Hay cientos de miles de millones de estrellas en nuestra propia galaxia, la Vía Láctea. Las estimaciones indican un número similar de galaxias en el universo observable, cada uno con su propio gran conjunto de estrellas, muchos con sus propios sistemas planetarios. Más allá y entre estas estrellas y galaxias hay todo tipo de materia en varias fases, como gas y polvo. Otra forma de materia materia oscura, existe en una forma muy diferente y misteriosa, anunciando su presencia indirectamente sólo a través de sus efectos gravitacionales.

Este es el universo que Salman Habib está tratando de reconstruir, estructura por estructura, utilizando observaciones precisas de levantamientos telescópicos combinados con análisis de datos de próxima generación y técnicas de simulación que actualmente se están preparando para la computación a exaescala.

"Estamos simulando todos los procesos en la estructura y formación del universo. Es como resolver un gran rompecabezas de física, "dijo Habib, un físico senior y científico computacional en las divisiones de Física y Matemáticas de Altas Energías y Ciencias de la Computación del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE).

Habib dirige el proyecto "Computación del cielo a escalas extremas" o "ExaSky, "uno de los primeros proyectos financiados por el Proyecto de Computación Exascale (ECP) recientemente establecido, un esfuerzo de colaboración entre la Oficina de Ciencias del DOE y su Administración Nacional de Seguridad Nuclear.

Desde determinar la causa inicial de las fluctuaciones primordiales hasta medir la suma de todas las masas de neutrinos, Los objetivos científicos de este proyecto representan una larga lista de las preguntas más importantes, misterios y desafíos que actualmente confunden a los cosmólogos.

Está la cuestión de la energía oscura, la causa potencial de la expansión acelerada del universo, mientras que otro es la naturaleza y distribución de la materia oscura en el universo.

Estas son preguntas inmensas que exigen un poder computacional igualmente expansivo para responder. El ECP está preparando códigos científicos para sistemas de exaescala, los nuevos caballos de batalla de la ciencia computacional y de big data.

Iniciado para impulsar el desarrollo de un "ecosistema de exaescala" de vanguardia, arquitecturas de alto rendimiento, códigos y marcos, El ECP permitirá a los investigadores abordar los datos y los desafíos computacionalmente intensivos, como las simulaciones ExaSky del universo conocido.

Además de la magnitud de sus demandas computacionales, Los proyectos de ECP se seleccionan en función de si cumplen con áreas estratégicas específicas, que van desde la seguridad energética y económica hasta los descubrimientos científicos y la asistencia sanitaria.

"La investigación de Salman ciertamente analiza cuestiones científicas importantes y fundamentales, pero tiene beneficios sociales, también, "dijo Paul Messina, Miembro distinguido de Argonne. "Los seres humanos tienden a preguntarse de dónde vienen, y esa curiosidad es muy profunda ".

HACC'ing el cielo nocturno

Para Habib, el ECP presenta un desafío doble:¿cómo se lleva a cabo ciencia de vanguardia en máquinas de vanguardia?

El equipo multidivisional de Argonne ha estado trabajando en la ciencia a través de un esfuerzo de varios años en Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE. El equipo está ejecutando simulaciones cosmológicas para estudios del cielo a gran escala en la computadora de alto rendimiento de 10 petaflop de la instalación, Mira. Las simulaciones están diseñadas para trabajar con datos de observación recopilados de telescopios de reconocimiento especializados, como el próximo Instrumento espectroscópico de energía oscura (DESI) y el Gran telescopio de exploración sinóptica (LSST).

Los telescopios de estudio miran áreas mucho más grandes del cielo, hasta la mitad del cielo, en cualquier punto, que el telescopio espacial Hubble, por ejemplo, que se centra más en objetos individuales. Una noche concentrándome en un parche la noche siguiente otra, Los instrumentos de estudio examinan sistemáticamente el cielo para desarrollar un registro cartográfico del cosmos, como lo describe Habib.

Trabajando en asociación con Los Alamos y Lawrence Berkeley National Laboratories, el equipo de Argonne se está preparando para trazar el resto del curso.

