The feasibility of speeding up 2D seismic migration using a specific processor on a FPGA

This paper was aimed at describing the state of the art regarding 2D migration from a software and hardware perspective. It also gives the current state of specific processing using field programmable gate array (FPGA) and then concludes with the feasibility of fully implementing 2D seismic migration on a FPGA via a specific processor. Work was used showing performance in different areas of knowledge to gain an overview of the current state of specific processing using FPGAs. As 2D seismic migration employs floating-point data, this article thus compiles several papers showing trends in floating-point operations in both general and specific processors. The information presented in this article led to concluding that FPGAs have a promising future in this area due to oil industry companies having begun to develop their own tools aimed at further optimising field exploration

The feasibility of speeding up 2D seismic migration using a specific processor on an FPGA

This paper was aimed at describing the state of the art regarding 2D migration from a software and hardware perspective. It also gives the current state of specific processing using field programmable gate array (FPGA) and then concludes with the feasibility of fully implementing 2D seismic migration on a FPGA via a specific processor. Work was used showing performance in different areas of knowledge to gain an overview of the current state of specific processing using FPGAs. As 2D seismic migration employs floating-point data, this article thus compiles several papers showing trends in floating-point operations in both general and specific processors. The information presented in this article led to concluding that FPGAs have a promising future in this area due to oil industry companies having begun to develop their own tools aimed at further optimising field exploration.Este artículo describe el estado actual del proceso de migración 2D, desde el punto de vista del software y del hardware. Así mismo, presenta la actualidad del procesamiento específico usando FPGA, para luego poder concluir la viabilidad de implementar completamente el proceso de migración sísmica 2D sobre un FPGA a través de un procesador específico. Con el fin de obtener una visión global del estado actual del procesamiento específico usando FPGA, se usaron trabajos que muestran el desempeño de éste, en diversas áreas del conocimiento. Adicionalmente, como el proceso de migración sísmica 2D trabaja con datos en formato de punto flotante, en este artículo se presentan varios trabajos que muestran las tendencias en operaciones de punto flotante, tanto en procesadores de propósito general como específico; la información en él contenida permite concluir de manera general que los FPGA en esta área tienen un gran futuro, pues las empresas de la industria del petróleo han comenzado a desarrollar sus propias herramientas con el fin de optimizar aún más los procesos relacionados con la exploración de campos

Viabilidad de acelerar la migración sísmica 2d usando un procesador específico implementado sobre un fpga

Este artículo describe el estado actual del proceso de migración 2D, desde el punto de vista del software y del hardware. Así mismo, presenta la actualidad del procesamiento específico usando FPGA, para luego poder concluir la viabilidad de implementar completamente el proceso de migración sísmica 2D sobre un FPGA a través de un procesador específico. Con el fin de obtener una visión global del estado actual del procesamiento específico usando FPGA, se usaron trabajos que muestran el desempeño de éste, en diversas áreas del conocimiento. Adicionalmente, como el proceso de migración sísmica 2D trabaja con datos en formato de punto flotante, en este artículo se presentan varios trabajos que muestran las tendencias en operaciones de punto flotante, tanto en procesadores de propósito general como específico; la información en él contenida permite concluir de manera general que los FPGA en esta área tienen un gran futuro, pues las empresas de la industria del petróleo han comenzado a desarrollar sus propias herramientas con el fin de optimizar aún más los procesos relacionados con la exploración de campos.This paper was aimed at describing the state of the art regarding 2D migration from a software and hardware perspective. It also gives the current state of specific processing using field programmable gate array (FPGA) and then concludes with the feasibility of fully implementing 2D seismic migration on a FPGA via a specific processor. Work was used showing performance in different areas of knowledge to gain an overview of the current state of specific processing using FPGAs. As 2D seismic migration employs floating-point data, this article thus compiles several papers showing trends in floating-point operations in both general and specific processors. The information presented in this article led to concluding that FPGAs have a promising future in this area due to oil industry companies having begun to develop their own tools aimed at further optimising field exploration

Uso de la inversión de onda completa (FWI) en coordenadas generalizadas para zonas de topografía irregular

