Kosmos kartografi

Der er hundredvis af milliarder af stjerner i vores egen Mælkevejs galakse. Estimater angiver et tilsvarende antal galakser i det observerbare univers, hver med sin egen store samling af stjerner, mange med deres egne planetariske systemer. Uden for og mellem disse stjerner og galakser findes alle former for stof i forskellige faser, såsom gas og støv. En anden form for stof, mørkt stof, findes i en meget anderledes og mystisk form, kun annoncere sin tilstedeværelse indirekte kun gennem dens tyngdekraftseffekter.

Dette er det univers, Salman Habib forsøger at rekonstruere, struktur for struktur, ved hjælp af præcise observationer fra teleskopundersøgelser kombineret med næste generations dataanalyse og simuleringsteknikker, der i øjeblikket er klar til exascale computing.

"Vi simulerer alle processerne i universets struktur og dannelse. Det er som at løse et meget stort fysikpuslespil, "sagde Habib, en seniorfysiker og beregningsforsker ved divisionerne High Energy Physics and Mathematics and Computer Science fra det amerikanske energiministerium (DOE) Argonne National Laboratory.

Habib leder projektet "Computing the Sky at Extreme Scales" eller "ExaSky, "et af de første projekter finansieret af det nyligt etablerede Exascale Computing Project (ECP), en samarbejdsindsats mellem DOE's Office of Science og dets National Nuclear Security Administration.

Fra at bestemme den oprindelige årsag til urudsving til måling af summen af ​​alle neutrino -masser, dette projekts videnskabelige mål repræsenterer en vaskeliste med de største spørgsmål, mysterier og udfordringer, der i øjeblikket forvirrer kosmologer.

Der er spørgsmålet om mørk energi, den potentielle årsag til universets hurtige ekspansion, mens endnu en anden er naturen og fordelingen af ​​mørkt stof i universet.

Det er enorme spørgsmål, der kræver lige så omfattende computerkraft at besvare. ECP udarbejder videnskabelige koder for exascale -systemer, de nye arbejdsheste inden for beregnings- og big data -videnskab.

Initieret til at drive udviklingen af ​​et "exascale økosystem" af banebrydende, højtydende arkitekturer, koder og rammer, ECP vil give forskere mulighed for at tackle data og beregningsmæssigt intensive udfordringer såsom ExaSky -simuleringer af det kendte univers.

Ud over omfanget af deres beregningskrav, ECP -projekter vælges ud fra, om de opfylder specifikke strategiske områder, lige fra energi og økonomisk sikkerhed til videnskabelig opdagelse og sundhedsydelser.

"Salmans forskning ser bestemt på vigtige og grundlæggende videnskabelige spørgsmål, men det har samfundsmæssige fordele, også, "sagde Paul Messina, Argonne Distinguished Fellow. "Mennesker har en tendens til at undre sig over, hvor de kom fra, og den nysgerrighed er meget dyb. "

HACC'er på nattehimlen

For Habib, ECP er en todelt udfordring-hvordan udfører du banebrydende videnskab på banebrydende maskiner?

Det tværdivisionelle Argonne-team har arbejdet med videnskaben gennem en flerårig indsats på Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), en DOE Office of Science brugerfacilitet. Teamet kører kosmologiske simuleringer til store himmelundersøgelser på anlæggets 10-petaflop højtydende computer, Mira. Simuleringerne er designet til at arbejde med observationsdata indsamlet fra specialiserede undersøgelsesteleskoper, ligesom det kommende Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) og Large Synoptic Survey Telescope (LSST).

Undersøgelsesteleskoper ser på meget større områder af himlen - op til halvdelen af ​​himlen, på noget tidspunkt - end Hubble -rumteleskopet, for eksempel, som fokuserer mere på individuelle objekter. En nat koncentrerede sig om et plaster, næste nat en anden, undersøgelsesinstrumenter undersøger systematisk himlen for at udvikle en kartografisk registrering af kosmos, som Habib beskriver det.

Arbejder i partnerskab med Los Alamos og Lawrence Berkeley National Laboratories, Argonne -holdet gør sig klar til at kortlægge resten af ​​banen.

