免费论文摘要：面向GPU集群的叠前功夫偏移算法的实行与优化

地动材料处置是地动勘测的要害构成局部，而地动成像是地动材料处置中的一个要害本领步骤。地动成像具备数据量大、计划功夫长的特性，而且跟着油田三维高辨别率地动勘测的实行运用，地动数据的搜集量的减少，使得地动成像所需的计划周期急巨变长。怎样鉴于暂时新兴的通用图形处置器(GPGPU)计划本领减少地动成像的实行功夫、普及消费功效是地动材料处置并行计划范围亟待处置的题目。 暂时，计划机行业正在从只运用CPU的“中心处置期间”向CPU与GPU并用的“共同处置期间”过度。为了适合这一潮水，英伟达(NVIDIA)公司推出了“一致摆设计划框架结构(CUDA)”并行计划框架结构与编制程序模子。它是一个完备的GPGPU处置计划，承诺运用步调充溢运用CPU和GPU各自的计划本领和便宜来处置贸易、产业以及科学上面的搀杂计划题目，进而为大范围的数据计划运用供给了越发宏大的计划本领。 正文的接洽实质是在扶助CUDA的集群上运用GPU-CPU共同计划本领安排并实行一个并行地动成像软硬件，到达充溢运用GPU与CPU的计划本领、普及集群资源运用率、贬低并行开支的手段。在稠密地动成像的本领中，正文采用了克希霍夫叠前功夫偏移(PKTM)本领，该本领从计划形式上看，与GPU的面向图形图像计划和流计划具备很大的一致性；从并行本领上看，更符合暂时GPU的体制构造特性。按照计划平台的硬件档次构造，正文的重要处事可分为三个上面：开始，在GPU层面，沿用CUDA编制程序模子实行了克希霍夫叠前功夫偏移，并按照CUDA框架结构的特性对步调举行了本能优化。其次，在节点层面，沿用多线程本领实行了GPU与CPU的异构共同计划。个中，GPU控制叠前功夫偏移的处置、CPU控制地动数据预处置，共同计划形式使GPU与CPU不妨同声居于劳累状况，彼此保护计划功夫，普及软硬件的完全本能。结果，在集群层面，复用了已有软硬件的散布式框架结构，在此普通上，对准该框架结构的本能瓶颈，沿用从新安排并行算法、软硬件清流线、分批播送等本领举行了本能优化。其余，正文还安排并实行了一个散布式步调的动静本能领会东西。 正文的结果经过一系列的试验数据展现了鉴于GPU-CPU异构共同计划本领的叠前功夫偏移算法对立于原算法的本能提高功效，并考证了所沿用的优化本领的可行性。论断表白，鉴于CUDA框架结构的GPU-CPU异构共同计划本领，不妨高效地应用在叠前功夫偏移计划中。这将使得火油勘测企业不妨极地面缩小消费本钱，普及消费效率，从而为所有火油产业爆发宏大的激动力。

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