GPU 提速疊前時間體偏移技術

張慧宇，劉路佳，張 兵，劉偉峰，周李軍

(1.中國石化石油物探技術研究院，江蘇南京 210014;2.中國石化石油勘探開發研究院 信息技術研究所，北京 100083;3.中國石油化工集團公司 多波地震技術重點實驗室，北京 100083)

GPU 提速疊前時間體偏移技術

張慧宇1，劉路佳1，張 兵1，劉偉峰2，3，周李軍1

(1.中國石化石油物探技術研究院，江蘇南京 210014;2.中國石化石油勘探開發研究院 信息技術研究所，北京 100083;3.中國石油化工集團公司 多波地震技術重點實驗室，北京 100083)

為了進一步提高疊前時間體偏移的計算效率，實現了在GPUCPU協同并行計算模式下Kirchhoff疊前時間體偏移技術，并進行優化。經在NvidaTeslaC1060GPU上的測試表明，GPU(GraphicProcessingUnit)的處理速度是CPU(單核)的四十倍左右。同時表明，CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitectare)編程為CPU向GPU的轉化提供了一個較為方便的語言環境。

CUDA編程;GPU計算;Kirchhoff疊前時間體偏移;并行計算

0 前言

隨著勘探技術的發展，地震數據規模越來越大，對處理周期的要求卻越來越短，意味著地震數據處理對計算設備的要求不斷提升。近兩年來，由于GPU擁有強大的并行計算能力，使得 GPU計算在地球物理領域的研究受到廣泛關注［1］。美國休斯頓的Headwave公司是一家專門從事地學數據分析的公司，開發了新一代計算平臺，支持疊前地震數據的分析與解釋。在平臺開發中，充分利用圖形卡的并行計算潛力，以支撐實時工作流程、實時可視化和實時計算。Headwave公司采用了NVIDIA的GPU計算產品，使用CUDA軟件環境。通過GPU計算技術的采用，大大加快了地球物理數據分析的速度。Peakstream公司采用二種克?；舴蚱朴嬎闼惴ǖ淖兎N，對GPU加速性能進行了試驗，取得了最高達二十七倍的加速結果。

地震數據處理主要包括三大模塊:反褶積、疊加、偏移。其中，偏移是整個處理過程中最復雜最耗時的環節。偏移的方法有很多種，疊前偏移和疊后偏移、時間偏移和深度偏移、二維偏移和三維偏移等。三維Kirchhoff積分法疊前時間偏移是一種常用的偏移方法，具有成像精度高，偏移速度較快的特點，適合于橫向速度變換不太大地區的地震數據處理。若將該方法用GPU進行提速，會進一步縮短處理周期，提高計算效率，加強實用化程度。

1 GPU 計算與 CUDA 編程［2～5］

GPU是圖形處理單元(GraphicProcessingU-nit)的簡稱，是目前通用計算機系統中專門從事圖形計算的單元，其應用極為廣泛。與常規CPU不同的是，GPU中大部份晶體管被用來進行數據處理(見下頁圖1)，只有少量被用作數據緩存和指令流控制。因此，GPU特別適合運行單程序多數據流的數據并行處理任務，即主要支持SPMD并行計算模式。目前，GPU的計算性能已達1TFLOPS。

CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture，計算統一設備架構)是NVIDIA公司2007年推出的GPU通用計算產品，是一種將GPU作為數據并行計算設備的軟、硬件體系。CUDA采用了比較容易掌握的類C語言進行開發，開發人員不必重新學習語法。CUDA將用于GPU上計算的并行代碼用NVCC編譯器編譯，用于CPU上進行計算的串行代碼用標準的C編譯器進行編譯。此外，CUDA除了提供C語言編程接口外，還提供Fortran語言編程接口。這里，我們利用C語言調用CUDA子程序，來實現基于GPU的疊前時間體偏移算法。所用的GPU設備是NVIDIA公司生產的TeslaS1070，包含四塊TeslaC1060卡，每塊有240個核，主頻為1.30GHz，浮點運點能力達到1TFLOPS。

