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物探与化探  2016, Vol. 40 Issue (1): 179-184    DOI: 10.11720/wtyht.2016.1.32
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基于CUDA的GPU并行优化重力三维反演
李午阳1,2, 张健1,2, 林巍3
1. 中国科学院大学地球科学学院, 北京 100049;
2. 中国科学院计算与地球动力学实验室, 北京 100049;
3. 犹他大学地质与地球物理系, 美国盐湖城 84112
Regularized inversion of 3D gravity data:a new GPU parallelized method based on CUDA
LI Wu-Yang1,2, ZHANG Jian1,2, LIN Wei3
1. College of Earth Science, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;
2. Key Laboratory of Computational Geodynamics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;
3. Department of Geology and Geophysics, University of Utah, Salt Lake City 84112
全文: PDF(707 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

笔者介绍了一种在PGI Fortran平台上开发的重力三维GPU并行反演算法。该方法采用重加权正则化共轭梯度算法(Re-Weight Regularized Conjugate Gradient),可以在具有NVIDIA显卡的个人计算机上使用CUDA进行并行计算,无需借助工作站即可实现几十至上百倍的计算加速,提供稳定可信的反演结果。并对可视化操作系统进行了优化,实现了在高端计算机系统上亿网格点的反演计算,同时在中、低端计算机也可以实现加速。模型计算结果表明,该算法是一种高效且可靠的重力三维反演并行方法。

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Abstract

We introduce a new 3D parallelgravity inversion method based on CUDA GPU in PGI Fortran,which could be used in PCs and Laptops with NVDIA graphic cards to accelerate iteration speed for Re-Weight Regularized Conjugate Gradient method up to hundreds times.Storage and threads optimization was made for visual OS, leading a more than 0.1 billion cell's number for inversion in PCs.The result of model study shows that this method is an efficient and believable parallel computing algorithm.

收稿日期: 2015-11-07      出版日期: 2016-02-10
:  P631  
基金资助:

国家自然科学基金项目(41574074、41430319)

作者简介: 李午阳(1990-),男,现为中国科学院大学在读博士生,主要研究方向为非震地球物理正反演。
引用本文:   
李午阳, 张健, 林巍. 基于CUDA的GPU并行优化重力三维反演[J]. 物探与化探, 2016, 40(1): 179-184.
LI Wu-Yang, ZHANG Jian, LIN Wei. Regularized inversion of 3D gravity data:a new GPU parallelized method based on CUDA. Geophysical and Geochemical Exploration, 2016, 40(1): 179-184.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2016.1.32      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2016/V40/I1/179

[1] Lü Q,Qi G,Yan J.3D geologic model of Shizishan ore field constrained by gravity and magnetic interactive modeling:A case history[J].Geophysics,2012,78(1):B25-B35.

[2] Wang G,Zhang S,Yan C,et al.Mineral potential targeting and resource assessment based on 3D geological modeling in Luanchuan region,China[J].Computers & Geosciences,2011,37(12):1976-1988.

[3] 姚长利,郝天珧.重磁遗传算法三维反演中高速计算及有效存储方法技术[J].地球物理学报,2003,46(2):252-258.

[4] 陈召曦,孟小红,刘国峰,等.基于GPU的任意三维复杂形体重磁异常快速计算[J].物探与化探,2012,36(1):117-121.

[5] Chen Z,Meng X,Guo L,et al.GICUDA:A parallel program for 3D correlation imaging of large scale gravity and gravity gradiometry data on graphics processing units with CUDA[J].Computers & Geosciences,2012,46:119-128.

[6] 林巍,张健,李家彪.南沙中业群礁地区中生代残留盆地GPU重力异常三维反演[J].热带海洋学报,2013,32(4):36-42.

[7] Cuma M,Wilson G A,Zhdanov M S.Large-scale 3D inversion of potential field data[J].Geophysical Prospecting,2012,60(6):1186-1199.

