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。     

射电干涉阵GPU相关器的研究初探

射电干涉仪阵列规模的不断扩大使其观测能力越来越强,但与之俱来的密集型数据的实时处理对传统解决方案的性能和成本等带来巨大的挑战,针对该挑战设计并验证了GPU解决方案。首先着重分析了射电干涉仪的相关器在运算和传输等方面的基本需求,然后根据射电干涉阵列信号的特征,尝试了多种GPU相关器模型,通过将相关器的计算任务有效映射为GPU线程模型,显著提高了GPU的利用率,使单GPU的实际计算性能达到了理论峰值性能的77%。最后以我国正研制的天籁计划为依托,开展了多种关键技术的先导实验,为进一步在GPU集群环境下针对大型射电干涉仪的需求研发一套同时兼备成本低、性能高、功耗少等优势的相关器打下了坚实的基础。     

基于容器技术的天文应用软件自动部署方法

平方千米阵列即将开始建设,各子工作包也进入关键设计评估阶段。基于云与容器技术是平方千米阵列科学数据处理器未来可能采用的平台技术。针对超大规模海量数据处理面临的天文应用软件快速部署、运行与实测要求,充分考虑天文应用软件运行环境复杂、云计算环境下超大规模计算集群部署困难等问题,系统研究并给出了一种使用容器技术的天文应用软件通用自动部署方法。以目前较为常用的可见度函数校准软件SAGECaL为例,首先分析了SAGECaL的相关特性和分布式部署方面存在的困难,进而给出了基于容器技术的SAGECaL分布式集群的自动部署方法。实验结果表明,自动部署方法极大地提高了SAGECaL分布式集群的部署效率,满足项目组承担平方千米阵列科学数据处理器相关测试工作所需要的基础平台部署与切换等需求,同时也为其它天文软件在云端的快速部署与执行提供了有益的思路。     

基于Spark Streaming的明安图射电频谱日像仪实时数据处理

目前天文观测中对数据的实时处理需求越来越多,性能要求也越来越高,我国明安图射电频谱日像仪(Mingant U Sp Ectral Radioheliograph,MUSER)是同时以高时间、高空间和高频率分辨率对太阳进行射电频谱成像的设备。在低频部分的日常观测中,包含了两方面的需求:(1)对历史数据的处理;(2)5秒钟抽样观测数据的处理。抽样观测数据需要实时处理,并在监控终端显示,数据处理过程包含了数据校验、修正、成图、洁化等多个步骤,传统的单机处理模式已无法满足大数据量下的实时性要求。因此,实时数据计算中,使用Spark Streaming流式计算这一新兴的分布式计算方法,设计了自定义的接收器,并将多个图形处理器节点加入到分布式集群中。通过实验对性能进行评估,结果证明基于内存的高速执行引擎的特点能显著提高性能。期待能通过实验进一步优化算法和配置,获得更好的结果,并最终运用到实际环境中。     

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。     

基于天籁射电阵的空间目标探测与测向方法研究

天籁计划射电望远镜阵列(简称天籁射电阵)具有大视场与高灵敏度的双重优势,既可以在观测时探测到尺寸较小的空间目标,也能在同一时刻探测到多个空间目标,具有较强的空间目标探测能力,因此可作为空间目标监测设备之一。以曲靖非相干散射雷达作为发射源,对天籁射电阵的空间目标探测能力进行计算。随后提出了可用于该系统的基于相位差测量法的空间目标测向方法,并研究了测向误差与测向角度之间的关系。     

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。     

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。     

射电频率干扰的消减

一直以来,射电天文装备不断得到升级和发展,以使其具有更好的观测性能,包括提高数据记录的时间和频率分辨率以及获得更高的接收和记录带宽等.然而与之形成矛盾的是:国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)仅为射电天文分配了非常有限的频谱资源,导致的后果是射电观测设备不可避免地受到日益增强的非天文信号的影响,后者的来源主要是人类的通信活动和日常生活,这就构成了通常射电天文中所说的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI).射频干扰会降低数据质量甚至导致数据无效,对科学结果的影响越来越严重.对RFI消减的需求进行分析,总结了RFI的特性、抑制和消减的技术和方案,并介绍了一些有代表性的射电望远镜(或阵列)中采用的RFI消减方法;还分析比较了4种常用方案,即预防、预检测、预相关和后相关的优势和不足.对RFI进行准确的识别和标记是减少数据损失从而有效提高数据质量的关键,也是发展RFI消减技术的最终目的.通过研究不难发现,上述4种方案的组合运用将具有更高的实用价值.近几年来,随着高速数字信号处理和高性能计算的迅速发展,依赖大量计算的实时模式下的预检测以及离线模式下从大型望远镜阵列所产生的大规模干涉相关数据中检测RFI已经成为可能.     

基于Dask并行加速的射电干涉成像网格化方法实现

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)比傅里叶变换有更好的算法性能,是射电干涉成像的基础算法,但因为天线阵列的不规则采样,需使用网格化算法将可见度数据重采样到规则的网格上才能应用。基于卷积的网格化计算具有密集型和迭代型的特点,特别是处理海量可见度数据的情况下,高性能的网格化计算对整个成像过程加速尤为重要。为了缓解数据处理的压力,在现有处理整块数据和支持多核计算的算法基础上,拓展应用Dask并行计算框架,不仅将数据分块并分配到多线程上,提高数值计算效率,而且动态的分布式任务调度策略优化了网格化的实时处理。实验结果表明,多核中央处理器利用率显著提高,即使增加数据量,也能进一步提高网格化算法的性能。分布式任务调度能够将单(多)测量集的网格化弹性缩放到单(多)机系统,充分发挥集群的规模化优势。     

