逆时偏移方法是目前理论上成像精度最高的地震偏移技术,但作为一种计算密集型任务,为实现高精度和准相位,对计算量和存储量的需求都十分巨大,尤其是近年来为满足日益精细的勘探要求,逆时偏移的研究从地下介质的各向同性发展成各向异性,从标量声波方程发展成弹性波方程,从二维模型发展成三维模型,给逆时偏移的工业化应用带来了极大的挑战。并行计算是解决这类巨大计算量和存储量问题的有效手段,当逆时偏移的计算规模较大时,单GPU的存储容量和计算效率往往无法满足要求,因此研究多GPU并行优化的逆时偏移方法具有十分重要的现实意义和应用价值。本文在曙光先进计算平台上开展了逆时偏移算法的多GPU并行优化研究,主要工作如下:（1）提出了一种CUDA并行求解最大波场梯度的方法,实现了逆时偏移算法的GPU优化。对逆时偏移算法中计算量集中且无逻辑依赖关系的部分进行GPU加速,在求最大波场梯度部分,利用CUDA组织线程块,在块内将指定跨度的波场梯度组成迭代对,通过不断减小跨度来迭代求出最大值,极大地减少了计算耗时,有效提升了逆时偏移算法的运行效率。（2）提出了一种多GPU并行优化的逆时偏移实现方法。在改进的逆时偏移算法基础上,研究了双GPU卡的并行优化方法,详细阐述了区域划分和数据交换过程,设计了双GPU逆时偏移算法的具体实现流程。由于曙光计算平台单节点最多支持4个GPU卡,为最大限度地利用硬件资源,将算法研究推广至四GPU卡。实验结果表明,多GPU并行优化方法能有效提升逆时偏移算法的计算效率,且拓宽了总的显存容量,在较大计算规模的问题上四GPU卡表现更好。（3）提出了通过点对点通信技术来优化多GPU卡间数据交换过程,同时采用异步传输函数提升多GPU间的计算重叠程度。根据点对点通信方式对多GPU逆时偏移算法的数据交换部分进行了改进,有效加速了通信过程,同时采用异步传输函数避免了主机与设备的隐式同步,使多GPU间的计算重叠度更高。