面向AstroAccelerate的生产就绪型GPU数据处理流水线软件开发
天体物理仪器与方法
2020-01-17 v2
摘要
平方公里阵列（SKA）等即将开展的大尺度望远镜项目将面临高数据速率与大数据量，需要能够快速且准确分析望远镜事件数据的工具。在现代射电望远镜中，分析软件构成数据读出的核心部分，长期的软件稳定性与可维护性至关重要。AstroAccelerate是一个使用NVIDIA(R) GPU对射电望远镜数据进行实时分析的多核加速软件包，已证明在处理模拟类SKA数据时显著快于实时。AstroAccelerate包含射电天文学中使用的信号处理工具的优化GPU实现，包括去色散、傅里叶域加速搜索、单脉冲探测等。本文描述了将AstroAccelerate从类C原型代码转变为具有C++ API与Python接口的生产就绪软件库的过程，同时保持与以C实现的遗留软件的兼容性。讨论了软件库接口的设计、重构方面及编码技术。
引用
@article{arxiv.1912.07704,
title = {Development of production-ready GPU data processing pipeline software for AstroAccelerate},
author = {Cees Carels and Karel Adámek and Jan Novotný and Wesley Armour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07704},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 2 figures. ASP Conference Series in preparation. Credit is hereby given to the ASP Conference Series. To appear in proceedings of The Annual Conference on Astronomical Data Analysis and Software Systems (ADASS) 2019