Gpu/cpu協同方式可控震源數據相關處理設備及方法
2024-01-25 15:50:15 2
專利名稱：Gpu/cpu協同方式可控震源數據相關處理設備及方法
技術領域：
本發明涉及一種地震勘探數據預處理方法，特別是涉及一種GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備及方法。
背景技術：
I、可控震源採集技術發展現狀及對地震勘探儀器的相關要求隨著地震勘探技術的發展和環保的要求日益提高，可控震源在地震勘探中使用越來越廣泛，但與脈衝資源相比，使用可控震源往往意味著野外作業時間的大大增加。為滿 足儘可能高密度的採樣並同時降低勘探成本的要求必須儘可能的提高可控震源的採集效率，縮短野外作業時間。目前利用可控震源採集較常用的技術有可控震源交替掃描，滑動掃描，單臺震源獨立工作模式(ISS)，多組滑動多套相隔一定距離同步技術(DSSS)、高保真可控震源採集技術等。這些可控震源的採集技術在方法原理和實現過程上不盡相同，但共同點都需要採集儀器對地震信號進行長時間、大數據量的實時記錄，同時採集儀器需要有快速的數據處理能力以便對可控震源的原始記錄進行疊前或疊後相關甚至從多組震源的相干記錄中分離出單臺震源的記錄。以高保真可控震源採集技術(HFVS)為例HFVS技術是以採集到的每臺震源實際運動的信號來進行數據反演，替代了傳統的以參考信號進行的互相關處理，從而有效地減少了諧波畸變對地震資料品質的影響。同時由於HFVS採集採用多臺震源同時激發，而且具有將多臺震源採集的記錄分離為單臺震源激發記錄的特有分離技術。但由於目前的地震採集系統對可控震源數據的處理方式和處理能力的限制，採集數據的分離是在室內完成的，現場儀器記錄的是未相關記錄，而且現場儀器記錄的數據量將是常規地震採集的10 20倍，數據量巨大。大大浪費了磁帶，磁碟存儲空間並影響了勘探效率。總之，可控震源技術的發展對地震採集儀器的實時處理能力提出了迫切的要求海量的數據管理、快速的運算速度、相應的去噪處理和相應的數據分離模塊。2、目前常用地震儀的可控震源數據相關處理現狀目前較常用的地震採集儀器對可控震源的數據進行處理(相關、疊加)通常採用兩種模式進行1、數據傳送至伺服器，由伺服器中的軟體進行。2、在採集系統上加入DSP模塊，由DSP進行處理後再傳入伺服器。目前地震儀的實時帶道指儀器在採集周期內可將所有採樣數據傳回至儀器中心記錄單元，而數據的處理工作(解編、解壓縮或可控震源的數據處理)和磁碟、磁帶記錄可以在上次震動的採集周期結束與下次震動開始的時間間隔內完成。如果兩次震動之間的時間間隔過短則會有越來越多的數據在內存單元等待處理。採集時間越長，道數越多，採樣點越密則需要進行處理的數據量越多，在處理和記錄速度無法較好解決的情況下只有不斷延長兩次震動之間的間隔，減慢了施工的效率。顯而易見，在整個地震採集系統中加入一個速度儘可能快的數據處理單元是地震採集儀器往更高施工效率方向發展的一個必須的且行之有效的方案。3、圖形處理器(GPU)在數值計算方面的進展及GPU/CPU混合計算技術的應用GPU(圖形處理器)的原始功能是用於圖形加速處理，以減少圖形處理對CPU的依賴。今天，GPU已經不再局限於3D圖形處理了，GPU通用計算技術發展已經引起業界不少的關注，事實也證明在浮點運算、並行計算等部分計算方面，GPU可以提供數十倍乃至於上百倍於CPU的性能。現在用於計算的GPU被稱為「大規模多線程並行處理器」或叫GPU計算機。目前，GPU計算已經在石油勘探、天文、氣象等很多行業上比較成熟的使用，並且已經是高性能科學計算的引領方向。GPU通用計算方面的標準目前有OPEN CL、CUDA、ATI STREAM等。使用這些並行編程標準軟體開發人員可以快速的開發出可以在GPU上進行並行計算的電腦程式。GPU計算有著邏輯運算等方面的計算缺陷，而GPU/CPU協同並行計算是指在硬體上將GPU和CPU兩種不同架構的處理器結合在一起，在應用程式中由CPU負責執行順序型的代碼和邏輯運算，而由GPU來負責密集型的並行計算，CPU和GPU各司其職，大幅度提高總體的計算效能。總之GPU在各行業的應用都帶來了驚人效果，它大大提高了計算效能，同時節省了硬體成本和能源使用，是一場數據計算的革命
發明內容
本發明目的在於克服現有技術的上述缺陷，提供一種GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備，本發明目的還在於在該設備上實施的數據相關處理方法。為實現上述目的，本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備，其特別之處在於由六大單元組成存儲器(內存)、存儲設備、圖形處理器GPU、中央處理器CPU、終端和野外數據採集接口 ；野外數據採集接口通過千兆光纜與野外部件相連採集地震野外數據，由兩條綁定的千兆網線提供野外數據採集接口與CPU之間的連接，通過CPU主板上的高速接口連接GPU、存儲器和存儲設備，終端設備也連接在CPU主板上。由於引入了 GPU/CPU聯合海量數據相關處理技術，使得數字地震儀器系統的可控震源相關技術部件結構簡單，可靠性提高；由於採用了通用部件，成本大大降低、系統升級能力也相應提高。作為優化，海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU完成相關算法的高速平行處理。作為優化，存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。所述野外數據採集接口採用專門開發的LandScan野外數據採集接口，與國際上在野外數據採集接口採用DSP進行可控震源採集數據相關技術不同，本系統採用GPU/CPU聯合完成可控震源採集數據相關技術，在本系統的野外數據採集接口沒有可控震源採集數據相關功能，所以具有結構簡單、成本低、可靠性高等特點。作為優化，所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行；作為優化，主機端代碼主要完成以下功能 啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據；
