【摘 要】
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为适应海量地震数据以及集群并行规模不断增大的趋势,本文提出了多维度成像空间分解算法.根据大规模集群系统有多个并行层次的特征,首先沿炮检距方向分解成像空间,然后再沿In
【机 构】
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中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心,河北涿州072751
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为适应海量地震数据以及集群并行规模不断增大的趋势,本文提出了多维度成像空间分解算法.根据大规模集群系统有多个并行层次的特征,首先沿炮检距方向分解成像空间,然后再沿In-line方向继续切分,直到成像空间小于计算节点物理内存,最后在二维地表上以面元为单位分解成像空间.算法实现上,共炮检距成像空间映射到计算节点组上,计算节点内的CPU核之间按照round—robin均分面元.该并行算法在不增加数据通信量的情况下,降低了内存的需求,减少了通信开销和同步时间,提高了数据的局部性.实际资料测试表明,该并行算法比传统的输出并行和输入并行算法具备更好的性能与可扩展性,实验作业调度多达497个节点,7552个线程,仍然具备较好加速效果.
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