面向逆时偏移算法的FPGA加速技术研究

In recent years, the exploration of oil and gas is moving to more complicated geological areas, such as the deep sea. Therefore, the significantly-increaesd data volume and more complicated migration algorithms, such as the reverse time migration (RTM), bring tough challenges for the current high performance computers. Compared with CPUs and GPUs, which have a fixed architecture, FPGA-based accelerators provide the unique flexibility to customize the hardware architecture for a specific application, and more optimization options to improve the computation performance and to reduce the power consumption. Based on the reconfigurable hardware within FPGA accelerators, we try to achieve the co-design of both the software algorithm and the hardware architecture for RTM: (1) on the algorithm side, we explore different finite difference stencils to fit to the underlying FPGA architecture; (2) using the reconfigurable FPGA hardware, we study and design highly parallel data processing pipelines and customized buffer architectures so as to eliminate the memory bandwidth bottleneck; (3) we investigate the precision optimization methods to further improve the data throughput and the computation performance that can be achived within the given bandwidth and capacity of the FPGA devices.The research of this project would serve as a good reference for applying FPGA technologies in other scientific computing applications.

近年来，石油勘探和开发开始转向深海等更复杂的地质区域。地震数据规模越来越大，处理算法也开始转向逆时偏移等更准确但同时更复杂的算法。相对于传统的Kirchhoff偏移算法，逆时偏移算法的计算量要高出一百倍以上，对现有计算平台的处理能力提出了巨大的挑战。相对于CPU和GPU等结构固定的处理器，基于FPGA的计算加速平台，可针对应用定制硬件结构，具有更广阔的性能优化空间。本项目将以硬件可编程的FPGA加速平台为基础，针对逆时偏移算法，实现软硬件的协同设计：（1）在软件算法上，针对FPGA的架构特点，研究和探索不同格式的有限差分算子；（2）在硬件架构上，研究和设计高并行度的数据处理流水线和高效缓存,以解除内存带宽对计算性能的限制；（3）研究计算精度优化技术，来进一步提升在固定带宽和固定硬件资源下可获得的计算性能。本项目将为FPGA在科学计算其他领域开展应用提供良好的参考和借鉴。

近年来，石油勘探和采集开始转向深海等更复杂的地质区域。地震数据规模越来越大，处理算法也开始转向逆时偏移等更准确但同时计算开销更大的算法，对现有计算能力提出了更高的要求。本项目以硬件可编程的FPGA加速平台为基础，针对逆时偏移这一目标应用，实现软硬件的协同设计：（1）在软件算法上，针对FPGA加速平台的架构特点，研究和探索不同格式的有限差分算子，优化算法的性能和效率；（2）在基于FPGA所定制的硬件架构上，研究和设计高并行度的数据处理流水线和高效的缓存结果,以解除内存读写带宽对计算性能的限制；（3）研究和设计适用于地震波数据处理的计算精度优化技术，来提升在固定带宽下可获得的吞吐量和在固定硬件资源下可获得的计算性能。最终完成的逆时偏移可重构硬件设计，单个FPGA芯片的运算速度可以达到相当于72个CPU核的水平，同时能耗效率也提高10倍以上，在性能和效率两个方面都取得超过一个数量级的提升。在进行地震波模拟研究的同时，我们还探索了相同方法在大气模拟领域的应用,通过采用类似思想，获得革命性的性能和能效提升（一个大容量FPGA芯片相对于一个6核CPU可提速100倍，相对于两个6核CPU和一个NVIDIA Fermi GPU可提速4倍）。相关文章获选为FPL国际会议自1991年以来发表的1765篇文章中最有影响力的27篇文章（Significant Papers）。在以可重构FPGA硬件平台作为主要并行工具的同时，我们还同时探索了GPU、MIC以及国产申威26010众核CPU等不同加速平台。其中，基于“神威•太湖之光”的千万核可扩展大气非静力动力方程求解器获得高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，实现了中国研究团队30年来的首次突破。与中石油物探技术研究中心合作，实现了ETE算法在GPU平台上性能的大幅提升，并集成到物探软件系统GeoEast-Lightning的逆时偏移产品模块中，预期将会产生巨大的经济和社会效益。项目相关工作共计发表SCI索引期刊文章7篇，EI索引会议文章8篇，专利1项，培养博士研究生1人，硕士研究生3人，共计4人。