Technologies habilitantes pour l’acquisition et le traitement en temps-réel de gros volumes de données et leurs applications aux télescopes astronomiques géants et aux systèmes radars

Enabling technologies for real-time acquisition and processing of large volumes of data and their applications to giant astronomical telescopes and radar systems

• Auteur / Autrice : Julien Plante
• Direction : Damien Gratadour
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Astronomie et Astrophysique
• Date : Soutenance le 30/11/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres en cotutelle avec Thales LAS France
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Astronomie et astrophysique d'Île-de-France (Meudon, Hauts-de-Seine ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'études spatiales et d'instrumentation en astrophysique (Meudon, Hauts-de-Seine ; 2002-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Observatoire de Paris (1667-....)
• Jury : Président / Présidente : Françoise Combes
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Damien Gratadour, Jason Hessels, Nicolas Gac, Béatrice Pesquet-Popescu, Chiara Ferrari
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jason Hessels, Nicolas Gac

Mots clés

Mots clés contrôlés

Processeurs graphiques

Radar

Grands télescopes

Mots clés libres

Temps-Réel

Gpu

Télescope

Radar

Frb

NenuFAR

Real-Time

Gpu

Telescope

Radar

Frb

NenuFAR

Résumé

Les systèmes de notre monde sont en croissance constante en termes de précision, rapidité et consommation énergetique. Cette croissance passe par la production de volumes de données toujours plus importants, qui deviennent difficiles à traiter avec les technologies standard actuelles. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressé à des technologies émergentes, telles que le calcul sur GPU, le réseau en espace utilisateur, DPDK et GPUDirect, permettant de répondre à ce besoin, et les avons appliquées à plusieurs projets concrets (acquisition de front d’ondes pour optique adaptative, détection en temps réel de transients radio, traitement du signal radar) avec succès. Ces résultats sont très encourageants pour réussir à dépasser les limites des technologies standard, et promettent une utilisation massive dans de nombreux domaines (astronomie, radar, mais aussi véhicules autonomes, finance, etc).

Systems of our world are following a constant growth in terms of precision, speed and electrical consumption. This growth involves the production of always bigger volumes of data, which become difficult to process using today’s standard technologies.In the context of this PhD, we looked into emerging technologies such as GPU computing, userland networking, DPDK and GPUDirect, which are able to answer this need, and applied them to multiple real-life projects (wavefront acquisition for adaptive optics, real-time fast radio burst detection, radar signal processing) with success.These results are very encouraging towards overcoming the bottleneck of current standard technologies, and are promising regarding a massive use in many domains (astronomy, radar, but also autonomous vehicules, finance, etc).