活配置。
易用性：CUDA提供了丰富的API和工具库，开发者可以快速上手并进行高效的并行编程。
通用性：除了图形处理领域，CUDA还广泛应用于科学计算、深度学习、密码学等各个领域。
四、CUDA在科学计算领域的应用案例1. 分子动力学模拟分子动力学模拟是一种重要的科学计算方法，用于研究原子和分子在不同条件下的运动规律。
通过利用CUDA并行计算技术，可以加速分子动力学模拟程序的运行速度，提高模拟效率，从而更好地理解物质的微观结构和性质。
2. 流体力学仿真流体力学仿真是研究流体运动规律和相互作用的重要手段，在航空航天、汽车工程等领域有着广泛应用。
基于CUDA的IDW并行算法及其实验分析_刘二永
， ： 作者简介 ：刘二永（ 男， 江苏徐州人 ， 博士生 ， 讲师 ， 研究方向 ： 空间分析与并行算法 。Ｅ １ ９ ７ ８ ａ ｉ ｌ ｃ ｕ ｍ ｔ ｌ ｅ ｏ ｔ ｍ ａ ｉ ｌ ． ｃ ｏ ｍ －） －ｍ ＠ｈ ｙ
７ ０ ８
地 球 信 息 科 学 学 报 ２ ０ １ １年
２ Ｉ ＤＷ 与 Ｃ ＵＤ Ａ 简析
２ ． １ Ｉ ＤＷ 算法 它以 Ｉ ＤＷ 是一种常用而简便的空间插值方法 ， 插值点与样本点间的 距 离 为 权 重 进 行 加 权 平 均 ， 离 插值点附近的样本点赋予的权重越大 ， Ｉ ＤＷ 的插值
６］ 公式如下 ［
。 ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｒ ａ ｈ ｉ ｃ ｓ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｎ ｎ ｉ ｔ ｓ） ｇ ｐ ｐ ｇ ｐ ｇ ｏ ｕ ＮＶ Ｉ Ｄ Ｉ Ａ 公司于２ ０ ０ ７年正式发布的 Ｃ ＵＤ Ａ（ Ｃ ｏ ｍ － ， 计算统一设备架 ｕ ｔ ｅ Ｕ ｎ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ Ｄ ｅ ｖ ｉ ｃ ｅ Ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ 构） 是第一种不需借助图形学 Ａ Ｐ Ｉ就可以使 用 类 Ｃ 语言进行通用计算的 开 发 环 境 和 软 件 体 系 ， 它提供 了一 个 编 写 运 行 在 Ｇ Ｐ Ｕ 上的并行代码的简捷环 境 。 支持 Ｃ ＵＤ Ａ的Ｇ Ｐ Ｕ 可以看成是一个由若干 向量处理器组成的超 级 计 算 机 ， 性能也确实可以和 小型的超 级 计 算 机 相 比 。Ｃ ＵＤ Ａ 已被应用于图像 处理 、 生物计算 、 分子动力学计算等领域 ， 并在这些
３ 基于 Ｃ ＵＤ Ａ 的Ｉ ＤＷ 算法
为了与后 面 提 出 的 Ｃ 首先 ＵＤ Ａ 算 法 作 对 比， 给出 Ｉ 伪码见算法 １。 ＤＷ 的 Ｃ Ｐ Ｕ 算法 ， ） 算法 １． ｖ ｏ ｉ ｄ Ｃ Ｐ Ｕ＿ Ｉ ＤＷ（ ／定 义 １： ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｒ Ｗ Ｉ Ｄ ＴＨ， ＨＥ Ｉ ＧＨＴ ／ ｇ 格网的维数 ， ， ／ ２： ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ ｆ ｌ ｏ ａ ｔ ｘ ｌ ｌ ｃ ｏ ｒ ｎ ｅ ｒ ｌ ｌ ｃ ｏ ｒ ｎ ｅ ｒ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ｉ ｚ ｅ／ ｙ 定义格网的左下角的坐标和单元大小 ／ ／定 义 ３： ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｒ Ｓ ＡＭＰ Ｌ Ｅ＿ Ｃ ＯＵＮＴ ｇ 样本个数 ４： ｄ ｅ ｆ ｉ ｎ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ Ｘ Ｙ Ｚ｛ ｆ ｌ ｏ ａ ｔ Ｘ； ｆ ｌ ｏ ａ ｔ Ｙ； ｆ ｌ ｏ ａ ｔ Ｚ｝ ／ ／定义格网点的结构体
地震资料逆时偏移中的图形处理器加速算法
地震资料逆时偏移中的图形处理器加速算法柯璇;石颖;刘诗竹【摘要】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。