將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中； 調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 釋放內存(如需多次相關後結果疊加則暫不釋放)和顯存空間；
退出 CUDA ；設備端的代碼主要完成以下功能 從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。作為優化，數據由內存拷貝到顯存後的運算是循環多次進行的矩陣乘法運算；其中矩陣A表示由採集系統傳回到伺服器的原始可控震源掃描信號，ns表示採樣點個數，ntr為採集道數，矩陣B是一維的，為可控震源的參考信號，nvp為參考信號的長度，矩陣C為相關後的結果,矩陣大小為(ns-nvp) Xntr。作為優化，a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據；b.經解編後存放於存儲器中(由CPU完成)，直到完成數據採集；c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中；d.進行並行化相關處理(由GPU完成)；e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器；f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體(由CPU完成)；h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。在本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備上實施的數據相關處理方法是海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU完成相關算法的高速平行處理。作為處理方法的優化，a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據；b.經解編後存放於存儲器中(由CPU完成)，直到完成數據採集；c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中；d.進行並行化相關處理(由GPU完成)；e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器；f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體(由CPU完成)；h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。作為處理方法的優化，所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行；主機端代碼主要完成以下功能籲啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據； 將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中； 調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 釋放內存(如需多次相關後結果疊加則暫不釋放)和顯存空間； 退出 CUDA ；設備端的代碼主要完成以下功能 從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。或者存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。作為處理方法的優化，數據由內存拷貝到顯存後的運算是循環多次進行的矩陣乘法運算；其中矩陣A表示由採集系統傳回到伺服器的原始可控震源掃描信號，ns表示採樣點個數，ntr為採集道數，矩陣B是一維的，為可控震源的參考信號，nvp為參考信號的長度，矩陣C為相關後的結果,矩陣大小為(ns-nvp) Xntr。採用上述技術方案後，本發明中的存儲器(內存)不必再像傳統地震儀那樣選擇較大容量的內存來提高帶道能力、採集時間長度和採樣點密度。由於系統的數據處理速度非常快，採樣數據的處理時間遠遠小於採集周期，每次新的震動開始前內存基本都會被清空出來，不會出現多次震動的數據擁堵在內存中待處理的現象。本發明中的存儲設備與傳統地震儀中的存儲設備也有不同。傳統的地震儀在可控震源採集的情況下由於數據處理速度慢，但同時又要追求施工效率很多情況下都把可控震源的原始掃描信號直接記錄到存儲設備中，這時就需要巨大容量的磁碟或盤陣，或需要儘可能高速的磁帶存儲器，從而增加了採集系統成本。而本裝置中由於採用了幾乎零耗時的數據處理單元，可控震源施工時的數據量不會再是脈衝震源的幾倍或十幾倍，對存儲設備的要求會比傳統的地震儀大為降低。