Resumen

Este artículo hace una revisión entorno a los esfuerzos que actualmente se están realizando con el propósito de reducir el tiempo de cómputo de la MS. Nosotros introducimos los métodos más utilizados para realizar el proceso de Migración, así como también las dos arquitecturas computacionales que están ofreciendo mejores tiempos de procesamiento. Revisamos las implementaciones más representativas de este proceso sobre estas dos tecnologías y resumimos los aportes de cada una de estas investigaciones. El artículo finaliza con un análisis acerca de la dirección que deben tomar futuras investigaciones en esta área.

1 INTRODUCCIÓN

En los últimos 150 años se han consumido alrededor de 1 billón de barriles (de equivalente) de petróleo, debido al incremento de la demanda, durante los próximos veinte años será necesario encontrar y extraer la misma cantidad de petróleo que en los 150 precedentes [1]. El petróleo y gas de fácil extracción ya han sido agotados y para ubicar nuevas reservas se tendrá que buscar en áreas geológicas complejas y que en el pasado fueron descartadas por el alto coste de extracción. Para tal fin la industria petrolera deberá realizar imágenes del subsuelo con una mayor resolución a las realizadas anteriormente.

Para la construcción de las imágenes del subsuelo, las empresas tradicionalmente han usado plataformas de cómputo hasta con miles de CPU, sin embargo, los sistemas de computo basados en procesadores tradicionales se han visto frenados principalmente por tres causas: la primera consiste en la relación cúbica entre la frecuencia y la potencia, lo cual ha detenido la carrera por la velocidad, este efecto se conoce como muro de potencia (power wall); otra causa es la gran diferencia que existe entre la velocidad a la cual los datos son transferidos al procesador y la velocidad a la que éste ejecuta las instrucciones, esta limitación se conoce con el nombre de muro de memoria (memory wall); finalmente las posibilidades para que los procesadores continúen aumentando el paralelismo a nivel de instrucción IPL(Instruction Level Parallelism) no son prometedoras, este efecto se conoce como IPL wall [2].

Debido a las tres barreras mencionadas anteriormente, la computación de alto rendimiento se ha encaminado hacia la computación híbrida, en donde las CPU trabajan conjuntamente con una serie de nuevas arquitecturas que aprovechan mejor el paralelismo de las aplicaciones. Ahora bien, la pregunta para los investigadores en computación sísmica de alto rendimiento es: ¿Cuál es el hardware más apropiado para implementar el proceso de Migración Sísmica (MS)? investigaciones recientes [3], [4], [5] muestran que tanto las GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) como las en FPGAs (Field Programmable Gate Array) son dos opciones para acelerar el proceso de MS.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Estudio de tiempos Geología del petróleo Lenguajes de programación (Computadores electrónicos) Modelo digital de elevación MDE Sismicidad Sistemas de imágenes Transferencia de información
• Subjects:Agorithms (Math) Time study Petroleum - geology Programming languages (Computer electronics) Digital elevation model DEM Seismicity Imaging systems Information transfer
• Palabras claves:Evaluación del desempeño; FPGA; GPGPU; Métodos sísmicos de exploración; Migración Sísmica.
• Keywords:Exploration seismic methods; FPGA; GPGPU; Performanceevaluation; Seismic Migration.