Deres primære kode, som Habib hjalp med at udvikle, er allerede blandt de hurtigste videnskabelige produktionskoder i brug. Kaldes HACC (Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code), denne partikelbaserede kosmologi-ramme understøtter en række programmeringsmodeller og algoritmer.

Unikt blandt koder, der bruges i andre exascale computerprojekter, det kan køre på alle nuværende og prototype arkitekturer, fra den grundlæggende X86 -chip, der bruges i de fleste hjemme -pc'er, til grafikbehandlingsenheder, til den nyeste Knights Landing -chip, der findes i Theta, ALCF's nyeste supercomputersystem.

Så robust som koden allerede er, HACC -teamet fortsætter med at udvikle det yderligere, tilføjer betydelige nye muligheder, såsom hydrodynamik og tilhørende subgrid -modeller.

"Når du kører meget store simuleringer af universet, du kan umuligt gøre alt, fordi det er for detaljeret, "Habib forklaret." F.eks. hvis vi kører en simulering, hvor vi bogstaveligt talt har titusinder til hundredvis af milliarder af galakser, vi kan ikke følge hver galakse i detaljer. Så vi kommer med omtrentlige tilgange, kaldes subgrid -modeller. "

Selv med disse forbedringer og dens succeser, HACC -koden skal stadig øge dens ydeevne og hukommelse for at kunne arbejde i en exascale -ramme. Ud over HACC, ExaSky -projektet anvender den adaptive mesh -forfiningskode Nyx, udviklet hos Lawrence Berkeley. HACC og Nyx supplerer hinanden med forskellige specialiseringsområder. Synergien mellem de to er et vigtigt element i ExaSky -teamets tilgang.

En kosmologisk simuleringsmetode, der smelter sammen flere tilgange, muliggør verifikation af vanskeligt opløselige kosmologiske processer, der involverer gravitationsudvikling, gasdynamik og astrofysiske effekter ved meget høje dynamiske områder. Nye beregningsmetoder som maskinlæring vil hjælpe forskere med hurtigt og systematisk at genkende funktioner i både observations- og simuleringsdata, der repræsenterer unikke begivenheder.

En billion partikler af lys

Arbejdet produceret under ECP vil tjene flere formål, gavner både fremtiden for kosmologisk modellering og udviklingen af ​​succesrige exascale -platforme.

På modelenden, computeren kan generere mange universer med forskellige parametre, giver forskere mulighed for at sammenligne deres modeller med observationer for at bestemme, hvilke modeller der passer bedst til dataene. Alternativt kan modellerne kan forudsige observationer, der endnu ikke skal foretages.

Modeller kan også producere ekstremt realistiske billeder af himlen, hvilket er vigtigt når man planlægger store observationskampagner, såsom dem fra DESI og LSST.

"Inden du bruger pengene til at bygge et teleskop, det er vigtigt også at producere ekstremt gode simulerede data, så folk kan optimere observationskampagner for at imødekomme deres dataudfordringer, "sagde Habib.

Men omkostningerne ved realisme er dyre. Simuleringer kan variere inden for billioner af partikler og producere flere petabytes-kvadrillioner bytes-af data i et enkelt løb. Efterhånden som exascale bliver udbredt, disse simuleringer vil producere 10 til 100 gange så mange data.

Det arbejde, ExaSky -teamet udfører, sammen med de andre ECP -forskerhold, vil hjælpe med at løse disse udfordringer og dem, computerproducenter og softwareudviklere står over for, når de skaber sammenhængende, funktionelle exascale-platforme, der opfylder behovene i storskala videnskab. Ved at arbejde med deres egne koder på præ-exascale maskiner, ECP -forskerholdet kan hjælpe med at guide leverandører i chipdesign, I/O -båndbredde og hukommelseskrav og andre funktioner.

"Alle disse ting kan hjælpe ECP -samfundet med at optimere deres systemer, "bemærkede Habib." Det er den grundlæggende årsag til, at ECP -videnskabsteamene blev valgt. Vi vil tage de lektioner, vi lærer i håndteringen af ​​denne arkitektur, tilbage til resten af ​​videnskabssamfundet og sige:'Vi har fundet en løsning.' "