基于多进程并行加速的太阳高分辨图像重建方法

目前,太阳高分辨图像重建往往采用斑点干涉术和斑点掩模法重建目标的模和相位,由于分组分块数据量大,算法复杂等因素,难以满足实时重建的需求。为了缓解数据处理的压力,在现有的单组分块数据中央处理器/图形处理器混合计算方法的基础上,提出通过多进程将多组分块数据分配到图形处理器上同时并行处理的方法。实验结果表明,基于多进程并行加速方法可提高中央处理器和图形处理器的资源利用率,图形处理器能同时处理多组分块数据,显著提高图像分块处理的速度,加速比达到4.7左右。相关研究可以为天文数据并行化处理提供借鉴参考。     

Hα全日面云污染实时识别和修复系统

高空云层导致所观测的Hα全日面像上覆盖有一层云污染,使得图像上的太阳活动细节变得模糊不清。为了能够实时探测云污染,并及时显示修复后的图像,采用图形处理器技术实现了一个Hα全日面云污染实时识别和修复系统。该系统主要在统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)环境下利用图形处理器并行实现:(1)二值化图像椭圆长短轴比值法识别重度云污染图像;(2)临边昏暗曲线中心对称法识别可修复云污染图像;(3)频域巴特沃斯低通滤波法去除云污染。通过对系统中各运算在图形处理器中花费的时间进行详细测量,发现傅里叶正反变换和频域滤波占用了图形处理器总处理时间的52.9%,是系统中最耗时的。然而,相对于1 min的观测时间间隔,约0.7 s的总处理时间可以满足实时显示的需要。另外,通过对修复后的图像做质量评价,验证了所采用的修复算法可以有效地去除云污染,并对太阳活动细节影响较小。最后讨论了系统存在的不足和需要进行的改进。     

基于GPU的HOTPANTS并行优化

HOTPANTS是天文领域的重要工具,它主要是天文图像相减技术的具体实现,在凌日行星观测、引力透镜观测、寻找超新星以及发现天文现象的数据处理中发挥着重要作用。现阶段HOTPANTS经常被用在天文实时观测数据处理的流水线上,但是HOTPANTS在处理大规模的天文图像(7 K×7 K-10 K×10 K)时十分耗时。在分析HOTPANTS的性能瓶颈之后,提出并实现了基于图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的HOTPANTS的并行优化方法。优化的HOTPANTS在处理大规模图像时,整体性能提升了2~3.5倍,卷积部分计算效率提升了6~13倍,并且通过图形处理器优化之后HOTPANTS的误差在天文领域是可以接受的。     

太阳偏振图像高分辨重建误差仿真分析

地基太阳望远镜磁像仪在进行偏振测量时会受到大气湍流的影响,导致测量结果不准确。通过同步探测波前像差,对太阳窄带偏振图像退卷积重建的方法可以克服窄带滤光器带来的偏振测量通道光子数水平较低等问题,将高分辨图像重建算法应用到太阳偏振图像的重建中。在重建过程中,波前估计不准确会导致重建的偏振图像受到I的串扰,与真实的偏振信号之间存在一定偏差。为了研究同步重建过程中波前复原精度对偏振图像重建精度的影响,通过建立仿真模型,对不同视宁度和不同波前复原精度下I对偏振信号的串扰进行了仿真。结果表明,偏振图像的重建质量与波前复原精度正相关,在一定的条件下,增加用于图像重建的帧数和降低图像分辨率等方法也可以降低I对偏振信号的串扰。     

多层湍流大气相位屏的数值模拟

高分辨图像重建技术可以有效消除湍流大气的影响,重建目标的接近望远镜衍射极限的图像。但是当目标的视场角比较大时,大气—望远镜综合系统不再是线性空不变的,给图像重建带来新的困难,它是大气性质中的一个重要特性,对大气相位屏的模拟应该满足这一特性。提出了一种可以模拟等晕区效应的多层大气相位屏的数值模拟方法,这种方法可以应用于等晕区对高分辨统计重建方法的影响的研究中。利用该数值模拟方法模拟了5″和8″的双星的斑点图,用斑点干涉术对模拟的双星进行了重建,并与实测的双星的斑点干涉术重建结果进行了比较。比较结果表明该数值模拟方法所产生的等晕区效应与实际的等晕区效应相似。     

基于GPU的非相干消色散算法

针对脉冲星信号实时消色散处理的需求,实现了基于图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的非相干消色散算法。采用高性能并行计算方法对非相干消色散算法的多线程处理进行了深入研究,提出了算法的并行化加速方案,解决了消色散算法计算量大、无法实时处理的问题。分析算法的密集型计算部分,高效利用图形处理器的层次存储结构,提高了图形处理器的资源利用率,减少了计算时间,显著提升了非相干消色散算法的计算性能。     