%Currently,prestack reverse-time migration is the most accurate imaging method for seismic data in seismic prospecting domain. It extrapolating the wave field with the two-way acoustic wave equation, and it can image complex geological structure accurately. The cross-correlation imaging condition is used for the imaging of source wavefield and receiver wavefield at the same time in the paper. For computationally intensive problems of RTM,we introduce the graphics processing unit (GPU) into RTM algorithm, and exploit the multicore advantages of GPU. In this paper,we use the parallel acceleration algorithm base on the CUDA architecture to replace the serial computation on the traditional CPU and accelerate the process of the wavefield extrapolation and cross-correlation imaging in reverse time migration. The test on complex modeling show that we can achieve imaging result for complexmedium with high efficiency and precision by pre-stack reverse time migration algorithm base on GPU acceleration. Under the premise of ensuring the calculation accuracy of the RTM, comparing with the traditional CPU calculation,GPU parallel acceleration algorithm can improve the computational efficiency greatly.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)011【总页数】4页(P115-118)【关键词】GPU;CUDA;逆时偏移;加速;地震资料【作者】柯璇;石颖;刘诗竹【作者单位】东北石油大学地球科学学院，大庆 163318;东北石油大学地球科学学院，大庆 163318;东北石油大学地球科学学院，大庆 163318【正文语种】中文早期的计算机运算都是在CPU端进行的, 随着计算机技术的广泛应用与发展, CPU 的计算性能已无力进行大规模高精度图像处理, 因此诞生了显卡设备, 专门进行图形渲染方面的运算. 显卡的应用方向决定了其彼此独立的并行内核结构, 随着工艺的改善, 显卡的性能也发生了飞跃性的提高, 仅仅进行图形处理运算无疑成为对显卡的计算资源的一种无形的浪费, 早期开发者针对显卡开发出一些并行算法, 但均需要非常专业的计算机知识才能应用, 且加速效能并不明显, 因此没有得到普及. 2007年, NVIDIA(英伟达)公司针对其产品推出了CUDA (Compute Unified Device Architecture)架构[1], 该架构允许编程者利用显卡本身的多核结构和优秀的计算性能进行编程, 通过GPU解决复杂的计算问题[2,3].当前, 利用双程波对地震数据进行叠前逆时深度偏移[4]是一种成像精度较高的地震勘探成像方法, 可以对传统单程波偏移所很难成像的陡倾角甚至垂直面进行有效的成像. 