【摘 要】
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地震勘探工区规模的日益庞大,造成多分量地震数据的各向异性叠前时间偏移算法耗时巨大。目前常用CPU集群方式并行加速该类算法,而集群方法必将导致节点间通信时耗增大;同时受
【机 构】
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中国地质大学（北京）信息工程学院,中国地质大学（北京）能源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于异构多核并行计算的地下水数值模拟求解方法及应用”(41102158);“薄互层多波AVO响应与反演方法研究”(41574126);中央高校基本科研业务费课题;中国石油天然气集团公司“弹性波地震成像技术合作研发”项目等联合资助
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地震勘探工区规模的日益庞大,造成多分量地震数据的各向异性叠前时间偏移算法耗时巨大。目前常用CPU集群方式并行加速该类算法,而集群方法必将导致节点间通信时耗增大;同时受限于CPU结构特点,只能通过扩大集群规模提高加速比。针对上述问题,提出一种基于CPU与GPU协同并行的多分量地震数据各向异性叠前时间偏移算法,利用OpenMP和CUDA实现CPU与多个GPU的协同并行,使用内存映射方法降低I/O耗费;并根据CPU与GPU的结构特点优化地震数据及速度数据的读取和存储方式,分割成像空间以节省算法内存消耗,每次只计
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