一种基于MPI+CUDA的高性能天文数据分发方法

天文海量数据的出现给天文软件的开发带来了诸多挑战。近年来,随着并行计算技术的发展,MPI+GPU逐渐成为当前高性能天文数据处理的主要模式。针对太阳高分辨图像重建中如何提高重建性能这一问题,对其中的数据读取与数据分发方法进行了系统研究。传统的MPI并行处理时,主进程将原图切割成子块,随后将子块发送到各子进程重建,重建后的结果返回主进程。当子进程数量较大且计算节点数量较少时,这种数据分发过程显著增加通讯时长,影响整个重建过程的效率。提出MPI+CUDA的一种树状数据分发方法,给出了算法的基本思路与实现方法。实验结果表明,树状分发方式比一般采用的平行分发方式可以提高速度近一倍,成果对天文海量数据开发处理有一定的借鉴作用。     

基于CUDA的射电天文多相滤波器组设计

采用图形处理器和最新的通用并行计算架构设计了射电天文多相滤波器组,并对其性能指标进行了测试和分析。利用图形处理器强大的浮点数计算和高效并行执行能力实现了多相滤波器、快速傅里叶变换算法加速,改善了多相滤波器组算法的执行效率。实验结果表明,设计的多相滤波器组具有一定的灵活性和可扩展性,能够实现射电信号的高速滤波及信道化,可有效提高射电望远镜数字终端算法的并行数据处理能力和计算效率。     

大气色散对太阳多波段同步高分辨图像重建的影响

抚仙湖1 m新真空太阳望远镜(New Vacuum Solar Telescope,NVST)利用多波段成像系统对太阳光球和色球同时进行高分辨成像观测,并对观测图像进行多波段同步高分辨统计重建,以大幅度降低重建所需的计算量,并改善低信噪比波段的高分辨重建效果。大气色散是影响多波段同步高分辨重建效果的主要因素。借助多层湍流大气的模拟,通过比较不同天顶角下色散引起的波像差、相对谱比,分析了大气色散对多波段同步高分辨重建的影响。分析结果表明对于1 m太阳望远镜,当天顶角在60°以内时,色散对近红外以及波长相差不大的可见光波段的多波段同步高分辨重建的影响较小,而393.3 nm波段受色散的影响明显,天顶角超过45°时分辨率明显下降。     

应用于射电天文的高效实时管道数据流传输与处理技术

针对超宽带及多波束接收系统海量天文信号实时高效传输与处理问题,对基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)+图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的主流终端设备软件系统进行了测试分析。超宽带接收设备要求终端系统软件能够在更宽带宽、更高时间分辨率和频率分辨率的条件下,实现数据流实时传输与处理。结合大口径射电观测设备未来发展的方向,提出了利用高速并行环形缓冲区实现数据流缓存,基于图形处理器集群实现数据流实时处理,基于BeeGFS实现分布式并行数据存储,模块化构建射电天文信号传输管道软件的设计思路。     

基于ROACH2-GPU的集群相关器研究——X-engine模块的设计与实现

随着射电干涉技术的不断提升,干涉阵列规模越来越大,观测能力逐渐增强,但随之而来的是超大数据的实时处理问题。针对该问题,结合射电干涉仪相关器在数据运算和传输等方面的需求以及射电干涉阵列信号的特征,研制了一套基于图形处理器集群的通用相关器并用于"天籁计划"的数据处理:首先根据射电信号的关联计算特性,按频段将计算任务分配到不同图形处理器节点,并合理均衡各节点网络负载;然后由不同图形处理器节点独立完成各自的计算任务并将计算结果实时送往存储节点;最后按图形处理器集群通用相关器的设计方案成功安装部署系统并根据"天籁计划"一期的需求进行了性能测试。该图形处理器集群相关器计算性能约为理论峰值性能的46%;相对于传统方案的相关器,基于图形处理器集群的相关器具有开发周期短、可扩展性强、部署简单等优势。     

面向ONSET实时数据处理的图像选帧GPU技术实现

光学和近红外太阳爆发监测望远镜每天可以获得大量的太阳图像数据,对这些观测数据进行实时选帧处理,一方面可以减轻存储压力,另一方面也可以提高后续图像重建的质量。针对观测过程中的选帧要求,设计并实现了一套基于图形处理器的图像选帧实时处理模块,当前的模块已经实现了平均梯度法和谱比法选帧两种算法的高速并行处理。对模块的实现进行了细致的讨论,并比较了两种选帧方法的加速比。实验表明,该模块运行稳定可靠;从执行效率来看,针对近全日面图像的选帧总体执行时间最快为1.2 s,比原有串行实现提升了7倍;局部面图最快为0.7 s,平均提升了5倍。整体模块的实现与当前性能已经可以满足实时观测与处理的要求。     

一种基于多尺度带通滤波的洁化算法与GPU实现

中国新一代射电频谱日像仪——明安图射电频谱日像仪以高时间、高空间、高频率分辨率工作在0.4 GHz~15 GHz,为太阳爆发活动初始能量释放区的物理过程、太阳电子加速等研究开辟了新的窗口。高性能、高质量太阳成像算法是日像仪数据处理流水线至关重要的研究内容。参考法国墨东天文台太阳干涉阵的数据处理方法,系统讨论分析了多尺度洁化(Multi-Scale CLEAN)算法,给出了适用于日像仪的多尺度洁化算法参数,并重点讨论了算法的图形处理器并行实现。实验结果表明,改进的多尺度洁化在算法效率上比基于图形处理器实现的H9gbom CLEAN提高了近3倍,有效提高了整个数据处理流水线的性能。     

