基于E级超算的拟P波方程地震波模拟并行优化

来源 :湖南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:luomlkm
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
地震波模拟是地球物理科学研究不可或缺的一部分。在地球物理学中,数值模拟揭示了一些物理场信息,这些物理场在测量时是不容易获取的,因此通过数值模拟可以更好地了解场的行为和地下结构。在进行地震波模拟计算时,对于较小的模型,可以使用单个计算节点进行波场的数值模拟。但是,当规模较大时,这一运算效率远远不能达到工业化的应用要求。更何况是,当模型巨大时,往往单个计算节点的内存很难满足整个计算过程的要求。解决这类巨大的计算量或者内存需求较大的问题的有效手段是采用并行计算。因此研究基于拟P波方程的地震波模拟并行优化具有重要的理论意义和应用价值。论文在曙光E级原型机上开展了基于拟P波方程的正演模拟算法研究,主要工作内容如下:(1)提出了一种基于CUDA流和Linux多线程技术的节点内优化方案。使用CUDA异步传输替代同步传输,在计算的同时完成不同CUDA核心之间必要的中间数据交换,极大地减少了CUDA核心的空闲等待时间,同时引入Linux多线程技术提高CPU执行效率。(2)提出了一种基于多节点进程划分和节点内并行加速的节点间优化方案。采用炮数据三维划分的区域分解方法对单炮数据进行划分,并且通过MPI消息传递机制实现划分后的各个子域与各个进程(计算节点)的绑定以及整个计算过程中各节点间的数据通信。同时,各个进程(计算节点)采用CUDA流与Linux多线程技术有效提高各个节点GPU和CPU的计算效率。最终实现各炮数据在多节点间的分布式计算,有效实现了算法的可拓展性和移植性。(3)设计了一款基于E级超算的地震波模拟web平台。隐藏底层算法的实现过程以及复杂的超算参数配置,使得算法在应用上更加透明且易操作。
其他文献
山区流域水文气象和地形地貌条件复杂,每年都会发生不同程度的洪涝灾害。对国民经济和社会和谐稳定造成极大的影响,因此搞好山区流域的洪水预报对减轻洪涝灾害的损失和促进国民经济的发展具有重要意义。论文从流域防洪减灾的实际出发,将BP神经网络原理应用于闽北山区崇阳溪上游流域,建立BP神经网络模型进行降雨径流预报研究,主要内容如下:(1)利用流域DEM数据提取研究流域边界,采用泰森多边形法将流域划分为7个单元
索缆是结构中重要的受力部件。然而,索缆所处的自然环境通常较为恶劣,且更换困难。位移是监测索缆“健康”状态的一个重要参数。因此对索缆的位移进行监测十分重要。传统的接触式位移测量方法存在的设备安装困难、测量精度易受环境影响、人工参与度高等问题,为此,本工作探索基于双目视觉的索缆位移测量方法。首先,为了降低对标志物尺寸大小的约束,本工作采用基于一维标定物的相机标定算法并对该算法进行改进。在原有的一维标定
学位
学位
近些年,环境污染事件的发生率逐年提高,迫切需要环境污染事件的快速监测,而传统的环境污染监控手段仍然存在监测技术配套性差和地区发展不平衡的问题,无法做到全区域、全时段、全种类的覆盖。网络新闻文本因具有广泛性、真实性和新鲜性的特点,往往可以弥补物理设备监测的不足。但是,环境污染事件往往存在“多米诺效应”,其新闻文本中易出现诸多干扰信息,如多个时间、地点和人物的混合表达,使得网络新闻文本蕴含环境污染事件
学位
学位
随着新浪微博、微信等社交媒体的崛起,互联网媒体及电子出版物代替了传统报纸等纸质出版物成为人们发布和获取信息的主要渠道。网络的飞速发展以及各种移动终端设备的流行促使网络电子文本信息的爆炸式增涨,如何从海量电子文本信息里快速汲取有效信息逐步成为研究热点问题,文本摘要自动生成技术正是解决这一问题的核心。文本摘要自动生成技术不仅仅可以提升获取信息的效率,更支撑了智能应答系统、网络舆论解析等上层应用的建设。
在实际学习与科研中,许多情况下需要将灰度图像渲染成彩色图像,例如将黑白照片着色、对夜视成像效果进行彩色化等等。现较为流行的灰度图像着色的方法是专业技术人员借助专业的图像处理软件如photoshop将图片分区,之后通过调整各个分区色相和色彩饱和度来完成上色,整个过程相当复杂。在计算机视觉领域,也有利用传统的数字图像处理技术如基于颜色传递、基于颜色标记等方法实现灰度图像着色,但是,该类技术往往需要处理
在汽车发动机性能开发中使用机器学习算法对发动机的经济与排放性能进行回归分析是不同于传统的技术手段,使用基于机理的数值预测模型能够实现最佳的预测精度,但是要想达到理想效果难度较大。而基于机器学习算法的回归预测方法能够降低技术难度,提供一种新的技术尝试。本文基于机器学习的多种算法对发动机的BSFC、NOx、HC、CO和CO2参数进行回归预测研究,使用遗传算法对回归预测模型进行超参数调整,优化模型预测表