巴振宁 赵靖轩 吴孟桃 梁建文1，

1） 中国天津 300354 中国地震局地震工程综合模拟与城乡抗震韧性重点实验室

2） 中国天津 300354 天津大学土木工程系

引言

复杂场地地震波场模拟一直是地震学领域中比较活跃的研究课题（孙吉泽等，2017）.目前较为成熟的数值模拟方法主要包括有限元法（finite element method，缩写为FEM）、有限差分法（finite difference mehod，缩写为FDM）和谱元法（spectral element method，缩写为SEM）等，其中谱元法自二十世纪末被引入，该方法集合伪谱法高精度和有限元法高灵活性的优势，目前已成为大尺度复杂场地地震波场模拟的主流方法（刘少林等，2021）.

随着模拟场地范围的扩大和模拟频率的提高，整体模型的网格数量急剧上升，庞大的计算量和存储需求给数值模拟造成了一定困难.借助高性能计算手段可以解决这一问题，高性能计算主要包括中央处理器（central processing unit，缩写为CPU）并行和图形处理器（graphics processing unit，缩写为GPU）并行两种方法，其中CPU 并行主要通过提高CPU 并行的数量达到提高计算速度的目的（刘春成等，2019）.国内外已有相关学者应用CPU 并行方法进行大尺度复杂场地的地震动SEM 数值模拟（Komatitschet al，2004；Stupazziniet al，2009；胡元鑫等，2011；Chaljubet al，2015；于彦彦，2016；刘启方，2020）.但由于CPU 并行规模受计算机性能限制，并行规模越大维护成本相对越高，且当CPU 核数达到一定数量时，加速度比很难进一步提高，这些因素限制了CPU 并行计算在大尺度复杂场地波场数值模拟上的应用（陈曦等，2016）.近年来，GPU 在通用计算领域应用十分的广泛，高端GPU 显卡的浮点运算最高约达每秒万亿次，在台式机或工作站内配置数……