其精确的处理效果, 一直为地震勘探学者们称赞, 但叠前逆时偏移对计算量的要求也是非常巨大的, 也因此, 在早期一直没有得到广泛的应用, 随着计算机技术的普及发展与性能的提高, 叠前逆时偏移才从理论分析逐渐走向实际应用, 但海量的计算需求仍旧使其很难进行大规模的工业化应用. 对此, 本文就叠前逆时偏移中最为耗时的波场延拓和相关成像部分进行基于CUDA平台的算法加速, 通过模型试算与传统算法进行效率比对, 较大程度的提高了运算效率, 使叠前逆时偏移迈向实际应用成为可能.叠前逆时深度偏移计算的主要流程为:参数设定, 炮记录读入, 波场正反向延拓[5], 成像条件的应用, 结果输出. 成像条件通常分为激发时刻成像条件、相关成像条件和振幅比值成像条件.本文采用的是相关成像条件, 将震源波场(经过激发点和正演模拟波的传播)和检波点波场(经由检波点逆时反推炮记录)进行波场延拓和同时刻互相关成像, 由于前者是正传波场, 后者是逆时反传波场, 若要将两者进行同时刻互相关, 需要保存其中一个波场(通常为激发点波场)的每一时刻的信息, 因此需要占用大量的存储, 在实际数据的应用中, 现实的条件很难满足如此海量的存储需求.对于这类问题, 本文采用随机散射边界条件[6,7], 当波场传播至边界处将以随机噪音的形式返回, 不会引起波场信息的丢失, 且几乎不影响原始波场的成像, 而且应用随机散射边界条件, 波场的计算是完全可逆的, 所以只需保持最大时刻的两个震源波场, 无需存储中间时刻的波场信息, 然后同时反推震源波场和检波点波场, 进行互相关成像. 这种方法避免了巨大的存储量需求, 但是同时也对计算能力提出了进一步的要求, 是一种以计算换存储的策略[8].2.1 GPU工作原理GPU英文全称Graphic Processing Unit, 即图形处理器, 通常指代个人计算机中的显卡设备, 近几年被陆续应用于科学计算领域, 其中基于CUDA架构的并行计算方法应用最为广泛.CUDA架构是Nvidia公司2007年推出的“通用并行计算架构”, 基于此架构, 计算过程中我们将GPU的多核处理器划分为相应个数的计算块, 通常称为Block, 每个Block中又可以划分为若干个线程, 称之为Thread, 为了使GPU更高效的运算, 在进行大规模计算时, 每个Block中通常分配256个Thread[9]. 通过这种分配方式, 就可以把传统CPU端需要循环串行的数据计算在GPU端进行并行化计算, 省去了重复繁杂的循环, 达到提高计算效率的问题. 图1为GPU线程分配原理示意图.2.2 叠前逆时偏移的GPU加速原理叠前逆时偏移算法的主要部分: 震源波场的正传, 检波点波场的反传以及相关成像条件均是CPU串行计算最为耗时的部分. 为此, 我们把波场数据在内部存储器端做好规则化工作, 然后将激发点的初始波场值和检波点的最大时间波场值由内部存储器(内存)传至设备存储器(显存)中, 这样可以有效降低由多次重复对内部存储器的数据读写所引起的时间延迟. 为了充分发挥GPU的并行计算优势, 我们把GPU端的每一个线程设置负责地下介质每一点的波场值的计算, 计算过程中, 随着延拓时间的变化, 每点的波场值同时进行着计算, 利用GPU的多核结构, 取代了传统CPU繁杂的循环串行运算, 达到加速的效果. 随后的互相关成像也是同理. 最后把结果数据传回内部存储器, 通过CPU端进行相关的输出操作[10].本文对Sigsbee2A模型进行叠前逆时偏移测试, 该模型是基于墨西哥湾深层海底断崖地质形态所设计的一个速度模型, 如图2所示. 该模型可用来测试叠前逆时偏移算法对地下地质体高低起伏的上边界, 底边界的陡倾角处以及地下深层的复杂断层结构和分布其中的绕射点的成像效果.测试计算机主要配置参数为:CPU: Intel i3 2120;内存: 2*4G DDR3 1600;硬盘: 希捷1TB 7200r/s;显卡(GPU): Nvidia Geforce GTX560, 1024M显存, 显存位宽256bit,核心频率850MHz, 显存频率4500MHz, 流处理器个数336个.Sigsbee2A模型正演采用40HZ的Ricker 子波, 共500炮数据, 采用348道右侧单边记录, 炮间隔为75英尺, 道间隔为150英尺, 最小炮检距为0英尺, 最大炮检距为26025英尺, 时间采样率为8ms, 时间记录长度为12000毫秒. 模型的横向尺寸为80000英尺, 纵向尺寸为30000英尺, 网格间距为横向37.5英尺, 纵向25英尺.