【摘 要】
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输出道方式的共反射面元叠加（CRS-OIS）是对传统CRS叠加成像方法的重要改进。本文将3D-CRS-OIS方法应用于GPU计算平台,利用GPU大规模线程级并行计算架构,实现了基于GPU/CPU计算
【机 构】
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同济大学海洋与地球科学学院反射地震组
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输出道方式的共反射面元叠加（CRS-OIS）是对传统CRS叠加成像方法的重要改进。本文将3D-CRS-OIS方法应用于GPU计算平台,利用GPU大规模线程级并行计算架构,实现了基于GPU/CPU计算平台的稳健算法。该算法利用GPU存储带宽高、多寄存器和多处理器的结构特点,将3D-CRS-OIS的主要计算负荷——属性搜索转移至GPU端执行,从而大幅度提高了计算效率。理论与实际数据试算表明,基于GPU/CPU平台可以显著提高加速比,进一步拓展了3D-CRS-OIS算法的应用价值。
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