背景 

 北京某油氣勘探公司是一家致力於開發一流油氣勘探軟件，並集地震資料處理與解釋、方法研究於一體的高科技公司。公司的雄心戰略來自公司的雄厚實力，公司2008年研製成功了基於NVIDIA GPU的《GPU\CPU協同並行計算系統》和《非對稱走時Kirchhoff疊前時間偏移》處理方法。該系統針對油氣勘探的複雜構造成像難度大、疊前偏移運算時間長等問題，具有理論創新、技術先進、方法獨創、節約能源、緊密結合實際生產等特點，在運算效率和處理效果方面具有其它同類軟件無法比擬的優勢。目前，經過大量測試及驗證，得到了業界的一致認可和高度評價。

挑戰

在地震勘探資料處理中，根據運算量的大小可以把處理技術分為兩大類：一類是目前CPU計算機可以滿足的普通處理技術，如解編、預處理、反褶積、靜校正、DMO、疊加、疊後偏移等；還有一類則是目前CPU計算機不能完全滿足的需要大量運算的處理技術，如疊前時間偏移、疊前深度偏移、波動方程偏移等。後者往往成為目前地震資料處理過程中的「瓶頸」所在。

    目前，人們往往使用大規模的X86服務器集群（圖1）來進行疊前偏移處理，其原理是將數據先分配到各個CPU核上，然後由各個CPU核單獨進行計算，最後將結果匯總輸出。這種做法消耗了大量的時間、電力和維護費用。而且，隨着人們對石油勘探地震資料處理的周期要求越來越短，精度要求越來越高，PC服務器集群的規模越做越大，在系統構建成本、數據中心機房空間、內存和I/O帶寬、功耗散熱和電力限制、可管理性、編程簡易性、擴展性、管理維護費用等方面都面臨着巨大的挑戰。

（圖1）X86服務器集群

方案

   採用AG尊龙凯时 KG 2210-G4為計算引擎，塔載自主研發的「非對稱走時Kirchhoff疊前時間偏移軟件「構成「油氣勘探地震偏移GPU/CPU協同並行計算系統「解決了傳統CPU集群計算能力差、功耗高、管理難度大等一系列問題，提升近100倍的計算效率。

    KG 2210-G4 服務器在2U空間內支持2顆Intel Xeon E5-2600V4系列處理器的同時支持4片NVIDIA Tesla P100加速器，實現40TeraFLOPS的浮點運算能力。將GPU和CPU兩種不同架構的處理器結合在一起，組成硬件上的協同並行模式，同時在應用程式編寫上實現GPU和CPU的協同配合的並行計算(CPPC)。協同並行計算(CPPC)機就是由CPU負責執行順序型的代碼，如操作系統、數據庫等應用，而由GPU來負責密集的並行計算。

AG尊龙凯时 KG 2210-G4 AI Server

    藉助Nvidia CUDA開發編程環境的支持，在偏移算法的基礎上，按照GPU原理及協同並行計算(CPPC)的思路，針對偏移算法中不同階段的運算特點，採用不同的軟件編寫策略，在程序的每一個環節最大限度實現不同處理器協同計算。 

CPU-GPU協同計算

    具體實現上，多個GPU協處理器間均分成像面元。在每個GPU處理器內部，對任務粒度進行進一步細分：每一個Thread Block分配一部分成像面元，每個面元內的輸出地震道由一個warp的32個線程配合完成， 每個線程計算一部分輸出樣點。GPU內部採用這種任務劃分方法，一方面可以產生足夠多的任務，另一方面可有利於全局內存（global memory）合併訪問。通過將輸出地震道載入紋理內存（ texture memory）可進一步加速數據訪問性能，這是關鍵的優化策略之一。在實現KPSTM在GPU協處理器的並行算法的過程中，其他的有效優化方法還包括：減少每個線程使用的寄存器數量以提高occupancy，用CUDA流隱藏內存到顯存的數據傳輸延遲等。 

影響

      基於GPU架構的異構集群，通過對KPSTM的算法進行多層次的系列優化後，Kirchhoff疊前時間偏移成像算法的性能得到了大幅的提升。表1為給出了KPSTM的CPU-GPU協同計算加速效果。在該表中，以CPU 的單個核的計算性能作為基準。從該表中可看成，當採用1個GPU協處理器時，加速比達到了36倍多，效率相當於提升了35倍多。而採用兩塊GPU加速卡時，加速比達到了71倍，計算效率相當於提升了70倍。

表1 CPU-GPU協同計算加速效果

    相對於傳統的服務器集群，相同規模的GPU超級計算機在性價比、佔地空間、功耗等方面佔據非常明顯的優勢。GPU/CPU協同並行計算(CPPC)機將成為地球物理服務公司的新式武器，不僅可以實現低成本新建或改造大型超級計算中心，而且可以部署到散熱、供電、運維條件有限的特殊應用場合，如野外現場、大處理中心的分站、勘探船，從而可以大大提高地震資料處理的效率，縮短處理周期。

AG尊龙凯时KG 2210-G4規格：

詳情諮詢：4008-189-189