文中利用互相关成像条件对正传的震源波场和反传的检波点波场在同时刻相关成像, 对GPU并行加速和CPU计算单炮偏移分别进行测试. 单炮偏移CPU耗时548分钟, GPU耗时490秒; 加速倍比为67.1倍. Sigsbee2A模型含500炮地震数据, GPU耗时约408分钟, 约合2.8天. 若采用文中计算机配置, 按加速比推算, CPU计算将耗时约274000分钟, 约合190天.随机抽取的四炮叠前逆时偏移的结果如图3所示, 500炮的偏移叠加结果如图4所示, 不难发现, 浅层低频噪音极为严重. 因此采用拉普拉斯去噪的方法压制低频噪音, 成像效果较好, 有效的压制了浅层低频噪音, 陡倾角位置能够清晰成像, 如图5所示. 本文针对偏移精度较高的地震勘探成像RTM算法计算量大的瓶颈问题, 提出运用GPU优化加速算法, 实现RTM方法波场延拓及相关成像的并行加速计算, 测试分析表明, 相对于传统CPU端的串行计算方式, 优化的GPU并行加速计算可使计算效率提升67倍左右, 极大地缩短了地震数据的处理周期. 本文下步的研究方向是优化对设备存储器的访问, 高效地开发利用共享存储器能力, 以进一步降低数据访问所造成的时间延迟.1 张舒,褚艳丽,赵开勇,张钰勃.GPU高性能运算之CUDA.1.北京:中国水利水电出版社.2009.2 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.计算机系统应用,2011,20(8):42-46.3 林茂,塔依尔,邹杰,景少军,关宇.GPU计算在油气勘探中应用前景.计算机系统应用,2013,22(3):6-10.4 Baysal E, Kosloff DD, Sherwood JWC. Reverse time migration. Geophysics, 1983: 382-385.5 陈可洋.基于高阶有限差分的波动方程叠前逆时偏移方法.石油物探,2009,48(5):475-478.6 Clapp RG. Reverse time migration with random boun- daries. 79th Annual International Meeting, SEG Expanded Abstracts.7 McMechan GA. Migration by extrapolation of time- dependent boundary values. Geophysical Prospecting, 1983, 31: 413-420.8 刘红伟,刘洪,邹振,崔永福.地震叠前逆时偏移中的去噪与存储.地球物理学报,2010,53(9):2171-2180.9 Jason Sanders,Edward Kandrot.CUDA范例精解—通用GPU编程.北京:清华大学出版社.2010:0-290.10 李博,刘红伟,刘国峰,佟小龙,刘洪,郭建,裴江云.地震叠前逆时偏移算法的CPU/GPU实施对策.地球物理学报,2010, V53(12):2938-2943.。
基于多线程的地震相干体属性提取算法
意【 ．
的 Ｃ ＤＡ技术． Ｃ Ｄ Ｕ ｎ） Ｕ Ａ并行利用的 Ｇ Ｕ通常在显卡 Ｐ 上，需要 Ｎ Ｄ Ａ等专 门的显卡支持， ＶＩ Ｉ 代价 比较高，且 目前 Ｃ Ｄ 并行计 算的数据要经过 内存才 能加载到 Ｕ Ａ
ＧＰ 考 虑到本算法 的特 定性—— 没有大规模矩 阵数 Ｕ，
值运算，不能很好的解决 Ｉ ／ ０与计算并行问题，本文不 讨论此方案． ２Ｏ ｅＭＰ 通过对原有 的串行代码插入 （） ｐ ｎ
一
些指 导性 的注释，并进行 必要的修 改，可 以快速 的
油藏特 征及 孔隙度变化 ， 找死油 区， 至于监测 流 寻 甚 体运 动和进行其他综 合研 究． 而地 震数据相干体 属性 是众 多地震属性 中相 当重要又常用 的一种，它是通 过 对三 维数据体 的不连 续性进 行分析，可识别构造和 断 层 的分布，使解释人员在解释之 前就能获得研 究区域 粗 略的构造几 何形态 和断层分布情况 ， 免解释 的随 避
计 算 机 系 统 应 用
ｈｔ：ｗ ． Ｓ ．ｒ． ｔ ／ ｗｗｃ － ｏｇｃ ｐ／ —ａ ｎ
２１ 年 第 ２ 卷 第 １ ０２ ｌ １期
基 于 多线程 的地震相 干体属 性提取算法①
杨 尚琴， 自龙， 许 洪承煜
