一种处理叠前逆时偏移数据的系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种处理叠前逆时偏移数据的系统，包含：多个计算模块，每个所述计算模块用于处理待处理叠前逆时偏移数据的一部分；数据中继模块，其与每个所述计算模块相连，用于实现所述计算模块之间的数据交互。本发明专利技术还公开了一种处理叠前逆时偏移数据的方法，包含以下步骤：获取待处理的叠前逆时偏移数据；将所述数据划分为多个数据单元；分别以每个数据单元为处理对象同时对所有所述数据单元进行并行处理，从而得到最终的处理结果。与现有技术相比，利用本发明专利技术的处理方法以及系统处理数据，不仅避免了GPU显存对数据量以及计算量的限制，还大大提高了数据处理效率。并进一步的缩短了单一GPU处理数据的处理时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质勘探领域，具体说涉及一种处理叠前逆时偏移数据的系统及方法。
技术介绍
叠前逆时偏移是一项计算密集型和数据密集型的地震偏移成像方法。近年来快速发展的图形处理器(GraphicProcessingUnit简称GPU)技术，为叠前深度偏移处理提供了强有力的工具，大大提高了叠前逆时偏移数据的处理效率。但是GPU本身拥有的显存空间限制(一般为4-8GB)制约了GPU可以处理的叠前逆时偏移数据的数据量以及计算量。为了处理更大数据量以及计算量的叠前逆时偏移数据，并进一步提高叠前逆时偏移数据的处理效率，需要一种新的处理叠前逆时偏移数据的系统及方法。
技术实现思路
针对现有处理方法存在的问题，本专利技术提供了一种处理叠前逆时偏移数据的方法，所述方法包含以下步骤：步骤一，获取待处理的叠前逆时偏移数据；步骤二，将所述叠前逆时偏移数据划分为多个数据单元；步骤三，分别以每个所述数据单元为处理对象同时对所有所述数据单元进行并行处理，从而得到每个所述数据单元的处理结果，进而获得所述叠前逆时偏移数据的处理结果。在一实施例中，在所述步骤二中，根据计算需求动态确定所述数据单元的数目。在一实施例中，所述步骤三包含以下步骤：数据划分步骤，将所述数据单元划分为独立数据以及重叠数据；独立数据处理步骤，对所述独立数据进行处理从而获得独立数据处理结果；重叠数据处理步骤，对所述重叠数据进行处理从而获得重叠数据处理结果。在一实施例中，所述重叠数据处理步骤包含以下步骤：第一重叠处理步骤，对所述重叠数据进行处理从而获取第一重叠处理结果；数据交换步骤，对不同数据单元的对应的所述第一重叠处理结果进行数据交换从而获取第二重叠处理结果。在一实施例中，在所述步骤三中，在进行所述独立数据处理步骤的同时进行所述数据交换步骤。在一实施例中，所述重叠数据处理步骤还包含第二重叠处理步骤，对所述第二重叠处理结果进行处理从而获取所述重叠数据处理结果。在一实施例中，在所述独立数据处理步骤执行完毕时执行所述第二重叠处理步骤。在一实施例中，其特征在于，所述步骤三还包含获取数据单元处理结果步骤，基于所述独立数据处理结果以及所述重叠数据处理结果获取所述数据单元的处理结果。本专利技术还提出了一种处理叠前逆时偏移数据的系统，所述系统包含：多个计算模块，每个所述计算模块用于处理待处理的叠前逆时偏移数据的一个数据单元；数据中继模块，其与每个所述计算模块相连，用于实现所述计算模块之间的数据交互。在一实施例中，每个所述计算模块采用一块图形处理器构建。与现有技术相比，利用本专利技术的处理方法以及系统处理数据，不仅避免了GPU显存对数据量以及计算量的限制，还大大提高了数据处理效率。并进一步的缩短了GPU处理数据的处理时间。本专利技术的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本专利技术的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本专利技术而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例共同用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是根据本专利技术一实施例执行流程图；图2是根据本专利技术一实施例的数据单元划分示意图；图3是现有技术处理数据的时间步示意图；图4是根据本专利技术一实施例处理数据的时间步示意图；图5是根据本专利技术一实施例的部分执行流程图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此本专利技术的实施人员可以充分理解本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本专利技术。