【摘要】： 石油地震資料處理需要海量存儲和巨量計算,一直是高性能計算的重要應用領域。基于Linux的集群計算機系統(tǒng)由于在性價比、可靠性和可擴展性方面的明顯優(yōu)勢,已成為目前地震資料處理的主流平臺。對地震資料處理PC集群的并行效率進行研究,可以充分利用現有的軟硬件資源,提高地震資料處理集群的整體效能,提高地質效果和經濟效益,具有重要的實際意義。 本文在分析地震資料處理系統(tǒng)的特點的基礎上,找出了影響地震資料處理PC集群并行效率的關鍵因素,主要是I/O瓶頸問題和串行程序在并行環(huán)境中的低運行效率。為了解決上述問題,本文主要從并行文件系統(tǒng)和并行編程兩方面開展研究工作。 本文首先利用普通PC機和MPI技術構建了一個PC集群,對其進行了LINPACK基準測試,分析了影響集群性能的幾個關鍵因素并提出了相關建議。 為了解決地震資料處理集群中日益嚴重的I/O瓶頸問題,本文在研究并行文件系統(tǒng)理論的基礎上,將Lustre并行文件系統(tǒng)部署到了實驗集群中,利用iozone對NFS和Lustre進行了對比測試。結果表明,Lustre能夠更好地適應并發(fā)I/O的要求,可有效緩解I/O瓶頸問題。為了提高Lustre的安全性,本文設計了一個基于PKI的Lustre安全模型。 在研究相關并行程序設計和開發(fā)理論的基礎上,對地震資料處理軟件中的核心算法快速傅里葉變換和矩陣乘法操作,利用MPI、OpenMP和CUDA等技術進行了并行化,并與相關串行程序在執(zhí)行耗時方面進行了比較。測試結果表明,通過對計算密集型算法進行并行化,可以明顯縮短程序運行周期。 將Lustre并行文件系統(tǒng)和并行編程技術應用到實際地震資料處理系統(tǒng),通過對實際地震資料的處理測試表明,Lustre和并行編程技術可以顯著縮短地震資料處理周期,提高程序運行效率。 此外,本文還研究了編譯器、運行環(huán)境、數學庫等因素對程序效率的影響,得到了一些有意義的結論,并對進一步提高并行效率提出了幾點建議。
【學位授予單位】：中國石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP338.6

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