利用众核硬件关联射电天文信号
天体物理仪器与方法
2017-02-06 v1
摘要
射电天文学近期的发展是用许多小天线取代传统碟形天线。信号被组合以形成一个大型虚拟望远镜。海量的数据流被互相关以滤除噪声。这尤其具有挑战性，因为计算需求随数据流数量呈二次增长。此外，相关器不仅计算密集，而且非常 I/O 密集。例如，LOFAR 望远镜每天将产生超过 100 太字节的数据。未来的 SKA 望远镜甚至将需要 exaflops 量级的计算力和 petabits/s 的 I/O。近期的趋势是在软件而非专用硬件中进行相关，以增加灵活性并减少开发工作。我们在多核 CPU 和众核架构（如 NVIDIA 和 ATI GPU，以及 Cell/B.E.）上评估了相关器算法。该相关器是一个流式实时应用，比当今通常在众核硬件上实现的应用 I/O 密集得多。我们与 IBM Blue Gene/P 超级计算机上的 LOFAR 生产相关器进行比较。我们调查了性能、功耗效率和可编程性。我们确定了导致架构性能欠佳的几个重要架构问题。我们的发现通常适用于数据密集型应用。当前 GPU 的计算能力和内存带宽在相关处理目的上高度失衡。虽然 Blue Gene/P 上的生产相关器达到了理论峰值性能的 96%，但在 ATI GPU 上仅有 16%，在 NVIDIA GPU 上为 32%。相比之下，Cell/B.E. 处理器达到了出色的 92%。我们发现 Cell/B.E. 和 NVIDIA GPU 是能效最高的解决方案，它们运行相关器的能效至少是 Blue Gene/P 的 4 倍。
引用
@article{arxiv.1702.00844,
title = {Correlating Radio Astronomy Signals with Many-Core Hardware},
author = {Rob V. van Nieuwpoort and John W. Romein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00844},
year = {2017}
}