Accélération des calculs pour l'instrumentation et le traitement de données en astronomie
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Inscriptions closes à cette réunion.
Inscriptions
17 personnes membres du GdR ISIS, et 23 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 50 personnes.
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Thème C
Résumé
Cette journée a pour but de recenser les challenges et travaux en cours pour l'accélération des calculs pour l'astronomie que ce soit pour la génération des données par l'instrument ou pour le traitement des données produites. Cette accélération sur des serveurs de calculs à un ou plusieurs noeuds associés à des cartes accélératrices de type GPU, FPGA ou MPPA (Kalray) nécessite des expertises à la fois applicatives (radioastronomie, astrophysique, optique adaptative, ...), méthodologique (problème inverse, séparation de sources, ...) et architecturale (calcul parallèle, programmation, outils de prototypage, ...). Après une présentation des challenges pour le calcul en temps réel pour l'optique adaptative et du radiotélescope SKA, plusieurs travaux seront exposés. Cette journée sera conclue par une table ronde.
Organisateurs
Programme
9h30-10h Accueil café
10h-10h30 Introduction et tour de table
10h30-11h20 Florian FERREIRA (Obs Paris) - Challenge pour le calcul en optique adaptative
11h20-11h40 Pause café
11h40-12h30 Shan MIGNOT (OCA - Nice) - Challenge pour le calcul en radioastronomie
12h30-13h00 Antsa RANDRIAMANANTENA (LAB - Bordeaux) - Activités de DSP sur FPGA menées au LAB
13h00-14h20 Pause déjeuner
14h20-14h45 Bartomeu POU (BSC & UPC - Espagne) - Multi-Agent Reinforcement Learning forAdaptive Optics Control
14h45-15h20 Antoine MARCHAL (CITA - Montréal) - ROHSA-GPU: phase separation of 21 cm data for the SKA accelerated on GPU
15h20-15h45 Nicolas MONNIER (L2S - Saclay & Obs Paris & Atos Bull) - Réduction du coût calculatoire pour des algorithmes d'imagerie en radio-astronomie
15h45-16h10 Julien PLANTE (Obs. Paris & Thales LAS-SRA) - Détection de sursauts radio en temps-réel sur NenuFAR
16h10-16h30 Pause
16h30-17h00 Table ronde
Résumés des contributions
Florian FERREIRA (Observatoire de Paris)
Titre : Challenge pour le calcul en optique adaptative
Résumé : Nous sommes aujourd'hui à l'aube de l'ère des télescopes optiques géants qui promettent de dépasser les limites actuelles des observations astronomiques depuis le sol. Si l'intérêt scientifique paraît évident, le défi technique et technologique amené par la conception de ces télescopes et de leurs instruments est tout aussi intéressant. L'optique adaptative (OA) devient essentielle pour l'exploitation de ces télescopes, et sa conception nécessite dès aujourd'hui de révolutionner les méthodes et moyens numériques qui étaient utilisés jusqu'alors dans le domaine. En effet, la mise en oeuvre d'une OA pour un télescope géant nécessite d'avoir recours aux techniques de calcul haute performance, depuis les simulations numériques nécessaires aux études de conception jusqu'au coeur temps-réel, un des éléments essentiels du système d'OA une fois en opération, en passant par le traitement des données, obtenues avec ces instruments, visant à maximiser le retour scientifique. Dans cette présentation, sera tout d'abord survolé les moyens et techniques numériques qui existaient jusqu'à aujourd'hui afin de mettre en évidence le véritable défi numérique que représente l'OA pour les télescopes géants, que ce soit pour la simulation, le temps-réel et le traitement des données obtenues. Seront ensuite mises en lumière les solutions envisagées à ce jour.
Shan MIGNOT (OCA Nice)
Titre : Challenge pour le calcul en radioastronomie
Résumé : Compte tenu du volume de données généré par les antennes, le projet SKA a choisi d'intégrer à l'observatoire une partie de l'informatique nécessaire à la réduction des données. Lors de cet exposé, seront présentés le schéma actuellement retenu et les estimations existantes des volumes de données et des puissances de calcul associées. A la suite de la revue de 2018, la disponibilité des ressources de calcul a été identifiée comme un risque technologique/financier susceptible de limiter les possibilités d'exploiter les antennes dans les phases avancées de leur déploiement pour SKA1 et plus encore pour SKA2. L'effort de co-conception actuellement en cours et visant à optimiser l'appariement entre le logiciel développé et l'architecture matérielle responsable de son exécution sera ainsi décrit lors de ce séminaire d'introduction à la journée calcul et astronomie.
Antsa RANDRIAMANANTENA (LAB - Bordeaux)
Titre : Activités de DSP sur FPGA menées au LAB
Résumé : L'équipe Électronique du LAB participe à des projets internationaux de développement instrumental, sol ou spatial, pour la recherche en astrophysique. Nos principales contributions concernent les domaines de la radioastronomie (systèmes de numérisation et de filtrage numérique pour les instruments SKA et ALMA) et de l'exploration du système solaire (unités de traitement numérique embarqué pour les instruments ChemCam, SuperCam et MIRS). Les compétences de l'équipe couvrent un large champ de l'électronique, allant du hardware au software en passant par le firmware, incluant entre autres le développement de cartes électroniques à haute densité d'intégration (schématique et routage), la modélisation mathématique pour le traitement numérique du signal et la programmation de FPGA (Field-programmable gate array). Quelques exemples d'implémentation de DSP sur FPGA seront décrits lors de cette présentation.
