本文關(guān)鍵詞：CPU-GPU地震資料處理平臺計算優(yōu)化策略的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地震資料處理是油氣勘探中承上啟下的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是高性能計算的重要應(yīng)用領(lǐng)域,隨著勘探的精細(xì)化,又對系統(tǒng)的計算能力提出了更高的要求。CPU-GPU異構(gòu)計算系統(tǒng)在成本、性能方面有著顯著優(yōu)勢,能較好的滿足地震資料處理的需求,逐漸被人們關(guān)注。但與成熟的CPU環(huán)境相比,GPU在編程模型、優(yōu)化方法上仍存在不足,這也給開發(fā)人員對其高效利用帶來一定困難。本文圍繞優(yōu)化CPU-GPU異構(gòu)計算平臺上的地震資料處理展開以下四個方面的研究。首先對地震資料處理中最耗時的偏移計算進行GPU并行化,在此基礎(chǔ)上又提出利用CPU和GPU共同處理偏移計算的策略,充分挖掘系統(tǒng)的計算能力。通過測試驗證了策略的有效性,探討了可能影響處理效率的若干因素。對于CUDA沒有明確高效的GPU全局同步機制,每次需要借助內(nèi)核重啟的問題。在現(xiàn)有體系結(jié)構(gòu)下,利用CUDA提供的GPU塊內(nèi)同步機制,設(shè)計并實現(xiàn)了兩種無需內(nèi)核重啟的GPU全局同步策略。并使用地震資料處理中廣泛采用的快速傅立葉變換對其進行測試,結(jié)果表明顯著優(yōu)于現(xiàn)有GPU全局同步方法。對于條件分支導(dǎo)致GPU執(zhí)行效率下降的問題。利用現(xiàn)有硬件,在軟件層面提出兩種基于聚合思想的條件分支優(yōu)化策略,從壓縮GPU有效SIMD操作次數(shù)的角度進行優(yōu)化。測試結(jié)果表明,在滿足使用條件的前提下取得了預(yù)想中的加速比。最后將上述優(yōu)化策略應(yīng)用到實際地震資料處理中進行測試。結(jié)果表明,偏移處理的GPU并行化以及CPU-GPU共同處理偏移計算取得了顯著的加速效果,GPU全局同步策略進一步縮短了處理時間,GPU條件分支優(yōu)化對加速的貢獻較小。本文工作顯著提高了地震資料處理效率,縮短了處理工期,在實際生產(chǎn)中具有較大的經(jīng)濟意義。
【關(guān)鍵詞】：地震資料處理 異構(gòu)計算 CUDA CPU-GPU共同計算 GPU全局同步 GPU分支優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP38
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題的背景及意義10-13
• 1.1.1 CPU-GPU異構(gòu)計算系統(tǒng)10-12
• 1.1.2 地震資料處理與高性能計算12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 CPU-GPU異構(gòu)計算技術(shù)現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 基于CPU-GPU異構(gòu)計算平臺的地震資料處理14-15
• 1.3 課題的主要研究內(nèi)容15
• 1.4 章節(jié)安排15-17
• 第二章 CPU-GPU異構(gòu)計算與地震資料處理17-33
• 2.1 常見CPU-GPU異構(gòu)計算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)17-21
• 2.1.1 CPU-GPU18-19
• 2.1.2 Cell BEA19-20
• 2.1.3 AMD Fusion APU20
• 2.1.4 Intel MIC20-21
• 2.2 統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)CUDA體系結(jié)構(gòu)21-25
• 2.2.1 硬件體系22
• 2.2.2 編程模式22-23
• 2.2.3 存儲器模型23-24
• 2.2.4 軟件體系24-25
• 2.3 CUDA程序常規(guī)優(yōu)化方法25-28
• 2.3.1 訪存方面的優(yōu)化26-27
• 2.3.2 通信方面的優(yōu)化27-28
• 2.3.3 指令方面的優(yōu)化28
• 2.4 地震資料處理及偏移簡介28-31
• 2.4.1 地震資料處理流程28-29
• 2.4.2 地震資料偏移簡介29-31
• 2.5 仍面臨的挑戰(zhàn)31-32
• 2.5.1 GPU利用和優(yōu)化31
• 2.5.2 CPU-GPU共同計算31-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于CPU-GPU共同計算的地震偏移及優(yōu)化研究33-47
• 3.1 偏移算法原理分析33-35
• 3.2 地震資料偏移的GPU并行化35-38
• 3.2.1 并行化方法35-36
• 3.2.2 方法實現(xiàn)及進一步分析36-38
• 3.3 CPU-GPU共同處理偏移計算38-41
• 3.3.1 CPU多線程內(nèi)核綁定39
• 3.3.2 任務(wù)分配39-41
• 3.3.3 成果合并41
• 3.4 測試及結(jié)果分析41-45
• 3.4.1 測試環(huán)境及測試數(shù)據(jù)41-42
• 3.4.2 偏移的GPU并行算法測試及分析42-43
• 3.4.3 CPU-GPU共同處理偏移計算的測試及分析43-45
• 3.4.4 綜合比較45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 第四章 GPU全局同步優(yōu)化策略的研究47-59
• 4.1 GPU同步方法剖析47-49
• 4.1.1 GPU線程塊內(nèi)同步48
• 4.1.2 利用內(nèi)核函數(shù)重啟實現(xiàn)全局同步48-49
• 4.2 基于互斥變量的GPU全局同步思路與實現(xiàn)49-52
• 4.2.1 基本思路49-50
• 4.2.2 進一步分析50
• 4.2.3 策略實現(xiàn)50-52
• 4.3 基于數(shù)組的GPU全局同步思路與實現(xiàn)52-54
• 4.3.1 基本思路52-53
• 4.3.2 進一步分析53-54
• 4.3.3 策略實現(xiàn)54
• 4.4 測試及結(jié)果分析54-58
• 4.4.1 微基準(zhǔn)測試54-56
• 4.4.2 實際的FFT測試56-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 GPU條件分支分歧聚合優(yōu)化策略的研究59-70
• 5.1 GPU條件分支分歧簡介與策略提出59-61
• 5.1.1 GPU處理條件分支的機制59-60
• 5.1.2 條件分支對計算性能的影響60
• 5.1.3 聚合優(yōu)化策略的提出60-61
• 5.2 基于循環(huán)推遲的聚合優(yōu)化策略61-64
• 5.2.1 策略設(shè)計與分析61-63
• 5.2.2 策略實現(xiàn)63-64
• 5.3 基于循環(huán)提前的聚合優(yōu)化策略64-67
• 5.3.1 策略設(shè)計與分析64-66
• 5.3.2 策略實現(xiàn)66-67
• 5.4 測試及結(jié)果分析67-69
• 5.4.1 基于循環(huán)推遲的聚合優(yōu)化策略的測試67-68
• 5.4.2 基于循環(huán)提前的聚合優(yōu)化策略的測試68-69
• 5.4.3 綜合比較69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第六章 實際地震資料處理測試70-77
• 6.1 測試環(huán)境70-73
• 6.1.1 系統(tǒng)拓?fù)?/span>71
• 6.1.2 系統(tǒng)配置71-73
• 6.1.3 編程方法73
• 6.2 實際地震資料處理測試及結(jié)果分析73-76
• 6.2.1 測試數(shù)據(jù)73-74
• 6.2.2 測試方法及策略應(yīng)用74
• 6.2.3 結(jié)果分析74-76
• 6.3 本章小結(jié)76-77
• 總結(jié)77-78
• 參考文獻78-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果84-85
• 致謝85

【相似文獻】

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