[Paper] astroCAMP：面向可持续 SKA 规模射电成像的社区基准与协同设计框架

Source: arXiv - 2512.13591v1

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概述

本文介绍了 astroCAMP，一个新的基准测试和协同设计框架，旨在使平方公里阵列（SKA）的海量射电成像工作负载既 high‑performance 又 energy‑efficient。通过将科学质量指标与硬件性能和可持续性指标统一，astroCAMP 为工程师提供了一种具体的方法，以在图像保真度与功耗、成本和碳足迹之间取得平衡。

关键贡献

• 统一度量套件，可同时衡量科学保真度、运行时间、能耗、碳排放以及总体拥有成本。
• 标准化的 SKA 规模数据集和参考输出，支持在 CPU、GPU 以及新兴加速器（如 FPGA）上进行可复现的基准测试。
• 多目标协同设计公式，将保真度约束与硬件层面决策关联，揭示帕累托最优的权衡关系。
• 开源可复现性工具包（数据集、脚本和基准结果）已向社区发布。
• 案例研究：使用 AMD EPYC 9334 CPU 和 NVIDIA H100 GPU 对 WSClean 与 IDG 成像流水线进行评估，并展示了异构 CPU‑FPGA 设计空间探索。

方法论

1. 度量定义 – 作者首先确定四个支柱：

   • 科学保真度（例如，图像残差、动态范围）
   • 计算性能（吞吐量、延迟）
   • 可持续性（能耗、碳当量排放）
   • 经济性（硬件采购成本、运营 OPEX）

2. 基准数据集策划 – 将真实的 SKA 观测数据提炼为一组具有代表性的可见度，并配以由高精度流水线生成的“金标准”参考图像。

3. 参考实现 – 将两个广泛使用的成像代码（WSClean、IDG）编译到目标平台（CPU、GPU）。

4. 协同设计优化循环 –

   • 在基准数据上运行每个实现，收集完整的度量套件。
   • 将结果输入多目标优化器，搜索满足用户定义的保真度阈值的配置（例如，线程数、精度级别、加速器卸载），同时最小化能耗或成本。

5. 设计空间探索 – 将优化器扩展到异构 CPU‑FPGA 设置，评估将特定内核（例如，FFT、网格化）卸载的情况下的权衡。

所有步骤均已脚本化并容器化，其他团队可以接入自己的流水线或硬件并获得可比的结果。

结果与发现

• 利用率差距已确认 – 在 AMD EPYC 9334 上进行 WSClean 和 IDG 的基准运行仅达到了处理器峰值 FLOPS 的 5‑12 %，呼应了社区已知的低效。
• 通过精度调优实现能源节省 – 将 NVIDIA H100 上的双精度内核切换为混合精度内核，使 能耗降低约 30 %，且图像残差保持在 2 % 的误差范围内。
• Pareto 前沿识别 – 优化器突出了三个最佳点：
  1. 仅 CPU – 采购成本最低，单位图像能耗最高。
  2. GPU 加速 – 运行时间最佳，能耗适中。
  3. CPU‑FPGA 混合 – 硬件成本略高，但在相同保真度下碳排放降低最高可达 45 %。
• 可重复性套件验证 – 独立研究者在 3 % 误差范围内复现了基准数据，确认了数据集和度量收集流水线的稳健性。

实际意义

• 针对 SKA 运营 – astroCAMP 为系统架构师提供一种数据驱动的方式，以满足 SKA 严格的功率上限（≈ 10 MW 用于成像），且不牺牲科学产出，直接转化为更低的运营支出和碳排放费用。
• 针对成像流水线开发者 – 该指标套件突出显示哪些代码路径能耗高，鼓励进行有针对性的优化（例如，内核融合、精度缩放）。
• 针对硬件供应商 – 该框架提供了一个超越 FLOPS 的具体基准套件，使 GPU、CPU 和加速器制造商能够展示真实世界的可持续性能。
• 针对云 / 边缘提供商 – 多目标模型可用于基于碳感知 SLA 对 SKA 规模工作负载定价，为更绿色的 “科学即服务” 提供打开了大门。

限制与未来工作

• Fidelity Metric Scope – 当前套件侧重于基于残差的度量；仍需更细致的天体物理质量衡量（例如，源检测完整性）。
• Hardware Diversity – 基准测试仅限于一种 CPU 和一种 GPU 型号；更广泛的覆盖（ARM、更新的 FPGA 系列、ASIC）将提升可推广性。
• Dynamic Workloads – 本研究假设数据集是静态的；将 astroCAMP 扩展到流式或实时成像流水线（例如，瞬态检测）仍是一个待解决的挑战。
• Automation – 虽然 optimizer 已具备功能，但与 CI 流水线以及 auto‑tuning 框架的更紧密集成，将使开发者更容易实现持续的协同设计。

astroCAMP 为实现 SKA 的拍级别成像既具备科学强度又兼顾环境责任奠定了坚实基础——这在我们迈向下一代数据密集型天文学的道路上是至关重要的一步。

作者

• Denisa-Andreea Constantinescu
• Rubén Rodríguez Álvarez
• Jacques Morin
• Etienne Orliac
• Mickaël Dardaillon
• Sunrise Wang
• Hugo Miomandre
• Miguel Peón-Quirós
• Jean‑François Nezan
• David Atienza

论文信息

• arXiv ID: 2512.13591v1
• 分类: cs.DC, astro-ph.IM, cs.PF
• 出版时间: 2025年12月15日
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