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。在现有技术中，当叠前逆时偏移数据的数据量较大时，由于GPU显存不足，因此GPU无法满足数据量以及计算量需求。为了解决这一难题，本专利技术提出了一种处理叠前逆时偏移数据的方法及系统。本专利技术利用GPU的并行计算架构(ComputingUnifiedDeviceArchitecture简称CUDA)采用多卡联合作业模式来解决单一GPU显存容量不足的问题。接下来基于流程图来详细描述本专利技术的方法的执行过程。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。如图1所示，首先执行步骤S110，获取待处理的叠前逆时偏移数据。然后执行步骤S120，将待处理的叠前逆时偏移数据划分为多个数据单元。这样相对于叠前逆时偏移数据整体而言，单独的一个数据单元的数据量以及计算量大大的减少。在本实施例中，根据当前的计算需求动态确定数据单元的数目。针对划分后的数据单元，本专利技术的处理系统构造有多个计算模块，每个计算模块用于处理一个数据单元。在本实施例中，每个所述计算模块采用一块GPU卡来构建。采用多块GPU，每块GPU处理一个数据单元，基于GPU的CUDA架构，在整体上所有GPU可以并行执行数据处理行为，即所有数据单元的处理行为可以同时进行。这样不仅解决了单一GPU无法满足叠前逆时偏移数据整体的数据量以及计算量的问题，而且大大提高了计算效率。在本实施例中，将叠前逆时偏移数据划分成n个数据单元，每块GPU卡处理一个数据单元。接下来就可以执行步骤S130，并行处理数据。分别以每个数据单元为处理对象同时对所有数据单元进行并行处理，从而得到每个数据单元的处理结果，进而获得叠前逆时偏移数据的处理结果。当然的，在利用GPU进行数据处理之前要对GPU设备进行初始化、设备选择、输出传输、线程网格的设定等这些初始工作，之后开始多卡GPU并行处理。在本说明书中对上述准备步骤就不多加赘述。相较于利用一个GPU卡处理全部的叠前逆时偏移数据的处理模式，多卡并行处理模式下相应的逆时偏移计算也较复杂。叠前逆时偏移数据是由众多炮数据体组成的，每次计算一个炮数据体。利用多卡联合计算一个炮数据体，意味着将一个炮数据体分别用不同的GPU卡计算。即需要将一个炮数据体按照如图2所示的方式分为n个数据单元(卡1、卡2…卡n)。由于炮数据体本身的数据内容性质，在划分数据单元时，相邻两个数据单元会存本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种处理叠前逆时偏移数据的方法，所述方法包含以下步骤：步骤一，获取待处理的叠前逆时偏移数据；步骤二，将所述叠前逆时偏移数据划分为多个数据单元；步骤三，分别以每个所述数据单元为处理对象同时对所有所述数据单元进行并行处理，从而得到每个所述数据单元的处理结果，进而获得所述叠前逆时偏移数据的处理结果。

【技术特征摘要】
1.一种处理叠前逆时偏移数据的方法，所述方法包含以下步骤：
步骤一，获取待处理的叠前逆时偏移数据；
步骤二，将所述叠前逆时偏移数据划分为多个数据单元；
步骤三，分别以每个所述数据单元为处理对象同时对所有所述数据单元进行
并行处理，从而得到每个所述数据单元的处理结果，进而获得所述叠前逆时偏移
数据的处理结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤二中，根据计算需
求动态确定所述数据单元的数目。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三包含以下步骤：
数据划分步骤，将所述数据单元划分为独立数据以及重叠数据；
独立数据处理步骤，对所述独立数据进行处理从而获得独立数据处理结果；
重叠数据处理步骤，对所述重叠数据进行处理从而获得重叠数据处理结果。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述重叠数据处理步骤包含以
下步骤：
第一重叠处理步骤，对所述重叠数据进行处理从而获取第一重叠处理结果；
数据交换步骤，对不同数据单元的对应的所述第一重叠处理结果进行数据交
换从而获取第二重叠处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：张慧宇，孔祥宁，李博，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11