Recherche & développement
Cet axe stratégique regroupe les innovations en algorithmie, les technologies émergentes et l’intelligence artificielle (IA) pour repousser les limites actuelles, optimiser les coûts et maximiser l’efficacité énergétique. Il constitue également un pont vers d’autres disciplines et applications du High-Performance Computing (HPC) et du High-Performance Data Analytics (HPDA) grâce à des collaborations externes, notamment avec des partenaires internationaux.
Une chaîne de traitement optimisé pour SKAO
La chaîne de traitement de l’observatoire SKA est un écosystème complexe, allant des capteurs scientifiques à gauche du schéma jusqu’aux ressources de post-traitement et de réduction des données à droite. Elle met en évidence les défis technologiques et architecturaux à relever à court terme pour construire cet instrument de pointe.
Le sous-système SDP joue un rôle central dans cette chaîne, identifié comme « Data Processing & Storage » sous l’étiquette « High-Performance Computing ». Bien que cette vue d’ensemble ne détaille pas les composants matériels et logiciels spécifiques, elle offre un aperçu des caractéristiques principales et des défis associés.
À partir des spécifications de haut niveau de l’architecture SKA, plusieurs axes stratégiques de R&D ont été définis.
Gestion des entrées/sorties (I/O)
- Compromis mémoire vs stockage : Optimiser l’utilisation de la mémoire et des capacités de stockage dans le cadre d’algorithmes itératifs,
- Stratégies de pipelining : Concevoir un pipeline efficace entre l’étape d’ingestion des visibilités en entrées du système et le workflow de calibration et d’imagerie.
Parallélisation et distribution des tâches et des données
- Stratégies de parallélisation : Identifier les approches optimales, à gros grains (dimensions spectrale, spatiale, temporelle) et à grains fins (dans les processus itératifs),
- Stratégie d’exécution asynchrone des tâches : Optimiser les performances en maximisant l’utilisation des ressources disponibles, grâce à une modélisation à travers un graphe de dépendance et dans le contexte d’un processus itératif où la gestion des I/O est un aspect critique
- Étude du déterminisme temporel : Etude du déterminisme temporel et de la reproductibilité des temps d’exécution malgré un flux constant de données et une capacité de stockage limitée.
Algorithmie applicative
- Réduction de la précision numérique et utilisation de précision variable à différents endroits du workflow
- Optimisation : Étude de l’efficacité des différentes options algorithmiques (e.g. convolutions via Fourier ou algèbre linéaire) en fonction des librairies disponibles et des approximations possibles
Portabilité / hétérogénéité
- Programmation Générique : Utilisation de modèle de programmation “general purpose” plutôt que “domain specific” afin d’assurer une plus grande portabilité et la capacité d’exécuter le workflow sur une architecture très hétérogène
- Intégration des I/O : Meilleure intégration de la stratégie de gestion des I/O dans les modèles de programmation et utilisation d’outils de prototypage rapide, tout en garantissant un niveau de performance cohérent avec la capacité à mener une étude de dimensionnement système
Changement de paradigme avec l’IA
- Apprentissage Profond : Utilisation des méthodes de l’apprentissage profond pour la réalisation de tout ou partie de cette chaîne de traitement (filtrage / étalonnage / gridding / degridding / déconvolution / synthèse globale)
- Étude du niveau de confiance de ces méthodes, problématique de la disponibilité d’une “vérité terrain” pour le processus d’apprentissage, utilisation d’IA efficace (e.g. réseaux de neurones à impulsions).
Travaux centraux de la R&D
Les axes de recherche
Pousser les limites de l'innovation
Conception de supercalculateurs
Recherche & développement
Instrumentation pour la radioastronomie
Contributions au SKAO
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