GPU/CPU协同并行计算全波形反演理论及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 地震全波形反演 | 第12-13页 |
| 1.2.2 GPU硬件的发展 | 第13-14页 |
| 1.2.3 GPGPU及应用领域 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文技术路线 | 第17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 FWI反演基本理论 | 第19-28页 |
| 2.1 声学近似下的波动方程 | 第19-21页 |
| 2.2 格林函数 | 第21-22页 |
| 2.3 波动方程规格网格的离散化 | 第22-24页 |
| 2.3.1 各阶导数的差分形式 | 第22-23页 |
| 2.3.2 声波方程的离散化处理 | 第23-24页 |
| 2.4 Frechét导数 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 CUDA模型及并行程序重构优化 | 第28-46页 |
| 3.1 CUDA技术 | 第28-34页 |
| 3.1.1 体系结构 | 第28-29页 |
| 3.1.2 CUDA编程模型和执行模式 | 第29-31页 |
| 3.1.3 GPU的存储结构 | 第31-33页 |
| 3.1.4 CUDA编程语言 | 第33-34页 |
| 3.2 并行程序的重构方法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 基于数组和循环的重构 | 第34-37页 |
| 3.2.2 分支、条件语句的重构 | 第37-38页 |
| 3.3 并行程序优化方法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 数据传输与内存优化 | 第38-42页 |
| 3.3.2 执行配置 | 第42-44页 |
| 3.3.3 指令上的优化 | 第44页 |
| 3.3.4 流程控制 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 FWI反演流程实现及并行处理 | 第46-58页 |
| 4.1 波场正演 | 第46-49页 |
| 4.2 逆时递推模拟 | 第49-50页 |
| 4.3 共轭梯度反演流程 | 第50-53页 |
| 4.4 反演模块并行化 | 第53-57页 |
| 4.4.1 正演模块并行化 | 第54-56页 |
| 4.4.2 逆时递推过程并行化 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 速度模型反演及并行模块测试分析 | 第58-68页 |
| 5.1 正演流程、逆时递推过程异构代码测试 | 第58-60页 |
| 5.2 并行代码效果及瓶颈分析 | 第60-61页 |
| 5.3 地质模型的反演测试及结果分析 | 第61-67页 |
| 5.3.1 三层断层模型反演 | 第61-65页 |
| 5.3.2 复杂多层模型 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 论文的主要贡献 | 第69页 |
| 6.3 存在不足和未来工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第76-77页 |
