文献类型：期刊文章

作　　者：韦建文[1] 张晨飞[1] 劳保强[2,3] 林新华[1] 安涛[2]

WEI JianWen;ZHANG ChenFei;LAO BaoQiang;LIN James;AN Tao(Network&Information Center,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;Shanghai Astronomical Observatory,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200030,China;School of Physics and Astronomy,YunnanUniversity,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]上海交通大学网络信息中心,上海200240 [2]中国科学院上海天文台,上海200030 [3]云南大学物理与天文学院,昆明650500

出　　处：《中国科学：物理学、力学、天文学》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(编号:2018YFA0404600,2018YFA0404603);中国科学院(编号:114231KYSB20170003)资助项目。

年　　份：2023

卷　　号：53

期　　号：2

起止页码：17-31

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：平方公里阵列(Square Kilometre Array,SKA)射电望远镜的数据处理是通过管线方式进行的,管线的执行效率是SKA区域中心考虑的重要因素.连续谱成像观测是SKA的主要观测模式之一,也是许多科学工作的基础.本文以SKA低频先导设备(Murchison Widefield Array,MWA)的成像管线为例,在中国SKA区域中心原型机(China SKA Regional Centre Prototype,CSRC-P)上进行并行处理管线优化.以往的优化方案都集中在少数性能热点,缺乏对整体管线的系统优化,导致整体加速比相对较低.针对这一问题,本文提出一种全局优化方案,针对管线使用多种编程语言和图像数据可独立处理的特点,综合使用C++多线程、Python多进程和Shell多任务并行等优化方法,并验证了优化结果的准确性.实验表明,优化后的代码在CSRC-P的x86节点和ARM(Advanced RISC Machine)节点上分别获得了2.7和2.4倍加速,运行时间分别从7479和9666 s,降低为2759和4061 s.ARM计算节点展现出对SKA应用良好的适应性.本文的优化策略和方法也适用于其他SKA科学应用,对SKA先导望远镜的科学运行和未来的运行也有帮助.

关 键 词：平方公里阵列  低频成像  高性能计算  并行优化  

分 类 号：P111.44[天文学类]