UNA IMPLEMENTACIóN PRáCTICA DE LA INVERSIóN DE ONDA COMPLETA ACúSTICA SOBRE UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRáFICO↓UMA IMPLEMENTA??O PRáTICA DA INVERS?O DE ONDA COMPLETA ACúSTICA SOBRE UNIDADES DE PROCESSAMENTO GRáFICO

摘要

Recientemente, la inversión de onda completa (FWI, por sus siglas en inglés) ha ganado una mayor atención en la comunidad de exploración geofísica como un método de ajuste de datos que provee modelos de velocidades sísmicas de gran resolución. Algunos de los componentes esenciales de la FWI corresponden a una función de costo para medir la diferencia entre los datos observados y los datos modelados, un propagador de onda para obtener los datos modelados y un modelo de velocidad inicial que es actualizado iterativamente hasta llegar a un valor deseado de la función de costo. Como la FWI es un método basado en la ecuación de onda, el costo computacional de su implementación es elevado. En este documento presentamos una implementación rápida de la FWI 2D acústica en tiempo sobre una unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés). Esta implementación usa la ecuación de onda acústica para modelar la propagación y actualiza el modelo de velocidades usando el gradiente de la función de costo, el cual es calculado eficientemente usando el Método del Estado Adjunto. La implementación paralela propuesta es probada usando el modelo de velocidades Marmousi. El desempe?o de la implementación propuesta es evaluado usando una GPU NVIDIA GeForce GTX 860 y comparado con una implementación serial sobre un procesador, en términos de tiempo de ejecución. Adicionalmente, se evalúa la cantidad de recursos usados por la GPU y se analizan los requerimientos de memoria de la implementación. Las pruebas muestran que la implementación sobre GPU puede alcanzar un índice de aceleración de 26.89 veces si se compara con la implementación serial sobre el procesador.↓Recentemente, a invers?o de onda completa (FWI, sigla em inglês) ganhou maior aten??o na comunidade de explora??o geofísica como método de ajuste de dados, que fornece modelos de velocidades sísmicas de alta resolu??o. Alguns dos componentes essenciais do FWI s?o uma fun??o de custo para estimar a diferen?a entre os dados observados e os dados modelados, um propagador do campo de ondas acústicas para os dados modelados e um modelo de velocidade inicial, que é atualizada de forma iterativa. Como o FWI está baseado no método da equa??o da onda, as exigências computacionais de execu??o s?o altas. Neste artigo apresentamos uma implementa??o rápida do FWI acústico 2D em tempo em uma unidade de processamento gráfico (GPU, sigla em inglês). Esta implementa??o utiliza um propagador da equa??o de onda e atualiza o modelo de velocidade, utilizando o gradiente da fun??o objetivo, que é calculada de forma eficiente usando o método do estado adjunto. Proposta de implementa??o paralela é testada utilizando o modelo de velocidade Marmousi. O desempenho da implementa??o proposta é avaliada usando uma GeForce GTX 860 e comparada com uma aplica??o de série em, um único processador, em termos de tempo de execu??o. Avaliamos também a quantidade de recursos utilizados pela GPU e analisamos os requisitos de memória. Os testes mostram que a implementa??o em GPU pode conseguir uma taxa de acelera??o de 26.89 vezes quando comparada com uma implementa??o serial do processador.