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射电数据处理Gridding技术研究 国家天文台–天津大学 天文信息技术联合研究中心 罗琦、肖健、于策
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成像过程 Gridding：将不规则采样数据重采样到规则网格上。 Fourier domain 𝒖, 𝒗 Image domain 𝒍, 𝒎
重采样数据 Dirty map Gridding IFFT Clean Fourier domain 𝒖, 𝒗 FT Image domain 𝒍, 𝒎 De-gridding FFT 采样函数 理想Fourier分量 Reconstruction map China-VO 2017
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成像过程 Gridding Before After 螺旋扫描模式 光栅扫描 内摆线扫描模式 China-VO 2017
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Ours：CPU 排序 & GPU Gridding
现有方法 Gridding Sample 传给 Grids JohnW. Romein, 2012 GPU：1 线程 / Grid 寄存器(减少写入) 原子操作(消除竞争) 高带宽、写竞争 Grid 查找 Samples CPU：1 线程 / Grid HEALPix：query_disc 哈希：Grid (key) – Samples (vals) 多线程 Gridding 内存消耗大 计算量大 Cygrid (B.Winkel, 2016) Ours：CPU 排序 & GPU Gridding China-VO 2017
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实验 Gridding 方法 网格大小 排序 Gridding 总耗时 Cygrid 450 * 450 20.8 s 5.2 s
CPU：Intel Xeon E v3 6核、2.40GHz主频 31GB内存、15MB L3缓存 GPU：Tesla K40C 15MP、64 warps/MP 全局: 12GB, GB/s FITS文件： 随机生成、10°×10° 10 7 samples、229MB 方法 网格大小 排序 Gridding 总耗时 Cygrid 450 * 450 20.8 s 5.2 s 26.2 s 900 * 900 50.5 s 19.6 s 71.0 s Ours 1.0 s 0.9 s 4.1 s 3.2 s 6.4 s 加速比 20.5 5.6 6.4 49.9 6.1 11.2 China-VO 2017
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谢谢 国家天文台–天津大学 天文信息技术联合研究中心 罗琦、肖健、于策
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