（ 中国石油化工股份有限公司 石油物探技术研究院， 京 ２ １０ ） 南 １１３
基于GPU并行的谱元法地震波数值模拟
中 国 煤 炭 地 质
Ｃ０ＡＬ ＧＥＯＬＯＧＹ ＯＦ ＣＨＩ ＮＡ
Ｖｏ １ ． ２ ５ Ｎ ｏ ． Ｏ ３ Ｍａ Ｔ ． ２Ｏ １ ３
基 于 ＧＰ Ｕ并 行 的谱 元 法 地 震 波 数值 模 拟
单 蕊 。 朱 伟
（ １ ． 中 国煤 炭科 工 集 团西 安 研 究 院 ， 数 值模 拟是勘 探地震 学 的重要 研究 内容 之 一 。波场数 值模 拟 的实现方 法主 要是有 限 差分 法
和 有限元 法 有 限差分 方法将 波动 方程 直接 离散 ， 易
时间轴 方 向可采用显 式差分 递推格式［ ６ １ 。 庞 大 的计 算 和存 储 需 求 限 制 了 有 限 元 法 的应
２ ． 中 国地 质 大 学 地球 物 理 与 空 间信 息 学 院 ， 湖北 武 汉 ４ ３ ０ ０ ７ ４ ）
摘 要： 谱 元 法 是 有 限元 法 的一 个 重 要分 支 ， 具有 对 模 型 适 应 能 力 强 、 计 算精 度较 高 和 易 于 实现 等优 点 。有 别 于 有 限 元 的 近似 计 算 ， 谱 元 法 的 质 量 矩 阵采 用 数 值 积 分得 到 的对 角 阵 ， 既 简 化 了 计算 ， 又 可 避免 计 算 精 度 的 下 降 。以用 于 通
用计 算 领 域 的 Ｇ Ｐ Ｕ为例 ， 介绍了在 Ｃ Ｕ Ｄ Ａ编 程 平 台 下实 现谱 元 法 地 震 波 数 值 模 拟 并 行 化 的 方 法 。 在 实 例 应 用 中 为
避 免 浮点 数 据 的 原 子操 作 ， 提 高计 算 效 率 ， 模 型 被 采 样 为 串行 执 行 的 四个 并行 单 元 集 合 体 。 关键词 ： 谱元法 ， Ｇ Ｐ Ｕ， 地 震 波 数 值模 拟
基于CUDA的地震信号频率补偿并行算法
基于CUDA的地震信号频率补偿并行算法
张全;张杰明;雷芩;彭博;刘书妍
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】2022(57)5
【摘要】基于压缩感知的地震信号频率补偿算法可有效拓宽地震信号的频谱,提高地震资料的分辨率。
虽然该算法具有良好的拓频效果,但对于高维度、大规模的地震数据时效较低。
经过分析发现该算法的计算瓶颈在于计算反射系数部分的大量代数运算和重构信号部分的卷积运算,为此,提出一种基于CUDA的并行方案对该算法进行并行优化。
首先,改变地震数据的组织形式,使其存取效率更高,且更适合并行处理;然后,重新设计计算反射系数串行代码,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台调用GPU大量轻量级线程对其中的代数运算进行并行化;最后,利用卷积定理改变了时域信号卷积计算方式,采用cufft库函数将两个时域信号的卷积转换到频域进行计算。
结果表明,在保证计算精度的前提下,与串行算法相比,并行算法在PC端获得了4倍以上的总体加速比。
【总页数】10页(P1241-1249)
【作者】张全;张杰明;雷芩;彭博;刘书妍
【作者单位】西南石油大学计算机科学学院;油气藏地质及开发工程国家重点实验室(西南石油大学);电子科技大学信息与通信工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P631
【相关文献】
1.基于CUDA的地震数据相干体并行算法
2.基于MPI多通讯域的地震波频率域二维正演并行算法研究
3.基于CUDA的地震倾角方位角并行算法
4.基于CUDA架构下的直方图均衡并行算法
5.基于CUDA的地震相干体并行算法
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地震数据处理中的并行计算技术研究的开题报告
地震数据处理中的并行计算技术研究的开题报告一、研究背景和意义地震是一种自然灾害，经常发生于地球表面。
地震数据处理是研究地震灾害的一个重要领域，准确处理地震数据对于预测和防范地震灾害具有重要意义。
地震数据处理是一个复杂的过程，通常需要对大量的数据进行处理和分析，同时需要快速准确地处理数据，以便及时掌握地震的情况。
因此，如何快速、高效地处理地震数据，已成为一个热点问题。
