A Comparison of Supercomputing Techniques Applied to the Detection of Exoplanets

Abstract

Este trabalho aborda a implementação paralela do algoritmo de fitting de trânsitos planetários, o BLS. Esse algoritmo é fundamental para a análise de dados de satélites em missões espaciais, como as missões KEPLER e K2, discutidas neste projeto. O estudo foca na otimização do algoritmo utilizando frameworks de paralelismo, como OpenMP, MPI, GPUs por meio do PyTorch, e o STAPL, uma biblioteca que abstrai o uso de OpenMP e MPI. Como sugestão de melhoria para este projeto, destaca-se a importância da otimização do algoritmo de geração de candidatos para o BLS, pois é essencial que o período do trânsito e outros parâmetros estejam corretamente incluídos em uma lista abrangente de candidatos a serem testados.

This work addresses the parallel implementation of the Box Least Squares (BLS) algorithm for planetary transit fitting. This algorithm is crucial for analyzing data from satellite missions, such as the KEPLER and K2 missions discussed in this project. The study focuses on optimizing the algorithm using parallelism frameworks, including OpenMP, MPI, GPUs via PyTorch, and STAPL, a library that abstracts the use of OpenMP and MPI. As a suggested improvement for this project, the optimization of the candidate generation algorithm for BLS is highlighted, as it is vital that the transit period and other parameters are correctly included in a comprehensive list of candidates to be tested.