By building on recent advances in the use of randomized trace estimation to drastically reduce the memory footprint of adjoint-state methods, we present and validate an imaging approach that can be executed exclusively on accelerators. Results obtained on field-realistic synthetic datasets, which include salt and anisotropy, show that our method produces high-fidelity images. These findings open the enticing perspective of 3D wave-based inversion technology with a memory footprint that matches the hardware and that runs exclusively on clusters of GPUs without the undesirable need to offload certain tasks to CPUs.


翻译:通过利用随机跟踪估计最近取得的进展,大幅度减少联合状态方法的记忆足迹,我们展示并验证了一种只能靠加速器执行的成像方法,实地现实合成数据集(包括盐和厌食类)的结果显示,我们的方法产生高不贞的图像。这些结果打开了3D波反转技术的诱人视角,其内存足迹与硬件相匹配,专门运行在GPU的集群上,不需要向CPU卸下某些任务。

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