并行计算技术已成为大规模数据处理的重要手段，通过对处理任务进行并行化，可以快速地处理大规模数据。
并行计算技术具有良好的扩展性和可靠性，已成为处理大规模数据和进行科学计算的重要工具。
因此，采用并行计算技术研究地震数据处理，在提高处理效率和准确度的同时，也能够提高科研人员的工作效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容是采用并行计算技术对地震数据进行处理，具体包括以下几步：1. 分析地震数据，并制定数据处理方案。
2. 统计数据特征，分析数据的规模和复杂度。
3. 设计并行计算架构，包括硬件和软件平台的设计。
4. 实现地震数据处理算法并进行测试和优化。
5. 对处理性能进行测试和评估，对比串行处理和并行处理的效率和准确度。
本研究的方法主要包括理论分析和实验测试。
首先进行地震数据的统计和分析，了解数据的特征和规模；然后设计并行计算架构和算法；最后进行实验测试，评估并行计算技术在地震数据处理中的应用效果。
三、预期研究成果本研究的预期成果主要包括：1. 采用并行计算技术对地震数据进行处理，提高地震数据处理的效率和准确度。
2. 设计并实现地震数据处理算法，并对算法进行优化和性能测试。
3. 对比并行处理和串行处理的效率和准确度，评估并行计算技术在地震数据处理中的应用效果。
四、研究计划和进度安排1. 第一年，调研和分析地震数据的特点和规模，设计并实现地震数据处理算法。
2. 第二年，实现并行计算架构和算法，进行优化和测试。
3. 第三年，进行并行计算性能测试和评估，并撰写论文。
地震数据相干体分析技术
地震数据相干体分析技术（感谢著作者：中油集团经济技术研究中心汪红李万平）地震数据相干体分析技术一、技术原理及主要技术内容相干处理不同于常规地震资料处理,它不是对反射波成像,而是通过分析波形的相似性对三维数据体的不连续性进行成像。
CTC、LGC、GQS等多家公司均有相干处理的软件产品投放市场。
由于各公司的优势技术不同,解决问题的出发点不尽相同,因此在相干处理过程中考虑的因素有所差异,相干处理的最终效果各有所长,但他们所采用的方法原理基本相同(图1)。
相干体技术主要利用互相关和相似性算法，再根据不同参数计算多种连续属性。
当地质平面连续时，道和道之间有高的相关值或相似值，当地层不连续时，相关值或相似值出现低值异常。
引起低值异常的原因可能有如下几种：①断层及其附近；②地层或岩性变化，特殊的沉积体系；③地层倾角比较大；④缺少反射；⑤数据质量差等。
地震数据中有明显的垂直断层或波形扭曲变化时，一般会产生清晰可辨的低连续值窄带，在切片上能得到突出的反映。
逐级的海进层序会产生广泛的中等连续值区，陡倾角地层而没有用倾角校正时会产生宽的低连续带。
同样，数据质量差或缺少反射，也可以产生宽的低不连续带。
对第一道，和相邻的2、4或8道作互相关，然后分析相关系数来确定连续性属性值，并把它分配给中心采样值。
可以输出多种连续性属性值：①最大；②最小；③中值；④方差等。
“最小”的方法是选取和相邻的道作互相关系数中的最小值作为中心采样值。
这是用得最多的方法，这种方法有效地突出了数据中的不连续性，对分析断层和地层引起的低值异常最有用。
“最大”的方法是选取和相邻的道作互相关系数中的最大值作为中心采样值。
“中值”是选取和相邻的道作相互关系数中的中值作为中心采样值。
还有“方差”等。
除“最小”的方法外，其他方法都一定程度地存在着抹掉横向上剧烈变化的问题，对分析低相似值不利，没有用“最小”的方法效果好。
实现步骤如下：①根据选择的模式和相邻的2、4或8道作互相关；②确定归一化的互相关值；③把归一化作为输入来计算连续性属性；④把计算的连续性属性分配到中心采样道；⑤沿道往下移动相关窗口重复处理来计算下一个采样的属性值。
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1 基于 CUDA 的相干体并行算法
三 维相 干体 技术是 20世纪 90年代后期兴起的一 项十分 有效的 地震 解释 技术 ,它在断层识别 、特殊岩性体的解释方面 较常规 三维 数据 体有明显的长处 。相干体技术通过三维数据 体 来比 较局部地震波形的相 似性 ,相干 值较低 的点与 反射波 波形不 连续 性相 关对相干数据体作水平切片图 ,可揭示断 层 、 岩性体 边缘 、不整合等地质现象 ,为解决油气勘探中的特殊问 题 提供 有利依据 。
