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

Abstract

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