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。     

太阳低频射电干涉阵的构建仿真

介绍了低频射电干涉阵的发展情况、研究领域,讨论了国际上的LOFAR、LWA和MWA等低频射电项目.借鉴当今的低频射电项目,结合云南的地理和太阳射电优势,设想在云南省内构建一个太阳低频射电干涉阵,观测频率在30 MHz～250 MHz范围内,文中仿真了太阳低频射电干涉阵(4台站),比较和分析了通过优化算法得到的阵列的UV覆盖、脏束(Dirty beam);讨论了低频射电干涉阵的观测模式、射电干扰、低频射电成像等问题;分析低频射电阵在观测太阳爆发性活动产生的日冕物质抛射(Coronal Mass Ejections,CME)、耀斑、射电爆发的可能性;通过上述的仿真和分析构建太阳低频射电干涉阵面临的问题,可以为今后建立阵列提供依据.     

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。     

四通道可拓展射电数字接收机系统

针对目前射电观测设备对数字接收机高采样率、宽带宽、多通道幅相一致,以及高速率直接采样和时域数据存储的需求,通过调研分析多个射电观测设备的数字处理系统的技术架构和功能,提出了基于ZYNQ SOC和ADS54J60等核心器件实现的4通道数字接收机系统方案。单通道最高可实现1 GSPS采样率,具有灵活可拓展的优势,可以通过添加板卡实现采样通道数的增加,能够满足未来大规模可拓展射电干涉阵列的需求。系统由高速数据采集卡、光通信接收卡、服务器3部分设备组成,基于SerDes的高速串行接口技术目前实现16位量化精度、300 MSPS的直接采样功能,具备60 dB满量程信噪比、40 Gbps的SFP+数据传输带宽、1.5 GB/s的PCIe通信带宽,可对4.5～150 MHz范围内中频模拟信号进行采集,目前该系统已经完成软硬件设计和测试。在测试中对频率为10 MHz、幅度为125 mV的正弦波信号进行采样,得到4通道间幅度差小于1 mV,相位延时小于3.3 ns。系统集成可编程SFP+通信接口和多机同步机制,可适应多元阵列同步采集的需要,可同时对原始射电信号的数据进行存储,为射电研究提供更详细的时域数...     

基于MPI的高性能UVFITS数据合成研究与应用

中国明安图超宽频谱射电日像仪(Mingantu Ultrawide Spectral Radioheliograph,MUSER)进入实际观测后,每3 ms产生一帧100 k B左右的数据,每天的原始观测数据约3.5 TB。由于射电日像仪的原始数据采用自定义格式,为了后续数据分析和共享的需要,有必要根据数据存储需求把这些原始数据转换成天文常用的文件格式。在前期工作中已经实现了原始数据格式到UVFITS文件的转换,在此基础上研究了基于MPI的集群并行环境下UVFITS合成系统的性能优化。通过实验验证,在改进后的并行环境下,UVFITS合成系统的性能达到了需求的2.5倍,可以有效处理当前及未来一定时间内射电日像仪的海量观测数据。同时,改进后的系统具有良好的横向扩展能力,能够为相关项目的数据处理提供借鉴和参考。     

天籁实验抛物柱面天线阵结构设计与力学分析

为了满足大面积天区的射电巡天观测,完成对大尺度结构的精确测量和对暗能量的探测,需要设计可安装大量馈源单元的大规模射电干涉阵列天线。抛物柱面的结构形式能较好满足工作需求,对抛物柱面天线阵进行了结构的选型设计。基于有限元方法及有限元分析软件,建立了用于暗能量射电探测的抛物柱面天线阵结构的有限元模型,计算分析了在重力、冰雪和风力等载荷作用时反射面的变形情况。仿真计算分析结果表明:设计的用于暗能量射电探测的天线结构在各种工况下反射面变形量较小,能满足各项设计技术指标要求,从而验证了天线阵结构的合理性、稳定性和可靠性。     

基于GPU加速的FRB实时搜寻算法研究与测试

新疆天文台接收机团组以南山25 m射电望远镜科研需求和计划建设的奇台110m射电望远镜(QiTai radio Telescope,简称QTT)关键技术研究为背景,在原有的基于CPU(Central Processing Unit)的快速射电暴(Fast Radio Burst,简称FRB)搜寻算法基础上,研究了基于图形处理器(Graphics Processing Unit,简称GPU)加速的FRB搜寻算法,并搭建了相应的FRB实时搜寻系统平台.对CPU系统和GPU系统进行了对比与分析,测试结果表明:在保证搜寻精度的基础上,使用GPU加速的FRB实时搜寻算法相比CPU算法计算速度可提高35–45倍.     

基于ROACH2的数字终端实验平台搭建

面向天文信号实时处理的需求,搭建了基于ROACH2的射电天文数字终端实验平台。利用MATLAB, Xilinx等开发环境进行仿真,取得了原始实验数据;利用CASPER硬件平台实现了信号控制和预处理,并通过高速以太网将数据包传输至计算服务器进行后处理。搭建的实验平台实现了仿真、编译、运行的完整流程,为天文信号实时处理研究提供了良好的实验环境。     

组成干涉阵列的阵元数目问题研究

使用模拟干涉成像实验对组成干涉阵列的阵元数目进行讨论,假设分别使用从20个到100个天线组成干涉阵列,使用基因遗传优化的方法得出随天线数目的增加在旁瓣水平、能量覆盖率和平均方差等3种评价标准下的性能变化曲线,通过拟合得出天线数目与各种评价效果的函数对应关系,又进一步讨论了使用效果截断、增加阵元效率等方法为设计干涉阵列的阵元数目提出合理方案,为太阳低频射电阵列阵元数目的确定提供参考。