基于GPU的HOTPANTS并行优化.pdf

「基于GPU的HOTPANTS并行优化」 HOTPANTS是一款天文领域的重要工具，主要通过天文图像相减技术发现密集星体区域的相对光度变化。在凌日行星观测、引力透镜观测、寻找超新星以及发现天文现象的数据处理中起着重要作用。HOTPANTS的核心技术是Alard在1999年提出的图像相减算法，HOTPANTS同ISIS非常相似。但是相比ISIS，HOTPANTS在算法的精度以及处理效率上都有了很大的提升。 HOTPANTS的性能分析表明，HOTPANTS是一个完整的软件包，主要由六个部分组成：打开FITS图像、申请存储空间、建立图像分块、卷积降晞、图像相减和结果输出。HOTPANTS在处理大规模的天文图像时，需要消耗大量的计算资源和时间。 为了解决HOTPANTS的性能瓶颈，提出了基于图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）的HOTPANTS并行优化方法。该方法可以将HOTPANTS的计算任务分配到多个GPU核心上，实现并行计算，提高计算效率。 基于GPU的HOTPANTS并行优化方法可以将HOTPANTS的计算速度提高2~3.5倍，卷积部分计算效率提升了6~13倍。该方法可以满足天文领域大数据的发展趋势，提高天文数据处理的效率和准确性。 在天文领域，HOTPANTS是重要的数据处理工具，它可以应用于天文图像相减、星体检测、天文现象检测等领域。基于GPU的HOTPANTS并行优化方法可以提高天文数据处理的效率和准确性，满足天文领域的发展需求。 此外，基于GPU的HOTPANTS并行优化方法也可以应用于其他领域，如医疗图像处理、科学模拟等领域。该方法可以提高计算效率，满足大数据时代的计算需求。 基于GPU的HOTPANTS并行优化方法可以提高天文数据处理的效率和准确性，满足天文领域的发展需求。该方法可以应用于其他领域，提高计算效率，满足大数据时代的计算需求。