Full waveform inversion (FWI) has been recently used to estimate subsurface parameters, such as velocity models. This method, however, has a number of drawbacks when applied to zones with rugged topography due to the forced application of a Cartesian mesh on a curved surface. In this work, we present a simple coordinate transformation that enables the construction of a curved mesh. The proposed transformation is more suitable for rugged surfaces and it allows mapping a physical curved domain into a uniform rectangular grid, where acoustic FWI can be applied in the traditional way by introducing a modified Laplacian. We prove that the proposed approximation can have a wide range of applications, producing precise near-surface velocity models without increasing the computing time of the FWI.La inversión de onda completa (FWI) ha sido usada recientemente para estimar parámetros del subsuelo, tal como modelos de velocidad. Este método sin embargo, tiene diferentes inconvenientes cuando se aplica a zonas con topografía abrupta debido a la aplicación forzada de una malla cartesiana sobre una superficie curvada. En este trabajo, presentamos una transformación de coordenadas simple que posibilita la construcción de una malla curvada. La transformación propuesta es más apropiada para superficies abruptas y permite mapear un dominio físico curvado a una malla rectangular uniforme, donde la FWI acústica puede ser aplicada de la manera tradicional introduciendo un Laplaciano modificado. Nosotros sugerimos que la aproximación propuesta puede tener un amplio rango de aplicaciones, produciendo modelos de velocidad precisos cerca a la superficie sin incrementar el tiempo de cómputo

A practical implementation of acoustic full waveform inversion on graphical processing units

Recently, Full Waveform Inversion (FWI) has gained more attention in the exploration geophysics community as a data fitting method that provides high-resolution seismic velocity models. Some of FWI essential components are a cost function to measure the misfit between observed and modeled data, a wave propagator to compute the modeled data and an initial velocity model that is iteratively updated until an acceptable decrease of the cost function is reached. Since FWI is a wave equation based method, the computational costs are elevated. In this paper, it is presented a fast Graphical Processing Unit (GPU) FWI implementation that uses a 2D acoustic wave propagator in time and updates the model using the gradient of the cost function, which is efficiently computed with the adjoint state method. The proposed parallel implementation is tested using the Marmousi velocity model. The performance of the proposed implementation is evaluated using the NVIDIA GeForce GTX 860 GPU and compared to a serial Central Processing Unit (CPU) implementation, in terms of execution time. We also evaluate the GPU occupancy and analyze the memory requirements. Our tests show that the GPU implementation can achieve a speed-up of 26.89 times when compared to its serial CPU implementation.Recentemente, a inversão de onda completa (FWI, sigla em inglês) ganhou maior atenção na comunidade de exploração geofísica como método de ajuste de dados, que fornece modelos de velocidades sísmicas de alta resolução. Alguns dos componentes essenciais do FWI são uma função de custo para estimar a diferença 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 equação da onda, as exigências computacionais de execução são altas. Neste artigo apresentamos uma implementação rápida do FWI acústico 2D em tempo em uma unidade de processamento gráfico (GPU, sigla em inglês). Esta implementação utiliza um propagador da equação de onda e atualiza o modelo de velocidade, utilizando o gradiente da função objetivo, que é calculada de forma eficiente usando o método do estado adjunto. Proposta de implementação paralela é testada utilizando o modelo de velocidade Marmousi. O desempenho da implementação proposta é avaliada usando uma GeForce GTX 860 e comparada com uma aplicação de série em, um único processador, em termos de tempo de execução. Avaliamos também a quantidade de recursos utilizados pela GPU e analisamos os requisitos de memória. Os testes mostram que a implementação em GPU pode conseguir uma taxa de aceleração de 26.89 vezes quando comparada com uma implementação serial do processador.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 desempeño 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

A GPUimplementation of the second order adjoint state theory to quantify the uncertainty on FWI

