Why Chromatic Imaging Matters

During the last two decades, the first generation of beam combiners at the Very Large Telescope Interferometer has proved the importance of optical interferometry for high-angular resolution astrophysical studies in the near- and mid-infrared. With the advent of 4-beam combiners at the VLTI, the u-v coverage per pointing increases significantly, providing an opportunity to use reconstructed images as powerful scientific tools. Therefore, interferometric imaging is already a key feature of the new generation of VLTI instruments, as well as for other interferometric facilities like CHARA and JWST. It is thus imperative to account for the current image reconstruction capabilities and their expected evolutions in the coming years. Here, we present a general overview of the current situation of optical interferometric image reconstruction with a focus on new wavelength-dependent information, highlighting its main advantages and limitations. As an Appendix we include several cookbooks describing the usage and installation of several state-of-the art image reconstruction packages. To illustrate the current capabilities of the software available to the community, we recovered chromatic images, from simulated MATISSE data, using the MCMC software SQUEEZE. With these images, we aim at showing the importance of selecting good regularization functions and their impact on the reconstruction.Comment: Accepted for publication in Experimental Astronomy as part of the topical collection: Future of Optical-infrared Interferometry in Europ

Impact des langages de programmation sur la performance énergétique des applications de calcul scientifique : un challenge ?

Lien vers le résumé et à terme l'article et la vidéo de la présentation : https://conf-ng.jres.org/2021/planning.html#article_19International audienceAlors que la France s’engage sur le chemin de l’exascale, le calcul scientifique est de plus en plus utilisé dans la société. Il permet de concevoir, simuler et optimiser de nombreux scénarios pour un coût limité comparativement à la réalisation de prototypes. Il apparaît primordial de se poser la question de l'impact environnemental associé au calcul scientifique. Lorsque l’on développe un code de calcul scientifique, la première question qui se pose est celle du choix du langage. Il est commun de considérer un certain nombre de critères (lisibilité, pérennité, efficacité, maîtrise du langage). Il est bien plus rare de considérer la consommation et l’efficience énergétique. Cette étude a pour objectif de sensibiliser et inciter à la considération de ce critère. Un code de démonstration permettant la simulation d’écoulements a ainsi été considéré. Initialement développé en Python, ce code a été accéléré (Pythran, Numba) puis porté dans les langages C, Fortran, Java, Julia, Rust, Go. Des mesures de performance et de consommation électrique ont été réalisées sur la plate-forme expérimentale Grid’5000, ce qui a permis d’évaluer, dans le contexte très précis du code considéré, l’efficience des langages considérés sur plusieurs architectures. Le portage rigoureux de code dans un autre langage que celui d’origine, ainsi que l’optimisation de code prend un temps considérable, mais il y a des potentiels de gains énergétiques importants sur la consommation de la phase d’usage du service associé. Ce travail, réalisé dans une approche de science ouverte et reproductible, montre ainsi l’importance des développeurs sur les impacts environnementaux des usages du numérique

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Lien vers le résumé et à terme l'article et la vidéo de la présentation : https://conf-ng.jres.org/2021/planning.html#article_19International audienceAlors que la France s’engage sur le chemin de l’exascale, le calcul scientifique est de plus en plus utilisé dans la société. Il permet de concevoir, simuler et optimiser de nombreux scénarios pour un coût limité comparativement à la réalisation de prototypes. Il apparaît primordial de se poser la question de l'impact environnemental associé au calcul scientifique. Lorsque l’on développe un code de calcul scientifique, la première question qui se pose est celle du choix du langage. Il est commun de considérer un certain nombre de critères (lisibilité, pérennité, efficacité, maîtrise du langage). Il est bien plus rare de considérer la consommation et l’efficience énergétique. Cette étude a pour objectif de sensibiliser et inciter à la considération de ce critère. Un code de démonstration permettant la simulation d’écoulements a ainsi été considéré. Initialement développé en Python, ce code a été accéléré (Pythran, Numba) puis porté dans les langages C, Fortran, Java, Julia, Rust, Go. Des mesures de performance et de consommation électrique ont été réalisées sur la plate-forme expérimentale Grid’5000, ce qui a permis d’évaluer, dans le contexte très précis du code considéré, l’efficience des langages considérés sur plusieurs architectures. Le portage rigoureux de code dans un autre langage que celui d’origine, ainsi que l’optimisation de code prend un temps considérable, mais il y a des potentiels de gains énergétiques importants sur la consommation de la phase d’usage du service associé. Ce travail, réalisé dans une approche de science ouverte et reproductible, montre ainsi l’importance des développeurs sur les impacts environnementaux des usages du numérique

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