关键词 :统一计算设备架构 ;图形处 理器 ;相干体技术 ;地震数据处理 ;并行处理 中图分类号 : TP274; TP301. 6; P315. 69 文献标志码 : A
C oh er en ce par a llel a lgor ithm of se ism ic da ta pr ocessin g ba sed on CUD A
CUDA技术是当今世界上针对 GPU (图形处理器 )的 C语言 环境之 一 ,为 支持统 一计 算设 备架 构 ( Compute Unified Device Architecture, CUDA)技术的 GPU带来无穷的图形计算处理性能 。 凭借 CUDA技术 ,开发人员能够利用 GPU处理极其复杂的密集 型计算难题 ,应用到诸如石油天然气地震处理 、金融风险管理 、产 品设计 、媒体图像以及科学研究 [4]等领域。如 Samer Al2Kiswany 等人设计了一个 StoreGPU中间件 ,通过 GPU处理器来加速处理 分布式存 储系 统 [4] 。Christian Lessig在 CUDA 平 台 上实 现 了 MRRR算法 ,与 LAPACK相比试验性能 得到了 50倍的提升 [5] 。 Acceleware公司应用 GPU 来处 理电 磁模拟、地震数据处理和图 像重构 。CUDA帮助工程师 、科学家、地球物理学家等科研工作 者实现了许多新的、工作必备的海量信息处理 ,并且将处理速度
算法 ,在断层识别和边 缘检测 上具有 更高的 水平分 辨率和垂
直分辨率 。由于相干 体是通 过三 维地 震数据 体计 算得到 ,用 传统方法计算需要运行较长时间 。因此本文基于 CUDA平台
提出改进的相干体 C3并行算法 。
1. 1 相干体 C3算法 在实际地震资料处理 时根据提 取的信 息不同 ,应 恰当地
0 引言
为了缩短地震数据的解释周期 , Bahorich[1 - 3 ]提 出了地震 相干数据体分析方法 。利 用相干 体技术 ,可以 突出相 邻地震 道资料的不连 续性 ,使 特殊 的地 质现 象更 加清 晰 ,更易 于解 释 ,尤其是相干体数据 体的时 间切片 比常规 三维地 震数据的 时间切片所反映的地质异常现象更加清楚和直观 。
Abstra c t: In se ism ic explora tion interpretation, the app lication of coherent technology can c lea rly identify faults and stra tigraphy, but the traditiona l calculation m ethod cannot meet the need of the coherence body ca lcula tion from 3D seism ic data. Ba sed on CUDA (Comp ute Unified Device Architecture) platform , a coherence para lle l a lgorithm was p roposed. It could acce le ra te the speed of m atrix m ultiplica tion with the perform ance of GPU cluster. Extensive experiments have been conduc ted in a PC with Intel Core2Due CPU and NV ID IA GeForce 8800 GT graphic card, and the results prove the efficiency of the proposed algorithm. Even though the ac tual speed2ups in p roduction code s will va ry w ith the particular problem , the re sults obta ined here indicate tha t GPU can potentially be a very useful p la tform for p rocessing large2scale seism ic data.
