Graphical Processing Unit (GPU) Based 3D Seismic Sobel Edge Detection

(2010) Graphical Processing Unit (GPU) Based 3D Seismic Sobel Edge Detection. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
thesis(968137).pdf

Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

حجم البيانات السيزمية ثلاثي الابعاد في تزايد سريع ، ونظرا لأنه يحتاج إلى بعض الفلاتر لأستخراج سمة من أجل أن يكون له معنى بالنسبة للجيولوجي والمترجمين الفوريين للبيانات. تم تصميم خوارزميات عديدة للقيام بذلك ، مثل الكشف عن حافة السوبيل. لكن تلك الخوارزميات تستهلك الكثير من الموارد مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة ، و قد تستغرق ايام لكي تكتمل النتيجة. جاءت كتلة وحدة المعالجات المركزية لحل مشكلة بطء ، غير أنها جاءت مع ارتفاع تكلفة من حيث المال والقوى العاملة ، والكهرباء ، وكبر مساحة المكان الذي يجعل من الصعب تنفيذ هذا الحل بالنسبة للشركات الصغيرة. نقدم في هذا الاقتراح استخدام وبطاقة الرسومات نفيديا (الجرافيك) متعددة النواة للكشف عن حواف في البيانات السيزمية عبر الخوارزمية سوبيل واللغة كودا. التنفيذ يتطلب تعديل في توزيع البيانات وتعديلها في حافة سوبيل خوارزمية الكشف عن أن تكون قادرة على تشغيل على الهيكل الجديد لبطاقة الرسومات نفيديا

English Abstract

The size of 3D seismic data is increasing rapidly, and since it needs some filtering and feature extraction in order that it would make sense for the geologist and seismic data interpreters. Many algorithms were designed to do so, such as Sobel edge detection. However those algorithms consume a lot of resources such as CPU and memory, so running those algorithms on a single CPU may take days. CPUs cluster came to solve the slowness problem, however it came with high cost in terms of money, manpower, electricity, and space that makes implementing this solution difficult for small organizations. In this proposal, we introduce the utilization of multi-core NVIDIA graphics card (GPU) to detect edges in 3D seismic data via Sobel algorithm and CUDA language. The implementation requires modification in data distribution and modification in Sobel edge detection algorithm to be able to run on the new structure of NVIDIA graphics card.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Department: College of Computing and Mathematics > Information and Computer Science
Committee Advisor: Azzedin, Farag
Committee Members: Shafique, Muhammad and Al-Dossary, Saleh
Depositing User: Abdul-Aziz Al-Sharekh (g199681370)
Date Deposited: 25 Dec 2010 06:41
Last Modified: 01 Nov 2019 15:28
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136384