背景 

 北京某油气勘探公司是一家致力于开发一流油气勘探软件，并集地震资料处理与解释、方法研究于一体的高科技公司。公司的雄心战略来自公司的雄厚实力，公司2008年研制成功了基于NVIDIA GPU的《GPU\CPU协同并行计算系统》和《非对称走时Kirchhoff叠前时间偏移》处理方法。该系统针对油气勘探的复杂构造成像难度大、叠前偏移运算时间长等问题，具有理论创新、技术先进、方法独创、节约能源、紧密结合实际生产等特点，在运算效率和处理效果方面具有其它同类软件无法比拟的优势。目前，经过大量测试及验证，得到了业界的一致认可和高度评价。

挑战

在地震勘探资料处理中，根据运算量的大小可以把处理技术分为两大类：一类是目前CPU计算机可以满足的普通处理技术，如解编、预处理、反褶积、静校正、DMO、叠加、叠后偏移等；还有一类则是目前CPU计算机不能完全满足的需要大量运算的处理技术，如叠前时间偏移、叠前深度偏移、波动方程偏移等。后者往往成为目前地震资料处理过程中的“瓶颈”所在。

    目前，人们往往使用大规模的X86服务器集群（图1）来进行叠前偏移处理，其原理是将数据先分配到各个CPU核上，然后由各个CPU核单独进行计算，最后将结果汇总输出。这种做法消耗了大量的时间、电力和维护费用。而且，随着人们对石油勘探地震资料处理的周期要求越来越短，精度要求越来越高，PC服务器集群的规模越做越大，在系统构建成本、数据中心机房空间、内存和I/O带宽、功耗散热和电力限制、可管理性、编程简易性、扩展性、管理维护费用等方面都面临着巨大的挑战。

（图1）X86服务器集群

方案

   采用金品 KG 2210-G4为计算引擎，塔载自主研发的“非对称走时Kirchhoff叠前时间偏移软件“构成“油气勘探地震偏移GPU/CPU协同并行计算系统“解决了传统CPU集群计算能力差、功耗高、管理难度大等一系列问题，提升近100倍的计算效率。

    KG 2210-G4 服务器在2U空间内支持2颗Intel Xeon E5-2600V4系列处理器的同时支持4片NVIDIA Tesla P100加速器，实现40TeraFLOPS的浮点运算能力。将GPU和CPU两种不同架构的处理器结合在一起，组成硬件上的协同并行模式，同时在应用程序编写上实现GPU和CPU的协同配合的并行计算(CPPC)。协同并行计算(CPPC)机就是由CPU负责执行顺序型的代码，如操作系统、数据库等应用，而由GPU来负责密集的并行计算。

金品 KG 2210-G4 AI Server

    借助Nvidia CUDA开发编程环境的支持，在偏移算法的基础上，按照GPU原理及协同并行计算(CPPC)的思路，针对偏移算法中不同阶段的运算特点，采用不同的软件编写策略，在程序的每一个环节最大限度实现不同处理器协同计算。 

CPU-GPU协同计算

    具体实现上，多个GPU协处理器间均分成像面元。在每个GPU处理器内部，对任务粒度进行进一步细分：每一个Thread Block分配一部分成像面元，每个面元内的输出地震道由一个warp的32个线程配合完成， 每个线程计算一部分输出样点。GPU内部采用这种任务划分方法，一方面可以产生足够多的任务，另一方面可有利于全局内存（global memory）合并访问。通过将输出地震道载入纹理内存（ texture memory）可进一步加速数据访问性能，这是关键的优化策略之一。在实现KPSTM在GPU协处理器的并行算法的过程中，其他的有效优化方法还包括：减少每个线程使用的寄存器数量以提高occupancy，用CUDA流隐藏内存到显存的数据传输延迟等。 

影响

      基于GPU架构的异构集群，通过对KPSTM的算法进行多层次的系列优化后，Kirchhoff叠前时间偏移成像算法的性能得到了大幅的提升。表1为给出了KPSTM的CPU-GPU协同计算加速效果。在该表中，以CPU 的单个核的计算性能作为基准。从该表中可看成，当采用1个GPU协处理器时，加速比达到了36倍多，效率相当于提升了35倍多。而采用两块GPU加速卡时，加速比达到了71倍，计算效率相当于提升了70倍。

表1 CPU-GPU协同计算加速效果

    相对于传统的服务器集群，相同规模的GPU超级计算机在性价比、占地空间、功耗等方面占据非常明显的优势。GPU/CPU协同并行计算(CPPC)机将成为地球物理服务公司的新式武器，不仅可以实现低成本新建或改造大型超级计算中心，而且可以部署到散热、供电、运维条件有限的特殊应用场合，如野外现场、大处理中心的分站、勘探船，从而可以大大提高地震资料处理的效率，缩短处理周期。

金品KG 2210-G4规格：

详情咨询：4008-189-189