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在大规模克希霍夫积分法叠前深度偏移（Kirchhoff Pre-Stack Depth Migration, KPSDM）中，并行化和旅行时表处理是关键挑战。以下是针对并行方式、旅行时数据处理及商业软件实践的分析与建议：

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一、并行方式

1. 数据并行（Data Parallelism）

   • 炮集并行：将地震炮集数据分配到不同计算节点，每个节点独立处理部分炮集。优势是负载均衡好，但需全局旅行时表支持。
   • 偏移孔径分区：将成像空间按孔径分区，不同节点处理不同区域，减少通信，但可能因孔径重叠导致冗余计算。

2. 任务并行（Task Parallelism）

   • 多级流水线：将流程分解为旅行时计算、成像积分等阶段，通过流水线并行提高吞吐量，适合异构计算（如CPU+GPU）。

3. 模型并行（Model Parallelism）

   • 速度模型分块：将速度模型划分为子块，各节点计算局部旅行时，需同步边界信息，适合大规模模型。

4. 混合并行

   • MPI+OpenMP/GPU：跨节点用MPI（消息传递），节点内用多线程（OpenMP）或GPU加速。例如，CPU集群计算旅行时，GPU加速成像积分。

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二、旅行时表处理

1. 存储优化

   • 压缩算法：使用无损（如ZFP）或有损压缩（如量化编码），牺牲部分精度换取存储节省。
   • 稀疏存储：仅存储关键层位或非均匀采样点的旅行时，插值恢复。
   • 分块存储：按速度模型或成像区域分块存储，按需加载（如HDF5格式）。

2. 计算优化

   • 动态计算：按需实时计算旅行时（如射线追踪），牺牲时间换空间，适合GPU加速。
   • 旅行时复用：对相邻炮点共用旅行时表，通过插值调整。

3. 分布式存储

   • 内存映射：将旅行时表分布到集群共享内存（如NUMA架构）或SSD缓存。
   • 数据库管理：用Redis或MongoDB管理旅行时表，实现快速查询。

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三、商业软件的并行方式

1. 主流方案

   • CGG GeoDepth：基于MPI+OpenMP混合并行，支持炮集和模型并行。
   • Schlumberger Omega：采用数据并行（炮集分配）和GPU加速成像。
   • Paradigm Echos：结合任务并行（流水线）和分布式存储管理旅行时。

2. 推荐方案（HPC集群）

   • MPI+OpenMP+GPU混合并行：
     • 跨节点：MPI分配炮集或模型分块，利用多节点内存分散旅行时表。
     • 节点内：OpenMP多线程处理单炮成像，GPU加速旅行时插值或积分。
     • 存储：旅行时表按分块压缩存储，通过NVMe SSD缓存热点数据。
   • 优势：平衡计算-通信比，适应异构架构，适合千万级核的HPC集群。

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四、关键考量因素

1. 集群规模：小规模（<100节点）可用纯MPI；大规模需混合并行。
2. 存储带宽：旅行时表若超过内存容量，需优化I/O（如Lustre并行文件系统）。
3. 算法特性：高频成像需高精度旅行时，倾向动态计算；低频可压缩存储。
4. 软件生态：商业软件通常封闭，需适配其API（如Omega的GPU插件）。

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总结建议

在HPC集群中，混合并行（MPI+OpenMP+GPU）结合旅行时分块压缩存储是最佳实践。例如：

• 用MPI分配1000个炮集到100节点（每节点10炮），
• 节点内OpenMP并行化单炮成像，
• GPU加速旅行时插值，
• 旅行时表按速度模型分块，压缩后存于共享内存。

此方案平衡了计算效率、存储压力和扩展性，适合实际生产场景。