Подход к оптимизации программы обработки больших объемов сейсмических данных на примере 3D миграции дуплексных волн

• Опубліковано в: : Компьютерная математика
• Дата: 2014
• Автори: Лавренюк, А.Н., Лавренюк, С.И., Назаренко, Е.В.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
• Теми: Оптимизация вычислений
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84811
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Подход к оптимизации программы обработки больших объемов сейсмических данных на примере 3D миграции дуплексных волн / А.Н. Лавренюк, С.И. Лавренюк, Е.В. Назаренко // Компьютерная математика. — 2014. — № 1. — С. 69-75. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Рассмотрен подход к оптимизации обработки больших объемов данных, на процессорах, состоящих из большого количества ядер. На примере обработки сейсмических данных программой 3D миграции дуплексных волн показано устранение узких мест, которые сдерживают производительность через управление модулями программы режимами использования вычислительных ресурсов и оперативной памяти. Этот подход дает возможность улучшить качество обработки данных и уменьшить время работы программы. Розглянуто підхід до оптимізації обробки великих обсягів даних, на процесорах, що складаються з великої кількості ядер. На прикладі обробки сейсмічних даних програмою 3D міграції дуплексних хвиль показано усунення вузьких місць, які стримують продуктивність обчислень через керування модулями програми режимами використання обчислювальних ресурсів і оперативної пам'яті. Цей підхід дає можливість для поліпшення якості обробки даних і зменшення часу роботи програми. An approach to optimizing the processing of large volumes of data on the processors with a large number of cores is considered. On the example of seismic data processing using 3D migration of duplex wave program, the removing bottlenecks is shown that hinder the productivity through the program module management of modes of computing resources and RAM. This approach makes it possible to improve the quality of data and reduce the operation time of the program.