[发明专利]一种海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法

权利要求书

1.一种海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于逆时偏移的整体步骤包括三个模块，数据分配模块、逆时偏移模块、实时数据合并模块，所述数据分配模块将单炮数据分配给不同的GPU节点，所述逆时偏移模块将单炮数据计算成像并输出成像文件，所述实时数据合并模块对成像文件实时扫描，并统计分类，计算用户所需要的信息文件个数和大小，以百分比的形式通知用户需要多少时间完成数据合并。

2.根据权利要求1所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述数据分配模块利用轮换计算节点的方式把单炮数据分配给不同的GPU节点，每个节点领取一个单炮的计算任务。

3.根据权利要求2所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述数据分配模块设有任务堆栈，所述任务堆栈存取分配好的任务信息，所述数据分配模块继续分配任务，所述任务堆栈保存每个单炮数据被分配到的计算节点、节点内的GPU卡编号以及相同GPU卡的单炮顺序号。

4.根据权利要求3所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述逆时偏移模块从任务堆栈去领取偏移任务。

5.根据权利要求1所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述逆时偏移模块的成像区域划分时采用先划分深度方向然后划分水平方向的方式。

6.根据权利要求5所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述成像区域深度划分完成满足每一个成像层的的存储空间小于GPU的显存容量，然后在每个成像层中做水平方向的划分；所述成像区域水平方向按照方形网格划分，与GPU内核数目相适应，在每个方向上保留差分阶数所需要的边界宽度。

7.根据权利要求6所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述水平方向按照16x16的方形网格划分，所述GPU内核以16个线程为一组。

8.根据权利要求1所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述逆时偏移模块的波场延拓过程涉及的网格边界的网格存储方式采用边界网格和成像网格分离，把二者分别存储在两块独立而且连续的内存空间中，对边界部分单独处理。

9.根据权利要求1所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述逆时偏移模块逆时偏移过程中以日期、时间、CPU节点号、GPU节点号、单炮的炮号、运行的时长、开始运行的时间来命名输出的单个成像文件。

10.根据权利要求1所述的海量数据GPU波动方程逆时偏移成像方法，其特征在于所述实时数据合并模块采用指定目录的实时扫描方式，通过文件名对目录内的文件做统计分类，计算用户所需要的信息文件个数和大小，以百分比的形式通知用户需要多少时间完成数据合并。