选择或构造小 波函 数 。高 静怀 等人 [ 6] 在 Morlet小 波的 基础
上构造出了适合地震数据处理的小波函数 :
g ( t)
=
e e i2πf0t
-
1 2
( ct) 2
( 1)
式 ( 1)中用常数 C控制高斯函数来调制小波函数 g ( t)的 特征 ,从而最大程度地 模拟 地震波 。
假设在地震三维振 幅体中 ,分 析时窗中 有 j道地 震数据 , 用 uj表示 ,坐标为 ( xj, yj) ,取相邻 j道 N 个样点组成一个 N ×J 的地震子体构成矩阵 D : D = [ unj ]N×J ,) ,每行为 j道中同一个时间样点 (第
©
第 3期
吴莲贵等 : 基于 CUDA 的地震数据相干体并行算法
91 3
较大的时窗将会混合感兴 趣的深 部薄层 ,降 低了相 干数据的
垂向分辨率 。由于 C2 采用 了多 道处 理的 方法 ,用 一个 适当
大小的分析窗口 ,较好 地解决 提高了 分辨率 和提高 信噪比之 间的矛盾 ,但是计算成 本也随 窗口内 计算道 数的增 加呈线性
第 29卷第 3 2009年 3月
期
计算机应用 Journal of Computer Applications
Vol. 29 No. 3 M ar. 2009
文章编号 : 1001 - 9081 ( 2009) 03 - 0912 - 03
基 于 CUDA 的 地 震 数 据 相 干 体 并 行 算 法
吴连贵 1 ,易 瑜 1, 2 ,李肯立 2
(1. 娄底职业技术学院 电子信息工程系 ,湖南 娄底 417000; 2. 湖南大学 计算机与通信学院 , 长沙 410082) ( lk l510@ 263. net)
摘 要 :在地震探测解释方面 ,运用 相干体技 术可以 清楚地识 别断层 和地层 特征 。由于 相干体 是通过 三维地 震 数据体计算得到 ,传统方法难以满足计算需求 。基于 CUDA平 台 ,提出了一 种并行相 干体算法 ,该算法 可加速相干 体 算法中的矩阵相乘计 算 。理论 分析 和配 有 Inte l Core2Due CPU和 NV ID IA GeForce 8800 GT显卡的实验结果表明 :基于 GPU的并行相干体算法可取得理想的线性 加速 比 ,提高系统的计算效率 。
大幅提升到了之前的 45至 400倍 。CUDA可以充分应用 GPU多 个流处理单元强大的浮点运算能力 ,解决复杂的科学运算问题。 根据 NV ID IA的测试 ,8800显卡在 CUDA架构中的峰值运算能力 可达每秒 5200亿次浮点数 ,因此如果构建 SLI双卡系统 ,可以达 到 1TFlops(即每秒运算 1万亿次 )的强大运算能力 。因此可基于 CUDA架构 ,利用 GPU的强大浮点并行计算处理 能力 来计 算大 规模的地震数据。
Key word s: Compute Unified Device Architecture (CUDA ); Graphic P rocessing Unit ( GPU ) ; coherence m ethod; seism ic data proce ssing; para lle l p rocessing
WU L ian 2gu i1 , YI Yu1, 2 , L I Ken2li2
(1. D epa rtm ent of Electric a nd Informa tion Eng inee ring, Loudi V oca tiona l Techn ica l C ollege, Loudi H una n 417000, China; 2. College of Computer a nd Comm un ica tion, H unan U n ive rsity, Cha ngsha Huna n 410082, China )
在 实际地震勘探资料解 释中 ,具有较 好应用效 果的 主要 是 基于 水平时间切片 ,并 根据资 料的信 噪比 、算法 的稳定 性 , 利 用特 征值 分析 方 法 进行 相 干分 析 和处 理 ,有 互 相关 算 法 C1、相似 性算法 C2、本征 值算 法 C3几种 应用 比较 广泛 的算 法 。C1相干算法计算量 小 ,易于实 现 ,最大 的缺陷 是对 于有 相 干噪声或信 噪比较低的 资料 ,仅用 2道 数据确定视 倾角会 有很大 误差 。而 且 3道互相关算法 的限 制条 件是假设地震道 是零平 均信 号 (相关时窗 2w 的长度 大于子波长 度时 ,这种假 设 条件 基本上成立 ,即窗口大 于地震 反射的 最长周 期 ) ,但是
n个样点 ) , j维变量的正 交关系在数 学上可 用协方 差矩阵 来 表示 ,则 D 的协方差矩阵 C 可用下述公式 [20]来表示 :