利用异构计算深度搜索宽带延展引力波辐射暴

我们提出了一种针对宽带延展引力波辐射（BEGE）的异构搜索算法，预期来自伽马射线暴和高能核坍缩超新星。该算法在 $(f,\dot{f})$-平面上搜索长持续时间暴，其内部引擎缓慢耗尽其能量储备，通过在图形处理器（GPU）上对包含数百万个一秒持续时间啁啾信号的模板库进行匹配滤波来实现。利用LIGO S6数据在350-2000 Hz范围内的近高斯噪声特性，使用帕塞瓦尔定理预测滤波器输出的标准差 $\sigma$。超过 $\sigma$ 倍数的尾部被传回中央处理器（CPU）。该算法相对于快速傅里叶变换（FFT）的总体效率约为65%。在16秒持续时间的数据段（$N=2^{16}$ 个样本）上实现每秒约一百万次相关，通过约十几个GPU组成的集群实现了优于实时的分析。我们展示了其在捕获高频硬件LIGO注入信号中的应用。该算法可作为对存档数据和当前观测运行中实时数据进行深度全天空搜索的起点。