圖1 CPU與GPU晶體管的使用Fig． 1 GPU use more transistors in computing

2 Kirchhoff積分法疊前時間體偏移［6］

一般的Kirchhoff積分法疊前時間偏移是按輸出道的觀點，把一個輸入的地震道振幅按Kirchhoff積分偏移公式，發散到不同時刻的等時面上，這種方案適合小規模數據體計算。但是，在進行大規模數據的積分法疊前成像處理時，該方案的缺陷就非常明顯:由于偏移孔徑很大，導致輸入數據的重復次數很多，大大增加了I/O量。為了克服這一缺點，作者在本文采用適于大規模數據的三維Kirchhoff積分法疊前時間體偏移方法。

與一般的Kirchhoff積分法疊前時間偏移不同，該方法是按共偏移距數據體進行偏移成像，其處理流程如圖2所示。

(1)數據按偏移距進行排序。

(2)對每個共偏移距數據體進行并行體偏移計算;按共偏移距數據體中的Inline線分配作業，每條線一個進程;每個進程的成像輸出空間大小，等于疊加后的全局成像數據體，放在局部盤上。

(3)一個共偏移距數據體偏移完后，規約收集每個處理器對應的局部盤上的成像結果;把規約疊加后的結果移到全局盤上;清除局部盤上的空間，為下一個共偏移距數據的偏移做準備。

(4)所有偏移距的數據偏移完，全局盤上就有了所有偏移距數據對應的成像結果;重排序可以得到每點的成像道集;成像道集修飾疊加，可以得到最后的疊前偏移成像結果。

圖2 疊前時間體偏移流程圖Fig． 2 Technological process of seismic prestacktime migration

3 基于GPU的算法實現

GPU的優勢在于天生的并行計算體系結構，但在邏輯判斷、非線性尋址等方面，卻遠不如CPU。因此，使用GPU處理數據并行任務，而由CPU進行復雜邏輯和事務處理等串行計算，就可以最大限度地利用計算機的處理能力。作者的研究，正是在GPUCPU協同并行模式下實現的。

(1)首先基于上述流程，對算法進行并行分析?？梢钥闯?，該方案主要有兩層循環，外層的偏移距循環和內層的道循環。由于GPU的顯存有限，只有4G，所以采用將道循環在GPU上運行的方案。

圖3 算法各部份計算時間統計Fig． 3 Time statistics of algorithm of each part

(2)在初步確定并行方案后，對程序中的各個子函數進行時間測量，找出其中的“熱點”函數，著重進行GPU改造。圖3為算法各部份計算占用時間的統計，由圖3可見，偏移內核函數(pstmkir3dnew)占用了絕大部份的計算時間，而FFT計算時間及GPUCPU數據傳輸時間分別各占2%，其它函數計算時間幾乎可以忽略不計，所以我們主要關注偏移內核函數的優化。

基于GPU的內核函數優化，最重要的是如何分配線程層次。對GPU而言，有三級并行層次，即:線程、線程塊，線程網格。作者在本文中方法基于成像體空間分配線程層次，每個線程計算三維成像體橫截面的一個成像點，將整個成像橫截面規則地分成多個線程塊，再由整個線程塊結構組成一個線程網格，結構見圖4。

圖4 線程分配策略Fig． 4 Thread allocation strategies

通過以上步驟，基本上實現了算法的GPU改造。為了進一步提高計算效率，還需要做一些算法優化。

4 基于GPU的算法優化

(1)減少數據I/O時間。我們知道，在傳統的集群計算中如何降低數據I/O消耗非常重要。在基于GPU的計算中，由于GPU的計算速度非?？?，所以數據I/O問題更加顯著。

前面已經提到，CUDA具有三層并行層次，相對于這三個層次，CUDA也提供了三層存儲器結構:①線程本身的寄存器和局部存儲器;②線程塊的共享存儲器;③線程網格的全局存儲器。此外，還有兩種只讀存儲器:常數存儲器和紋理存儲器［2］。相對于GPU的高速計算能力，GPU對片外存儲器的訪存具有較高的訪存延遲。為解決這一難題，就要充分發揮各種存儲器的作用。例如:將一些全局常量存入常量存儲器，以便利用GPU上的常量cache減低對片外顯存的訪問量。

