面向大规模RTM处理的CPU_GPU集群架构.pdf下载

面向大规模RTM处理的CPU_GPU集群架构.pdf

面向大规模RTM处理的CPU_GPU集群架构.pdf

CPU与GPU全栈技术深度解析

CPU作为计算机的核心处理器，其本质是由数十亿晶体管构成的微架构，遵循冯·诺依曼体系完成取指、译码、执行、写回的循环流程。核心性能指标包括IPC、时钟频率和多级缓存设计。CPU广泛应用于通用计算、实时处理、并行计算等多个领域，通过AVX-512等指令集实现科学计算加速，并与操作系统深度协作完成中断处理、特权级切换等关键任务。现代CPU通过与内存、存储等硬件的协同提升性能，同时采用多级权限机制保障系统安全。不同应用场景对CPU指令集有差异化需求，如科学计算依赖AVX-512，媒体处理需要AMX扩展。未来CPU

RTMPy：面向地震逆时偏移的GPU加速Python实现

逆时偏移（RTM）是高精度地震成像的核心算法，其本质是求解三维波动方程并执行时间域波场互相关，计算复杂度呈O(Nt·Nx·Ny·Nz)增长，面临严峻的计算墙与内存墙瓶颈。传统CPU实现受限于低并行度与DDR带宽，难以支撑大规模三维模型实时迭代；而GPU凭借超高的浮点算力（如A100达82 TFLOPS）和TB级显存带宽，天然适配RTM中规则Stencil差分、全网格并行更新及批量快照访存等特征。RTMPy正是这一技术路径的工程落地——它不是视频流库，而是基于CUDA C++核心+Python编排的专用RTM

CUDA加速TTI介质有限差分正演与逆时偏移RTM的实现与优化

地震波数值模拟是地球物理勘探的核心技术，但在复杂构造区域，各向同性假设已难以满足高精度成像需求。倾斜横向各向同性（TTI）介质模型通过引入Thomsen参数描述波速随方向的变化，能更真实地反映页岩层、裂缝带等地质特征。有限差分法因其规则网格上的局部模板计算特性，天然适合GPU并行加速，成为工业界正演模拟的主流选择。逆时偏移（RTM）作为高精度成像算法，其计算量巨大，尤其TTI介质模拟比各向同性高一个量级，必须借助CUDA在GPU上实现才具备实用价值。本文从波动方程离散、高阶差分系数、CPML吸收边界到共享内

三维逆时偏移GPU_CPU机群实现方案研究.pdf

本文主要研究了在GPU（Graphics Processing Unit）和CPU（Central Processing Unit）机群上实现三维RTM的策略，以解决大规模计算和存储需求的问题。