Su código principal, que Habib ayudó a desarrollar, ya se encuentra entre los códigos de producción científica más rápidos en uso. Llamado HACC (Código de Cosmología Acelerada Híbrido / Hardware), este marco de cosmología basado en partículas admite una variedad de modelos y algoritmos de programación.

Único entre los códigos utilizados en otros proyectos informáticos de exaescala, se puede ejecutar en todas las arquitecturas actuales y prototipos, desde el chip X86 básico utilizado en la mayoría de las PC domésticas, a las unidades de procesamiento de gráficos, al chip de Knights Landing más nuevo que se encuentra en Theta, El último sistema de supercomputación de la ALCF.

Tan robusto como ya es el código, el equipo de HACC continúa desarrollándolo, agregando nuevas capacidades significativas, como la hidrodinámica y los modelos de subcuadrícula asociados.

"Cuando ejecutas simulaciones muy grandes del universo, posiblemente no puedas hacer todo, porque es demasiado detallado "Habib explicó". Por ejemplo, si estamos ejecutando una simulación en la que literalmente tenemos decenas a cientos de miles de millones de galaxias, no podemos seguir cada galaxia con todo detalle. Así que presentamos enfoques aproximados, denominados modelos de subcuadrícula ".

Incluso con estas mejoras y sus éxitos, el código HACC aún necesitará aumentar su rendimiento y memoria para poder trabajar en un marco de exaescala. Además de HACC, el proyecto ExaSky emplea el código de refinamiento de malla adaptable Nyx, desarrollado en Lawrence Berkeley. HACC y Nyx se complementan con diferentes áreas de especialización. La sinergia entre los dos es un elemento importante del enfoque del equipo de ExaSky.

Un enfoque de simulación cosmológica que fusiona múltiples enfoques permite la verificación de procesos cosmológicos difíciles de resolver que involucran la evolución gravitacional, dinámica de gases y efectos astrofísicos en rangos dinámicos muy altos. Los nuevos métodos computacionales como el aprendizaje automático ayudarán a los científicos a reconocer rápida y sistemáticamente características tanto en los datos de observación como en los de simulación que representan eventos únicos.

Un billón de partículas de luz

El trabajo producido bajo el ECP servirá para varios propósitos, beneficiando tanto el futuro del modelado cosmológico como el desarrollo de plataformas de exaescala exitosas.

En el extremo del modelado, la computadora puede generar muchos universos con diferentes parámetros, permitiendo a los investigadores comparar sus modelos con observaciones para determinar qué modelos se ajustan a los datos con mayor precisión. Alternativamente, los modelos pueden hacer predicciones para las observaciones que aún no se han realizado.

Los modelos también pueden producir imágenes del cielo extremadamente realistas, que es esencial al planificar grandes campañas de observación, como los de DESI y LSST.

"Antes de gastar el dinero para construir un telescopio, También es importante producir datos simulados extremadamente buenos para que las personas puedan optimizar las campañas de observación para cumplir con sus desafíos de datos. "dijo Habib.

Pero el costo del realismo es caro. Las simulaciones pueden variar en el ámbito de los billones de partículas y producir varios petabytes (cuatrillones de bytes) de datos en una sola ejecución. A medida que prevalece la exaescala, estas simulaciones producirán de 10 a 100 veces más datos.

El trabajo que está haciendo el equipo de ExaSky, junto con el de los otros equipos de investigación de ECP, ayudará a abordar estos desafíos y los que enfrentan los fabricantes de computadoras y los desarrolladores de software a medida que crean plataformas funcionales de exaescala para satisfacer las necesidades de la ciencia a gran escala. Al trabajar con sus propios códigos en máquinas de pre-exaescala, el equipo de investigación de ECP puede ayudar a guiar a los proveedores en el diseño de chips, Requisitos de memoria y ancho de banda de E / S y otras características.

"Todas estas cosas pueden ayudar a la comunidad de ECP a optimizar sus sistemas, "señaló Habib." Esa es la razón fundamental por la que se eligieron los equipos científicos de ECP. Llevaremos las lecciones que aprendamos al tratar con esta arquitectura al resto de la comunidad científica y diremos:'Hemos encontrado una solución' ".