地震波模擬是地球物理學和地震學研究中的基礎方法。由于其簡單的算法、較小的內存需求和易于并行化，有限差分方法在地震波模擬中被廣泛使用（Yang等人，2025年）。與傳統的共位網格相比，目前廣泛用于地震有限差分模擬的交錯網格方法在保持計算空間計算復雜度不變的情況下具有更高的空間精度（Vanga和Ojha，2025年）。因此，它被迅速應用于三維模型（Weiss和Shragge，2013年）、各向異性介質（Li等人，2021年；Zhang和Schmitt，2025年）、粘彈性介質（Song，2023年）以及多孔彈性介質（Anthony和Vedanti，2022年）。隨著勘探精度的提高和模型規模的擴大，地震反演成像中的反時移算法（Zhou等人，2018年）、最小二乘反時移算法（Yang和Zhang，2024年）和全波形反演算法（Rasht-Behesht等人，2022年）需要更高精度的計算和高效的并行算法。

為了提高計算精度并抑制數值色散，各種數值技術被引入到交錯網格有限差分方法中，包括通量校正傳輸技術（Cong等人，2023年）、濾波方法（Koene等人，2018年）、基于Lax-Wendroff規則的空間時間高階網格（Long等人，2013年；Ren和Li，2017年；Xie和He，2024年）以及差分系數優化策略（Liu，2013年；Wang等人，2014年；Koene和Robertsson，2020年；Miao和Zhang，2022年）。在地震波數值模擬的高性能計算中，GPU加速技術通常比基于OpenMP的多核CPU多線程加速方法表現出更高的計算效率（Maeda等人，2017年；Londhe等人，2021年）。為了解決單個GPU內存不足的問題，從而克服內存限制并提高計算能力，Fabien-Ouellet等人（2017年）使用了OpenCL，而Cai等人（2024年）實現了使用MPI技術的多GPU計算。然而，這些GPU并行方案基于Fortran和C/C++等低級語言，需要顯式管理線程分配、塊劃分和共享內存等低級細節。同時，這些方法需要大量的代碼重新開發以實現跨后端遷移。這種開發并行算法的高門檻凸顯了迫切需要一個在可用性、多功能性和效率之間取得平衡的編程環境。

未分割的PML是一種流行的非反射邊界條件，在地震波數值模擬中用于避免傳統PML邊界的場分割，從而減少內存消耗（Pled和Desceliers，2022年）。盡管消除了引入輔助變量而減少內存開銷的場分割操作，未分割公式仍然面臨關鍵的內存挑戰，因為輔助變量的內存超過了波場變量。在彈性均勻介質中，二維模型有6個場變量和8個輔助變量，三維模型有12個場變量和18個輔助變量（Martin等人，2010年）。因此，優化大型模型中輔助變量場的內存是一個需要解決的問題，特別是對于三維方法。

作為嵌入在Python中的高性能計算語言，Taichi引入了一種新的高性能計算編程框架，利用其獨特特性，如即時（JIT）編譯、隱式并行性和跨平臺支持（Hu等人，2019年；Hu，2021年）。相比之下，傳統的并行加速算法需要在不同的后端（例如CPU、GPU）中重寫核心算法代碼。Taichi通過簡單地切換計算后端，實現了無縫的跨平臺計算，保持了算法代碼與硬件依賴性的解耦。空間稀疏數據結構（Hu等人，2019年）是Taichi的關鍵組成部分，其主要前提是僅存儲和計算非空或活躍的網格單元，大大降低了內存消耗和計算復雜性。Taichi的上述特性可以有效解決地震波并行有限差分算法設計困難、跨平臺代碼重寫以及輔助變量場內存消耗大于波場變量內存的問題。近年來，Taichi作為開發科學計算高性能求解器的強大工具獲得了廣泛認可，在材料點方法（Shi等人，2024年；Chen等人，2025年）、格子玻爾茲曼方法（Yang等人，2022年）、分子動力學（Wu和Shao，2023年）和蒙特卡洛模擬（Li等人，2023年）等多個領域取得了成功應用。

在這項研究中，使用Taichi開發了一個用于地震波場模擬的高性能標準交錯網格（SSG）和旋轉交錯網格（RSG）有限差分代碼包。該代碼包具有以下重要特性：（1）只需修改一行代碼即可在這兩種后端之間切換；（2）2D/3D模型支持SSG和RSG；（3）基于泰勒級數展開方法實現任意偶數階的空間導數；（4）包含未分割的PML吸收邊界條件；（5）利用Taichi的空間稀疏數據結構優化輔助變量場的內存。