(2)利用CUDA提供的一些快速計算函數。在不影響精度的前提下，可以使用CUDA所提供的內建函數，來提高計算效率，如:__sinf(x)，__fdividef(x)，__expf(x)等。

通過上述算法優化，可使基于GPU的疊前時間體偏移計算效率速度提升近四十倍。

5 數據測試

為了驗證算法的正確性及運算效率，作者采用某三維數據進行了數據測試。該工區覆蓋面積為54.17km2，總道數達594 ×104，記錄時間6s，采樣2ms，數據總體大小為73GB。該工區的特點是有負向背斜構造及大傾角構造，偏移參數為:成像網格為25m×25m，最大偏移孔徑為8000m，最大成像角度In_line和Cross_line方向分別為60°和30°，測試環境如表1所示。

表1 測試環境Tab． 1 Test environment

偏移剖面局部圖如下頁圖5所示。在圖5展示的兩個剖面，從視覺上看不出差別。為了比較CPU計算結果和GPU計算結果的精確誤差，我們采用下述的均方誤差公式，對數據進行誤差分析與統計，如下頁圖6所示，縱軸為百分比，橫軸為相對誤差大小(千分之)。

通過分析計算，偏移剖面的均方誤差大小為:0.002%，其中相對誤差小于0.1%所占的比重為85.48% ，可以說明基于GPU的三維疊前時間體偏移算法是正確的。計算時間如下頁表2所示。

由表2可以看出，GPU單卡相對于CPU單核的加速比約為四十倍。

6 結論

作者在本文中實現了基于GPU的三維疊前時間體偏移技術，經在NvidaTeslaC1060GPU上的測試表明，GPU的處理速度是CPU(單核)的四十倍左右。該方法為將來做大規模數據處理，提供了高效的技術平臺。同時表明，CUDA編程為CPU向GPU的轉化，提供了一個較為方便的語言環境。經過此次技術積累，要加快偏移新方法以及其它處理技術向GPU平臺的移植進度，以適應當前地球物理技術的發展。

圖5 某三維數據測試結果局部剖面Fig． 5 Image after pstm on CPU and GPU

圖6 誤差統計圖Fig． 6 Error statistical figure

表2 某三維數據測試時間對比Tab． 2 Time contrast diagram of test 3D data

［1］ 趙改善.地球物理高性能計算的新選擇:GPU計算技術［J］.勘探地球物理進展，2007，30(5):399.

［2］ 張舒，褚艷利，趙開勇，等.GPU高性能運算之CUDA［M］.北京:中國水利水電出版社，2009.

［3］ 張兵，趙改善，黃俊，等.地震疊前深度偏移在CUDA平臺上的實現［J］.勘探地球物理進展，2008，31，(6):427.

［4］ 王華忠，蔡杰雄，孔祥寧，等.適于大規模數據的三維Kirchhoff積分法體偏移實現方案［J］.地球物理學報，2010，53(7):1699.

［5］ 孔祥寧，趙改善，王華忠，程玖兵.疊前偏移計算中多文件并行 I/O技術［J］.物探化探計算技術，2005，27(2):97.

［6］ 劉國峰，劉洪，王秀閩，等.Kirchhoff積分疊前時間偏移的兩種走時計算及并行算法［J］.地球物理學進展，2009，24(1):131.

［7］ 鄒振，劉洪，劉紅偉.Kirchhoff疊前時間偏移角度道集［J］.地球物理學報，2010，53(5):1207.

［8］ 滕人達，劉青昆.CUDA、MPI和OpenMP三級混合并行模型的研究［J］.微計算機應用，2010，31(9):63.

［9］ 李博，劉國峰，劉洪.地震疊前時間偏移的一種圖形處理器提速實現方法［J］.地球物理學報，2009，52(1):245.

［10］ 李肯立，彭俊杰，周仕勇.基于CUDA的Kirchhoff疊前時間偏移算法設計與實現［J］.計算機應用研究，2009，26(12):4474.

TP332

A

1001—1749(2011)05—0568—04

國家高技術研究發展計劃(863計劃)(2009AA01A140)

2011－03－22 改回日期:2011－06－19

張慧宇(1983－)，女，碩士，現從事石油物探應用軟件研究與開發。