本發明中GPU模塊使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡。具體配置標準根據地震儀器的帶道規模而做出調整。由於可控震源的相關運算是比較適合併行一種計算，即使只有幾十個處理單元的顯卡也可以把相關計算的速度提高到百倍以上。相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制，CUDA在多種硬體和作業系統平臺上都可以獲得很好的支持，這些設計都使整個採集裝置具有很好的可移植性。同時，開發人員可以、快速的對CUDA語言編寫的可控震源數據處理的程序進行修改和完善。與可控震源相關處理使用DSP的地震儀相比，本裝置可以儘可能多的增加與可控震源相關的數據的相關、疊加或分離等處理，以適應各種可控震源採集技術的需要，大大提高了地震勘探儀器在可控震源採集時的帶道能力。因此，本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備及方法能對可控震源的原始記錄進行快速的相關等處理，具有可控震源相關技術部件結構簡單，可靠性提高，成本大大降低、數據處理能力顯著提高，系統升級能力也相應提高，顯著提高地震儀器的實時帶道能力和採集效率的優點。可廣泛應用於石油勘探、天然氣勘探、煤田勘探、礦產勘探、地質工程勘察、地質災害監測等方面。
圖1是本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理方法的流程圖；圖2是本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備的結構示意圖；圖3是本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備的GPU中可控震源數據相關運算不意圖C = AXB ；圖4是兩種計算模式耗時對比示意；圖5是反射係數模型；圖6是30Hz雷克子波褶積模型；圖7是Chirp信號合成的可控震源記錄；圖8是相關後結果。
具體實施例方式本發明GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備由六大單元組成存儲器(或者內存)Cl、存儲設備C2、圖形處理器GPU、中央處理器CPU、終端C5和野外數據採集接口 C6 ;野外數據採集接口 C6通過千兆光纜與野外部件CS相連採集地震野外數據，由兩條綁定的千兆網線提供野外數據採集接口 C6與CPU之間的連接，通過CPU主板上的高速接口連接GPU、存儲器Cl和存儲設備C2，終端C5 (設備)也連接在CPU主板上。海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU完成相關算法的高速平行處理。存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行；主機端代碼主要完成以下功能籲啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據； 將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中；
調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 釋放內存(如需多次相關後結果疊加則暫不釋放)和顯存空間； 退出 CUDA ；設備端的代碼主要完成以下功能 從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。數據由內存拷貝到顯存後的運算是循環多次進行的矩陣乘法運算；其中矩陣A表示由採集系統傳回到伺服器的原始可控震源掃描信號，ns表示採樣點個數，ntr為採集道數，矩陣B是一維的，為可控震源的參考信號，nvp為參考信號的長度，矩陣C為相關後的結果，矩陣大小為(ns-nvp) Xntr。a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據；b.經解編後存放於存儲器中(由CPU完成)，直到完成數據採集；c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中；d.進行並行化相關處理(由GPU完成)；e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器；f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體(由CPU完成)；h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。在本發明GPU/CPU協同方式可控震源相關數據相關處理設備上實施的數據相關處理方法是海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU完成相關算法的高速平行處 理。a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據；b.經解編後存放於存儲器中(由CPU完成)，直到完成數據採集；c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中；d.