利用CUDA、OpenCL和SPITS加速地震数据云叠加方法

Gustavo Ciotto Pinton, Edson Borin
{"title":"利用CUDA、OpenCL和SPITS加速地震数据云叠加方法","authors":"Gustavo Ciotto Pinton, Edson Borin","doi":"10.5753/eradsp.2020.16892","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Técnicas de imageamento do subsolo marítimo vêm sendo fundamentais para diversas aplicações da indústria, notadamente para a exploração de petróleo e gás. Neste artigo, nós avaliamos uma implementação para a procura de parâmetros do meio marítimo maximizando a medida de coerência para três diferentes modelos de tempo de trânsito 2D (incluindo o modelo OCT) que automaticamente realiza a distribuição de tarefas idempotentes e independentes a nós de uma nuvem computacional com suporte às plataformas CUDA e OpenCL. Além disso, para evitar degredação de desempenho devido a fenômenos como a transferência de dados e \\emph{cache misses}, nós introduzimos uma heurística para a seleção da fração dos dados que deve ser de fato considerada.","PeriodicalId":137925,"journal":{"name":"Anais da XI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP 2020)","volume":"265 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-08-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Aceleração de métodos de empilhamento de dados sísmicos na nuvem com CUDA, OpenCL e SPITS\",\"authors\":\"Gustavo Ciotto Pinton, Edson Borin\",\"doi\":\"10.5753/eradsp.2020.16892\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Técnicas de imageamento do subsolo marítimo vêm sendo fundamentais para diversas aplicações da indústria, notadamente para a exploração de petróleo e gás. Neste artigo, nós avaliamos uma implementação para a procura de parâmetros do meio marítimo maximizando a medida de coerência para três diferentes modelos de tempo de trânsito 2D (incluindo o modelo OCT) que automaticamente realiza a distribuição de tarefas idempotentes e independentes a nós de uma nuvem computacional com suporte às plataformas CUDA e OpenCL. Além disso, para evitar degredação de desempenho devido a fenômenos como a transferência de dados e \\\\emph{cache misses}, nós introduzimos uma heurística para a seleção da fração dos dados que deve ser de fato considerada.\",\"PeriodicalId\":137925,\"journal\":{\"name\":\"Anais da XI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP 2020)\",\"volume\":\"265 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2020-08-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais da XI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP 2020)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/eradsp.2020.16892\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais da XI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP 2020)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eradsp.2020.16892","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

海底成像技术已经成为许多工业应用的基础,特别是石油和天然气勘探。在本文中,我们评估的实施寻找海洋资源最大化的衡量参数一致性三个不同类型的交通时间10月2 d模型(包括幂等)自动执行的任务的分配和独立的云计算节点支持CUDA平台和应用程序。此外,为了避免由于数据传输和缓存丢失等现象造成的性能下降,我们引入了一种启发式方法来选择实际应该考虑的数据部分。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Aceleração de métodos de empilhamento de dados sísmicos na nuvem com CUDA, OpenCL e SPITS
Técnicas de imageamento do subsolo marítimo vêm sendo fundamentais para diversas aplicações da indústria, notadamente para a exploração de petróleo e gás. Neste artigo, nós avaliamos uma implementação para a procura de parâmetros do meio marítimo maximizando a medida de coerência para três diferentes modelos de tempo de trânsito 2D (incluindo o modelo OCT) que automaticamente realiza a distribuição de tarefas idempotentes e independentes a nós de uma nuvem computacional com suporte às plataformas CUDA e OpenCL. Além disso, para evitar degredação de desempenho devido a fenômenos como a transferência de dados e \emph{cache misses}, nós introduzimos uma heurística para a seleção da fração dos dados que deve ser de fato considerada.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信