恒星系统中暗弱伴星的高分辨率成像探测

天文图像的高分辨率重建技术日益成为天文观测的一种手段.随着云南天文台丽江高美古2.4m望远镜的建立,基于2.4m望远镜利用高分辨率图像重建技术,对恒星系统中可能存在的暗弱伴星进行探测将成为一个现实的课题.本文拟通过实验和理论计算来论证,基于2.4m望远镜,利用天文图像的高分辨率重建技术,对恒星系统中可能存在的暗弱伴星在一定亮度范围内进行探测的可行性.     

EMCCD附加噪声对天文高分辨成像的影响

讨论了电子倍增电荷耦合器件(Electron-Multiplying Charge-Coupled Device,EMCCD)附加噪声的产生机理及特性,通过模拟详细分析了EMCCD附加噪声对天文图像高分辨统计重建技术——斑点干涉术传递函数信噪比的影响,并和实验进行了对比,结果表明,在星体暗弱时,由附加噪声引入的偏差将使斑点干涉术重建的信噪比下降,严重影响重建的结果,必须加以改正.由实测数据重建结果可以看出,噪声偏差改正模型基本解决了EMCCD附加噪声对斑点干涉术在重建目标自相关或模时的影响.     

一米新真空太阳望远镜离焦对高分辨太阳观测图像重建的影响

由于太阳辐射、环境温度等因素,太阳望远镜在一个观测日内往往有较明显的像差变化,而离焦是其中的主要像差。针对抚仙湖1 m太阳望远镜的高分辨成像观测系统,对其离焦像差及变化进行了简要分析,在此基础上模拟分析了离焦像差对图像高分辨统计重建的影响。分析结果表明,离焦像差对高分辨重建图像的相位传递函数影响不大,但对调制传递函数有明显的影响,进而造成像质衰减,应当进行补偿。     

基于ROACH2-GPU集群相关器的研究——F-engine模块的设计与实现

相关器在射电天文中具有重要作用。以往的相关器多采用现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)技术,开发周期长,不便扩展和改进升级。近年来许多新研制的射电干涉阵相关器采用具有通用架构的现场可编程门阵列和图形处理器的相关器。针对暗能量射电探测实验(天籁计划)的需求,开发了一套基于可重构开放架构计算硬件(Reconfigurable Open Architecture Computing Hardware,ROACH2)和图形处理器的异构相关器,将相关器的数据采集、快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)等功能与复数乘累加运算功能分开,充分利用了现场可编程门阵列的硬件资源和图形处理器的运算速度。该相关器易于扩展,且运算负载可根据实际运算能力进行不同节点的分配,非常灵活。目前已经应用到天籁计划项目中。     

基于零拷贝的脉冲星GPU相干消色散算法

射电脉冲信号在传输过程中受到星际介质的影响,脉冲轮廓展宽变形,在研究过程中需要对信号进行消色散处理。设计并实现了基于零拷贝的脉冲星数据图形处理器(Graphic Processing Unit, GPU)相干消色散算法,采用设备内存映射以消除主机到设备的拷贝开销,利用统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)的cuFFT库进行多批次傅里叶变换以提高离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)的效率,同时采用多线程实现了传递函数的加速计算。实验结果表明,与传统中央处理器及图形处理器算法相比,本文的算法在数据量大时表现良好。     

非等晕效应对NVST高分辨重建结果的影响

根据抚仙湖1 m新真空太阳望远镜高分辨率重建算法,从理论上分析了非等晕效应对斑点干涉术和斑点掩模法的影响。使用实测光球数据以不同子块大小分别进行高分辨数据重建,通过对不同子块大小情况下重建图像的功率谱、相位的比较,对非等晕效应的影响进行分析。结果表明,当重建区域大小超过等晕区时,非等晕效应会限制斑点干涉术和斑点掩模法的有效性,由于算法失效会导致模和相位重建的准确度降低。最后结合图像处理程序的具体情况,对算法的进一步优化提供了建议。     

基于Docker的射电干涉阵软件系统敏捷封装与部署

随着天文技术的发展,天文数据处理软件的需求也不断更迭变化,导致软件运行环境渐趋复杂。对于开发者和使用者,急需提出一种对复杂天文数据处理软件敏捷化封装和部署的方法。我国明安图射电频谱日像仪已进入常规观测,与之配套的数据处理软件也已完成开发并投入使用。由于该软件的部署涉及操作系统环境、图形处理器运行环境及底层依赖软件等配置问题,导致安装过程既繁琐又容易出错。结合容器技术的特点,提出了一种基于Docker容器对日像仪软件系统进行敏捷封装与部署的方法,并对该方法的设计进行介绍,通过实验验证了其可用性,以及相比于传统虚拟机可获得较优异的性能表现。该方法可为未来天文数据处理软件的封装部署提供参考。可以预见,未来容器技术将成为天文海量数据处理的基础支撑技术。