進行並行化相關處理(由GPU完成)；e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器；f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體(由CPU完成)；h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行；主機端代碼主要完成以下功能 啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據； 將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中； 調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 釋放內存(如需多次相關後結果疊加則暫不釋放)和顯存空間； 退出 CUDA ;設備端的代碼主要完成以下功能 從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。更具體是本發明的GPU高速運算模塊在可控震源採樣數據傳回到伺服器後對數據進行極其快速的處理，在很短的時間內實現可控震源數據的相關、疊加或分離。使用了本產品的地震勘探採集系統的施工效率將會得到空前提高。參見附圖1，GPU/CPU可控震源數據相關系統由六大單元組成存儲器(內存)、存儲設備、GPU(圖形處理器)、CPU(中央處理器)、終端和野外數據採集接口。可控震源施工前，操作員在客戶端需要對可控震源施工的相關參數進行設置，主要包括
採集數據是否進行相關處理。如果用戶選擇不進行相關處理則伺服器端在採樣周期結束獲得了採樣數據結束端標誌後直接將原始數據進行標準格式輸出，不啟動GPU相關程序。 是否進行多次採樣數據疊加。如需疊加，是選擇相關後疊加還是多次數據疊加之後再進行相關。 相關計算是否採用高保真技術。高保真技術是使用震源的實際運動信號和掃描信號進行戶相關，而傳統技術是使用參考信號進行互相關。 是否使用滑動掃描技術活ISS技術。如果採集時使用這些可控震源的新技術進行，則相關程序相應較為複雜。相關時需要提供多臺震源的各自參考信號或實際運動信號以期分離出單炮記錄。同時為減少計算量，每臺震源的信號只在連續掃描記錄中各自的掃描時間段內進行互相關。採集系統伺服器在獲得一個採樣周期的採樣數據回傳完畢的信號後自動調用相關函數。數據和上面所述的用戶配置以函數參數形式傳入。主要包括是否進行相關，掃描信號長度及內存地址，各可控震源參考信號內存地址，各可控震源實際震動信號內存地址坐寸O
數據由內存拷貝到顯存後的運算是循環多次進行的矩陣乘法運算，參見附圖2。其中矩陣A表示由採集系統傳回到伺服器的原始可控震源掃描信號，ns表示採樣點個數，ntr為採集道數，矩陣B是一維的，為可控震源的參考信號，nvp為參考信號的長度，矩陣C為相關後的結果,矩陣大小為(ns-nvp) Xntr。為驗證本技術對可控震源數據高速相關計算的有效性，選用了一塊具有普通計算能力的顯卡進行數值試驗。顯卡晶片型號為=GeForce 9800GT，SM(計算核心)數量為14，計算能力為 I. 1，顯存 512MB。CPU 型號為=Intel(R) Core (TM) 2Quad Q8200，主頻 2. 33GHz，內存2. OGB0使用chirp模擬可控震源的激發信號，與反射係數模型進行褶積運算獲得可控震源模擬地震剖面。Chirp信號長度為12秒，採樣率為1ms，頻率由IHz遞增至100Hz，反射係數模型為5秒，Ims採樣。圖4-7分別為反射係數模型、使用雷克子波的合成地震記錄、使用chirp信號合成的可控震源模擬記錄和相關後的地震記錄。分別選取不同數量的地震道使用GPU和CPU兩種模式進行相關計算，計算時間和加速比如見表I。從表I中可以看出，當計算模較小時(小於200道)，CPU計算的速度很快，GPU表現平平；當規模較大時，GPU加速效果顯著，產生了十幾倍到幾十倍的加速，而且規模越大，加速效果越明顯。5000道數據的相關計算GPU的加速比達到66倍。產生該現象的原因是，主機(host)內存數據與GPU內存數據交互(讀入、返回)需要一定的時間開銷，規模不大時這部分開銷對最終的計算時間有很大影響，只有當數據規模較大時，數據交互時間所佔比例較小，GPU計算時間足以抵過這部分開銷，GPU加速的效果才比較突出。
權利要求
1.一種GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備，其特徵在於由六大單元組成存儲器或者內存、存儲設備、圖形處理器GPU、中央處理器CPU、終端和野外數據採集接口 ；野外數據採集接口通過千兆光纜與野外部件相連採集地震野外數據，由兩條綁定的千兆網線提供野外數據採集接口與CPU之間的連接，通過CPU主板上的高速接口連接GPU、存儲器和存儲設備，終端設備也連接在CPU主板上。
2.根據權利要求I所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU 完成相關算法的高速平行處理。
3.根據權利要求I所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。
