Reducing adaptive optics latency using Xeon Phi many-core processors
Reducing adaptive optics latency using Xeon Phi many-core processors
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使用 Xeon Phi 众核处理器减少自适应光学延迟
DOI：
10.1093/mnras/stv1813
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发表时间：
2015
影响因子：
4.8
通讯作者：
Barr D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barr D
下一代用于天文学的超大型望远镜(ELT)将在很大程度上依赖其自适应光学(AO)系统的性能。实时控制是关键技术的核心，这些技术将使望远镜能够提供尽可能好的科学，并将需要从现有的用于4-10米望远镜的现有AO硬件进行非常重要的推断。研究新的实时计算体系结构并测试其针对预期挑战的合格性是ELTS技术开发的主要优先事项之一。本文对商用现成硬件加速器Intel Xeon Phi的适用性进行了研究。重点研究了波前重构的性能，实现了一种简单的矩阵向量乘法(MVM)算法。我们展示了Xeon Phi在实时Linux平台上的基准测试结果，无论是作为独立处理器还是集成到现有实时控制器(RTC)中。研究了单个和多个Xeon PHI的性能。我们表明，该技术有可能极大地减少大型AO系统的平均延迟和执行时间(抖动)的变化。我们介绍了典型E-ELT第一光仪器的Xeon Phi的详细性能分析，以及使我们能够扩展到任何AO系统规模的更通用的方法。我们表明，系统和详细的性能分析是测试新的实时控制硬件以确保最优科学结果的关键部分。
The next generation of Extremely Large Telescopes (ELTs) for astronomy will rely heavily on the performance of their adaptive optics (AO) systems. Real-time control is at the heart of the critical technologies that will enable telescopes to deliver the best possible science and will require a very significant extrapolation from current AO hardware existing for 4–10 m telescopes. Investigating novel real-time computing architectures and testing their eligibility against anticipated challenges is one of the main priorities of technology development for the ELTs. This paper investigates the suitability of the Intel Xeon Phi, which is a commercial off-the-shelf hardware accelerator. We focus on wavefront reconstruction performance, implementing a straightforward matrix–vector multiplication (MVM) algorithm. We present benchmarking results of the Xeon Phi on a real-time Linux platform, both as a standalone processor and integrated into an existing real-time controller (RTC). Performance of single and multiple Xeon Phis are investigated. We show that this technology has the potential of greatly reducing the mean latency and variations in execution time (jitter) of large AO systems. We present both a detailed performance analysis of the Xeon Phi for a typical E-ELT first-light instrument along with a more general approach that enables us to extend to any AO system size. We show that systematic and detailed performance analysis is an essential part of testing novel real-time control hardware to guarantee optimal science results.
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