基于GPU实现汉克尔变换并行计算.pdf

【基于GPU实现汉克尔变换并行计算】 文章主要探讨了如何利用GPU（图形处理器）进行汉克尔变换的并行计算，以提高地球物理勘探数据处理的效率。汉克尔变换在地球物理勘探，尤其是瞬变电磁法一维正演计算中扮演着重要角色。随着勘探技术的发展，对高性能计算的需求日益增长，而传统的CPU计算速度无法满足这种需求。 GPU作为一种具有强大计算能力和存储器带宽的设备，因其良好的可编程性和相对较低的成本，成为了并行计算的理想选择。通过对比汉克尔变换的串行算法和基于GPU的并行算法，文章展示了并行计算在减少计算耗时方面的显著优势，从而实现了更高的计算速度和效率提升。 并行计算可以分为时间上的并行（流水线技术）和空间上的并行（多处理器并发计算）。在地球物理勘探中，由于数据量巨大且包含大量可并行计算的成分，高性能计算技术显得尤为重要。GPU计算技术已经在地震勘探领域得到了应用，如加速三维有限元地震波数值模拟和地震属性提取等。 文章特别提到，尽管GPU通用计算在石油勘探领域有所应用，但在电磁法数据处理中的使用相对较少。然而，电磁法数据处理中涉及大量矩阵计算，包括矩阵乘法和线性方程求解，这为GPU并行计算提供了广阔的应用前景。作者通过汉克尔变换的并行计算实例，展示了如何利用GPU的并行计算能力优化这一过程。 在实施汉克尔变换的并行计算时，作者采用了单个线程块，每个线程块内包含与时间点相同数量的线程，每个线程负责一个时间点的汉克尔变换计算。由于各时间点之间的计算相互独立，因此并行计算的效率得以显著提高。文章通过比较512点汉克尔变换的串行计算和并行计算时间，进一步证明了并行计算的优越性。 本文详细阐述了基于GPU的汉克尔变换并行计算方法，强调了其在地球物理勘探数据处理中的潜在价值，特别是在解决大规模计算问题上的优势。通过这种方式，可以显著提升计算效率，为地球物理勘探领域的快速发展提供强有力的技术支持。