The second order scattering information provided by the Hessian matrix and its inverse plays an important role in both, parametric inversion and uncertainty quantification. On the one hand, for parameter inversion, the Hessian guides the descent direction such that the cost function minimum is reached with less iterations. On the other hand, it provides a posteriori information of the probability distribution of the parameters obtained after full waveform inversion, as a function of the a priori probability distribution information. Nevertheless, the computational cost of the Hessian matrix represents the main obstacle in the state-of-the-art for practical use of this matrix from synthetic or real data. The second order adjoint state theory provides a strategy to compute the exact Hessian matrix, reducing its computational cost, because every column of the matrix can be obtained by performing two forward and two backward propagations. In this paper, we first describe an approach to compute the exact Hessian matrix for the acoustic wave equation with constant density. We then provide an analysis of the use of the Hessian matrix for uncertainty quantification of the full waveform inversion of the velocity model for a synthetic example, using the 2D acoustic and isotropic wave equation operator in time.La información de dispersión de segundo orden proporcionada por la matriz Hessiana y su inversa juegan un papel importante en la inversión paramétrica y en la cuantificación de la incertidumbre. Para la inversión de parámetros, el Hessiano guía la dirección de descenso de manera que se alcanza el mínimo de la función de costo en un menor número de iteraciones. Por otro lado, proporciona información a posteriori de la distribución de probabilidad de los parámetros obtenidos luego de usar la inversión de onda completa, como una función de la distribución de probabilidad a priori. Sin embargo, el costo computacional de la matriz Hessiana representa el principal obstáculo de este método para su uso práctico sobre datos sintéticos o datos reales. La teoría del estado adjunto de segundo orden proporciona una estrategia para calcular la matriz Hessian exacta, reduciendo su costo computacional, ya que cada columna de la matriz se puede obtener realizando dos propagaciones hacia adelante y dos hacia atrás. En este artículo, primero mostramos una metodología para calcular la matriz Hessiana exacta usando la ecuación de onda acústica con densidad constante. Luego, proporcionamos un análisis del uso de la matriz Hessiana para la cuantificación de la incertidumbre de la inversión de onda completa en un ejemplo sintético, utilizando como operador la ecuación de onda acústica 2D, isotrópa con densidad constante en el dominio del tiempo

Accelerated 2d FWI using the symmetry on inner product spaces

Full Waveform Inversion (FWI) is a common technique used in the oil and gas industry due to its capabilities to estimate subsurface characteristics such as material's density and sound velocity with high resolution. The 2D time domain FWI method involves the modeling of the forward wavefield of the source and the backpropagated field of the difference between the modeled and observed data. Therefore, due to its high computational cost in terms of RAM consumption and execution time, the High Performance Computing (HPC) field is very useful to deal with these problems. There are computational state-of-the-art solutions that allow to increase the execution time such as the parallel programming paradigm that involves the use of multicore processor systems. Furthermore, there are mathematical solutions leveraging on the properties of the algorithm used that make it possible to enhance performance of the method. We propose in this paper a new way to compute the FWI gradient, by taking advantage of an inner product property. Additionally, a computational strategy is combined with this proposal in the inversion scheme, thus improving FWI performance.La Inversión de Onda Completa (FWI, por sus siglas en inglés) es una técnica común en la industria de los hidrocarburos debido a la capacidad de generar perfiles de alta resolución de las características del subsuelo como densidad y velocidad. La FWI 2D en el dominio del tiempo implica el modelado del campo de presión generado por la fuente y del campo de presión generado por la diferencia entre los datos adquiridos y los datos modelados. Debido a su alto costo computacional en términos de consumo de memoria y el tiempo de ejecución, el área de la computación de alto desempeño (HPC, por sus siglas en inglés) se vuelve útil y necesario para lidiar con estos problemas. En el estado-del-arte existen estrategias computacionales que permiten incrementar el tiempo de ejecución de los algoritmos como el paradigma de la programación en paralelo, en el cual se hace uso de sistemas con procesadores multinúcleo. Por otra parte, también se puede aprovechar propiedades del algoritmo mediante desarrollos matemáticos lo cual impacta positivamente al momento de la implementación. En este trabajo se propone una nueva forma de calcular el gradiente de la FWI aprovechando una propiedad de los espacios producidos por productos internos. Adicionalmente, este planteamiento se combina con una estrategia de implementación para el manejo de memoria RAM en el esquema de inversión, incrementando su desempeño computacional