Nicolas MONNIER (L2S - Saclay & Obs Paris & Atos Bull)
Titre : Réduction du coût calculatoire pour des algorithmes d?imagerie en radio-astronomie
Résumé : La prochaine génération de radio-télescopes, comme le Square Kilometer Array (SKA), nécessitera de calculer une énorme quantité de données en temps réel. Les algorithmes d'imagerie permettant de générer une image de l'estimation du ciel observé sont directement impactés par cette grande quantité de donnée à traiter. En effet, un des plus gros coût calculatoire de ces algorithmes est lié à l'interpolation des données sur une grille de pixel (gridding) et à l'estimation des données à partir d'un modèle (degridding). Cette présentation portera sur les méthodes de calcul d'imagerie en radio-astronomie, et se concentrera notamment sur une méthode algorithmique permettant la réduction du coût calculatoire à travers des opérations ciel vers ciel plutôt que de passer par le vecteur de visibilité. Cette méthode algorithmique peut être utilisé pour la majorité des algorithmes standards d'estimation du ciel (calcul de gradient). Des résultats complémentaires utilisant des données réelles seront également présentés.
Julien PLANTE (Obs. Paris & Thales LAS-SRA)
Titre : Détection de sursauts radio en temps-réel sur NenuFAR
Résumé : L'approche actuelle pour détecter des sursauts radio (Fast Radio Burst) sur NenuFAR est d'enregistrer quelques dizaines de minutes de données pour les traiter plus tard. Mais le débit important de NenuFAR (0,7 - 1,5 Gb/s) limite la durée des observations, et donc le nombre de détections. L'objectif d'un système de détection en temps réel est d'effectuer une pré-détection grossière des sursauts, pour ne stocker que la partie utile du signal d'entrée. Cette présentation couvrira les difficultés rencontrées en raison de la très basse fréquence d'observation de NenuFAR (10-85MHz), les solutions envisagées tant au niveau de l'acquisition de données que des traitements pour réaliser ce système de détection, ainsi que les premiers résultats obtenus.
Bartomeu Pou (Barcelona Supercomputing Center & Universidad Politecnica de Catalunya)
Titre : Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive Optics Control
Résumé : Extreme Adaptive Optics (AO) systems, allowing astronomers to get contrast stable and high enough to perform direct exoplanet imaging, require exquisite phase reconstruction accuracy calling for the development of new AO control methods. State-of-the-art control laws for high contrast imaging with AO are based on Linear Quadratic Gaussian (LQG) approaches with Kalman filters and require a model of the dynamics of the system, usually built from priors (e.g. atmosphere dynamics as a frozen flow) which may not reflect actual observing conditions. We will present a new approach, based on newly developed Machine Learning (ML) methods, that is able to learn online, with real data and without any apriori assumption. Our results show an improvement over the classical linear integrator controller for various atmospheric conditions. Moreover, we observe that the agent learns to be a Model Predictive Controller such as LQG without explicitly making it to do so. Finally, we perform an analysis of inference times to motivate a possible real-world implementation.
Antoine MARCHAL (CITA - Montréal)
Title: ROHSA-GPU: Performance improvements using graphics processing units (GPUs) - Application to phase separation of 21 cm data for the SKA
Abstract: Star formation in galaxies is strongly linked to the physical processes that govern the evolution of the interstellar medium. Stars form by gravitational collapse of dense and cold structures in molecular clouds but the process that leads to the formation of these over-densities is still unclear. One key element seems to be related to the efficiency of the formation of the Cold Neutral Medium (CNM) that forms in the Warm Neutral medium (WNM). To constrain the efficiency of formation of cold structure, it is mandatory to map the column density structure of each phase and study the spatial variations of their centroid velocity and velocity dispersion. This calls for methods that can extract the information of each HI phase from fully sampled 21 cm emission data only. I will present ROHSA [1], an original Gaussian decomposition algorithm based on a multi- resolution process from coarse to fine grid using a regularized non-linear least-square criterion to take into account simultaneously the spatial coherence of the emission and the multiphase nature of the gas. This method allows us to infer, from single dish and interferometric observations, a spatially coherent vision of the multiphase (CNM-WNM) neutral ISM in the Milky Way disk and its halo [2,3]. I will also present its GPU implementation (ROHSA-GPU) under development for the preparation of the SKA and the perspectives it will bring to this instrument both for data compression and scientific analysis.
[1] Marchal et al. 2019, A&A, 626, A101
[2] Marchal & Miville-Desche?nes 2021, ApJ 908 186
[3] Marchal, Martin & Gong 2021, arXiv:2106.12683