利用GPU和FPGA加速实现Airchhoff叠前时间偏移的综述报告.docx

利用GPU和FPGA加速实现Airchhoff叠前时间偏移的综述报告
Airchhoff叠前时间偏移（Airchhoffpre-stacktimemigration，简称APSTM）是石油勘探中一种重要的地震数据处理方法。APSTM能够将叠前数据转换为叠后时间或深度，从而准确地刻画地下构造信息，是勘探中必不可少的工具。但由于其算法复杂度高且对处理速度要求严格，传统的CPU实现速度较慢，处理效率较低。因此，利用GPU和FPGA加速实现APSTM成为了一种新的研究方向。
首先介绍APSTM算法的基本原理。APSTM的过程可以分为三个步骤：采集数据、叠前处理和叠后处理。其中，叠前处理是APSTM算法的核心，也是处理复杂度最高的部分。叠前处理的主要步骤包括变换、滤波、叠加和插值等。在这些步骤中，变换是实现加速的关键。
接着讲解利用GPU加速APSTM的方法。由于GPU具有强大的并行计算能力，利用其进行APSTM处理可以提高处理速度。GPU加速APSTM的方法可以分为以下步骤：将APSTM算法用CUDA语言进行实现，利用GPU的多流处理能力对算法进行并行化，采用多进程处理的方式使每个流同时处理一部分数据，从而提高处理速度。实验结果显示，与传统CPU实现相比，使用GPU加速的APSTM处理速度可提高70倍以上，算法效率大大提高。
然后介绍利用FPGA加速APSTM的方法。FPGA具有可重构性和高并行性的特点，可以提高处理效率，并且能够对算法进行一定程度的优化。在利用FPGA加速APSTM时，通常采用VHDL语言对算法进行实现，通过并行电路结构实现APSTM算法中的不同处理步骤。实验结果显示，与传统CPU实现相比，使用FPGA加速的APSTM处理速度可提高10倍以上，算法效率也得到了有效提高。
最后总结，GPU和FPGA加速可以提高APSTM算法的处理效率，从而实现更快速、更准确的地下构造探测。虽然利用GPU和FPGA进行APSTM算法的加速实现还处于研究的初步阶段，但是这种研究将会对石油勘探领域产生重大影响，并且未来还有很大的发展潜力。