GPU programlama tekniği kullanılarak hızlandırılmış XCLASS yazılımı ile spektrum analizinin gerçekleştirilmesi

Abstract

Astronomi, çok büyük boyutlu veriler ile çalışmak zorunda olan bir alandır. Bu büyük boyutlu verilerin işlenmesi ve bu verilerden bilgi çıkarımı işlemi çok uzun zaman aldığı için bu verileri modelleyen bilgisayar yazılımlarının performansı çok önemlidir. Bu çalışmada, Atacama Büyük Milimetre/Milimetre-altı Dizisi (Atacama Large Millimeter/Submillimeter Array- ALMA) isimli teleskop setinden gelen astronomik verileri modellemek için geliştirilen XCLASS (extended CASA Line Analysis Software Suite-genişletilmiş CASA Çizgi Analiz Yazılım Bölümü) adlı yazılımın çok yoğun hesaplamaların yapıldığı myXCLASS adlı bölümü, Grafik İşlemci Birimi (Graphics Processing Unit GPU) programlama tekniği kullanılarak hızlandırılmıştır. GPU programlama ortamı olarak Birleşik Hesap Cihazı Mimarisi (Compute Unified Device Architecture- CUDA) kullanılmıştır. Uygulama, Tesla K20m isimli iki adet ekran kartı üzerinde test edilmiş, CPU- GPU çalışma süresi bakımından performans karşılaştırılması yapılmış ve ayrıntılı sonuçlar sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar ile GPU programlama tekniği kullanılarak ALMA gibi gelişmiş gözlem araçlarından elde edilen çok büyük boyutlu astronomik verilerin modellenmesinde kullanılan yazılımlarda yüksek performans kazanımı sağlanacağı gösterilmiştir.Astronomy is a field that has to deal with massive amount of data. The performance of software modeling this data is very important because it takes a very long time to process and extract information from these massive amount of the data. In this study, myXCLASS which is very compute intensive parts of extended CASA Line Analysis Software Suite (XCLASS) which is developed to model astronomical data taken from Atacama Large Millimeter/Submillimeter Array (ALMA) devices is accelerated using the Graphics Processing Unit (GPU) programming technique. Compute Unified Device Architecture (CUDA) is used as a GPU programming environment. The application is tested using two Tesla K20m GPU cards, CPU- GPU versions of the software are compared in terms of the time and obtained experimental results are presented in detail. The obtained experimental results show that high performance gain can be achieved in software used for modeling very large astronomical data obtained from advanced observation tools such as ALMA using GPU programming technique.