4.根據權利要求I所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於 a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據； b.經解編後存放於存儲器中，直到完成數據採集，此項功能由CPU完成； c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中； d.由GPU進行並行化相關處理； e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器； f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理 g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體，此項功能由CPU完成； h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。
5.根據權利要求I所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GTO上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行。
6.根據權利要求5所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於主機端代碼主要完成以下功能 啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據； 籲將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中； 調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 籲釋放內存和顯存空間，如需多次相關後結果疊加則暫不釋放；退出CUDA ； 設備端的代碼主要完成以下功能 籲從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。
7.根據權利要求6所述可控震源數據相關處理設備，其特徵在於數據由內存拷貝到顯存後的運算是循環多次進行的矩陣乘法運算；其中矩陣A表示由採集系統傳回到伺服器的原始可控震源掃描信號，ns表示採樣點個數，ntr為採集道數，矩陣B是一維的，為可控震源的參考信號，nvp為參考信號的長度，矩陣C為相關後的結果，矩陣大小為(ns-nvp) Xntr0
8.在權利要求I所述GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備上實施的數據相關處理方法，其特徵在於海量數據相關技術採用GPU/CPU聯合處理，由CPU完成野外數據的接收和編排、數據的存儲和組織、流程的控制、進度的控制和顯示，由GPU完成相關算法的高速平行處理。
9.根據權利要求8所述可控震源數據相關處理方法，其特徵在於 a.在CPU管理下，由野外數據採集接口接收野外數據； b.經解編後存放於存儲器中，直到完成數據採集，引功能由CPU完成； c.在CPU的控制下，把存儲器中的數據組合成數據流灌入GPU中； d.由GPU進行並行化相關處理； e.在CPU的控制下，將得到的結果返回存儲器； f.是否完成本激發點所有數據的處理，如果沒有，轉到C繼續處理 g.經編排並加上道頭數據，成為標準的SEG-Y數據體，此項功能由CPU完成； h.在CPU的控制下，把標準的SEG-Y數據體存入存儲設備，完成採集數據的相關處理。
10.根據權利要求8所述可控震源數據相關處理方法，其特徵在於所述GPU為使用至少一塊tesla系列或其他支持CUDA的顯卡的GPU模塊；相關計算的程序運用CUDA語言作為GPU上的代碼編制；進行相關計算的CUDA程序代碼可以分為主機端代碼和設備端代碼兩部分；主機端代碼在CPU上運行，設備端代碼在GPU上運行； 主機端代碼主要完成以下功能 啟動CUDA程序，使用多個GPU時要加上設備號； 為GPU分配顯存，用於存放原始的可控震源採樣數據； 籲將內存中的可控震源採樣點數據拷貝到已經分配好的顯存中； 調用設備端的kernel函數進行相關並行運算，並將計算之後的結果寫到顯存中的對應區域； 為CPU分配一塊新的內存，用於存放GPU傳回來的輸出數據； 將顯存中的結果回讀到內存； 使用CPU把相關之後的地震數據進行segy文件輸出； 籲釋放內存(如需多次相關後結果疊加則暫不釋放)和顯存空間；退出CUDA ； 設備端的代碼主要完成以下功能 籲從顯存讀取數據到GPU片內； 對數據進行相關需要的乘加運算； 把相關後的數據寫回顯存。
或者存儲器用於野外採集數據的存放和與GPU之間的數據交換，存儲設備用於最終數據的存放，終端設備用於進度控制和顯示，CPU作為控制中心完成對野外數據採集接口、GPU、存儲器、存儲設備和終端設備的控制和協調。
全文摘要
本發明涉及一種GPU/CPU協同方式可控震源數據相關處理設備及方法，為解決現有技術結構複雜、可靠性差問題，其由六大單元組成存儲器或者內存、存儲設備、圖形處理器GPU、中央處理器CPU、終端和野外數據採集接口；野外數據採集接口通過千兆光纜與野外部件相連採集地震野外數據，由兩條綁定的千兆網線提供野外數據採集接口與CPU之間的連接，通過CPU主板上的高速接口連接GPU、存儲器和存儲設備，終端設備也連接在CPU主板上。其能對可控震源的原始記錄進行快速的相關等處理，具有可控震源相關技術部件結構簡單，可靠性提高，成本大大降低、數據處理能力顯著提高，系統升級能力也相應提高，顯著提高地震儀器的實時帶道能力和採集效率的優點。
文檔編號G01V1/22GK102628956SQ20111008736
公開日2012年8月8日 申請日期2011年4月8日 優先權日2011年4月8日
發明者劉光鼎, 劉寧, 尤桃如, 徐善輝, 郭建 申請人:中國科學院地質與地球物理研究所, 北京吉奧菲斯科技有限責任公司