摘要：uv-faceting成像是目前廣泛使用的大視場成像技術之一,將被考慮應用于平方公里陣列(Square Kilometre Array, SKA)第1階段(簡稱SKA1)低頻陣列的數據處理當中.由于SKA1產生的原始數據規模空前巨大,直接使用uv-faceting成像進行數據處理效率將會非常低.為此,提出了基于MPI (Message Passing Interface)+OpenMP (Open MultiProcessing)的uv-faceting成像算法和基于MPI+CUDA (Compute Uni?ed Device Architecture)的uv-facteing成像算法,對該算法中最耗時的數據讀取和柵格化(gridding)這兩個步驟進行并行優化.驗證性結果顯示提出的兩種算法得到的結果與當前主流的數據處理軟件(Common Astronomy Software Applications, CASA)得到的結果基本相同,表明提出的兩種算法基本正確.對準確率和總運行時間的分析表明,無論在正確率還是運行速度上MPI+CUDA的方法比MPI+OpenMP的方法更優.性能測試結果表明提出的算法有效且具有一定的可拓展性.

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