[8] Cuma M,Zhdanov M S.Massively parallel regularized 3D inversion of potential fields on CPUs and GPUs[J].Computers & Geosciences,2014,62:80-87.

[9] Zhdanov M S.New advances in regularized inversion of gravity and electromagnetic data[J].Geophysical Prospecting,2009,57(4):463-478.

[10] Portniaguine O,Zhdanov M S.Focusing geophysical inversion images[J].Geophysics,1999,64(3):874-887.

[11] Zhdanov M S.Geophysical inverse theory and regularization problems[M].Elsevier,2002.

[12] Cook S.CUDA programming:a developer's guide to parallel computing with GPUs[M].Newnes,2012.

[13] Hoshino T,Maruyama N,Matsuoka S,et al.CUDA vs openACC:Performance case studies with kernel benchmarks and a memory-bound CFD application[C]//Cluster,Cloud and Grid Computing (CCGrid),201313th IEEE/ACM International Symposium on.IEEE,2013:136-143.

[14] Zhdanov M S,Smith R B,Gribenko A,et al. Three-dimensional inversion of large-scale EarthScopemagnetotelluric data based on the integral equation method:Geoelectrical imaging of the Yellowstone conductive mantle plume[J].Geophysical Research Letters,2011,38(8):1-7.

[15] Cox L H,Wilson G A,Zhdanov M S.3D inversion of airborne electromagnetic data using a moving footprint[J].Exploration Geophysics,2010,41(4):250-259.

[1] 陈秀娟, 刘之的, 刘宇羲, 柴慧强, 王勇. 致密储层孔隙结构研究综述[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 22-31.
[2] 肖关华, 张伟, 陈恒春, 卓武, 王艳君, 任丽莹. 浅层地震技术在济南地下空间探测中的应用[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 96-103.
[3] 石磊, 管耀, 冯进, 高慧, 邱欣卫, 阙晓铭. 基于多级次流动单元的砂砾岩储层分类渗透率评价方法——以陆丰油田古近系文昌组W53油藏为例[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 78-86.
[4] 陈大磊, 王润生, 贺春艳, 王珣, 尹召凯, 于嘉宾. 综合地球物理探测在深部空间结构中的应用——以胶东金矿集区为例[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 70-77.
[5] 周能, 邓可晴, 庄文英. 基于线性放电法的多道脉冲幅度分析器设计[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 221-228.
[6] 吴燕民, 彭正辉, 元勇虎, 朱今祥, 刘闯, 葛薇, 凌国平. 一种基于差分接收的电磁感应阵列探头的设计与实现[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 214-220.
[7] 王猛, 刘媛媛, 王大勇, 董根旺, 田亮, 黄金辉, 林曼曼. 无人机航磁测量在荒漠戈壁地区的应用效果分析[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 206-213.
[8] 张化鹏, 钱卫, 刘瑾, 武立林, 宋泽卓. 基于伪随机信号的磁电法渗漏模型试验[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 198-205.
[9] 张建智, 胡富杭, 刘海啸, 邢国章. 煤矿老窑采空区地—井TEM响应特征[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 191-197.
[10] 张宇哲, 孟麟, 王智. 基于Gmsh的起伏地形下井—地直流电法正演模拟[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 182-190.
[11] 马德志, 王炜, 金明霞, 王海昆, 张明强. 海上地震勘探斜缆采集中鬼波产生机理及压制效果分析[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 175-181.
[12] 张洁. 基于拉伸率的3DVSP道集切除技术及应用[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 169-174.
[13] 丁骁, 莫思特, 李碧雄, 黄华. 混凝土内部裂缝对电磁波传输特性参数的影响[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 160-168.
[14] 崔瑞康, 孙建孟, 刘行军, 文晓峰. 低阻页岩电阻率主控因素研究[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 150-159.
[15] 陈亮, 付立恒, 蔡冻, 李凡, 李振宇, 鲁恺. 基于模拟退火法的磁共振测深多源谐波噪声压制方法[J]. 物探与化探, 2022, 46(1): 141-149.
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