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基于Dask并行加速的射电干涉成像网格化方法实现

         
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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。

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