sabato, Novembre 23, 2024

Gli astrofisici rivelano la più grande simulazione dell’universo mai realizzata: come la gravità ha modellato la distribuzione della materia oscura

Per capire come si è formato l’universo, gli astronomi di AbacusSummit hanno creato più di 160 simulazioni di come la gravità modella la distribuzione della materia oscura.

L’array di simulazione cosmica appena rilasciato è il più grande mai prodotto, registrando collettivamente quasi 60 trilioni di particelle.

Il set di simulazione, chiamato AbacusSummit, sarà utile per estrarre i segreti dell’universo dalle prossime indagini dell’universo, si aspettano i suoi creatori. Presentano AbacusSummit in diversi articoli di ricerca recentemente pubblicati in Avvisi mensili della Royal Astronomical Society.

AbacusSummit è il prodotto dei ricercatori del Center for Computational Astrophysics (CCA) del Flatiron Institute (CCA) di New York City e del Center for Astrophysics | Harvard e Smithsonian. Composto da più di 160 simulazioni, descrive come le particelle nell’universo si muovono a causa della loro gravità. Questi modelli, noti come simulazioni N-body, catturano il comportamento della materia oscura, una forza misteriosa e invisibile che costituisce il 27% dell’universo e interagisce solo per gravità.

Come la gravità ha modellato la distribuzione della materia oscura

La collezione di AbacusSummit include centinaia di simulazioni di come la gravità modella la distribuzione della materia oscura in tutto l’universo. Qui viene mostrata un’istantanea di una delle simulazioni con una scala di ingrandimento di 1,2 miliardi di anni luce. Le simulazioni replicano le strutture su larga scala del nostro universo, come la rete cosmica e gli enormi ammassi di galassie. Credito: AbacusSummit Team; Pianificazione e design di Lucy Reading-Ikanda

afferma Lehman Garrison, autore principale di uno dei nuovi articoli e ricercatore presso il CCA.

Garrison ha guidato lo sviluppo delle simulazioni del bancone insieme alla studentessa Nina Maksimova e al professore di astronomia Daniel Eisenstein, entrambi i quali lavorano presso il Centro di Astrofisica. Le simulazioni sono state eseguite su un supercomputer del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti presso l’Oak Ridge Leadership Computing Facility in Tennessee.

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Molte indagini spaziali produrranno mappe dell’universo con dettagli senza precedenti nei prossimi anni. Questi dispositivi spettroscopici a energia oscura includono (DESI), il telescopio spaziale romano Nancy Grace, l’osservatorio Vera Sea Robin e la sonda Euclid. Uno degli obiettivi di queste missioni ad alto budget è migliorare le stime dei parametri cosmologici e astrofisici che determinano il comportamento e l’aspetto dell’universo.

Gli scienziati faranno queste stime migliorate confrontando le nuove osservazioni con simulazioni al computer dell’universo con valori diversi per parametri diversi, come la natura dell’energia oscura che separa l’universo.

AbacusSummit sfrutta il calcolo parallelo

Il contatore sfrutta l’elaborazione parallela del computer per accelerare notevolmente i suoi calcoli su come le particelle si muovono a causa della loro gravità. L’approccio di elaborazione sequenziale (in alto) calcola l’attrazione tra ciascuna coppia di particelle una per una. L’elaborazione parallela (in basso) suddivide invece il lavoro su più core di elaborazione, consentendo il calcolo simultaneo di più interazioni di particelle. Credito: Lucy Reading-Ikkanda Foundation/Simons

“La prossima generazione di indagini cosmologiche mapperà l’universo in grande dettaglio ed esplorerà una vasta gamma di questioni cosmologiche”, afferma Eisenstein, che è coautore dei nuovi articoli MNRAS. Ma sfruttare questa opportunità richiede una nuova generazione di ambiziose simulazioni numeriche. Crediamo che AbacusSummit sarà un passo coraggioso per la sinergia tra account ed esperienza. “

Il progetto decennale era scoraggiante. I calcoli a N-corpi – che tentano di calcolare i movimenti di oggetti, come i pianeti, che interagiscono con la gravità – sono stati la sfida numero uno nel campo della fisica sin dai tempi di Isaac Newton. Il trucco nasce dall’interazione di ogni oggetto con ogni altro oggetto, indipendentemente dalla sua distanza. Ciò significa che man mano che aggiungi più elementi, il numero di interazioni aumenta rapidamente.

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Non esiste una soluzione generale al problema degli N-corpi per tre o più corpi massicci. I calcoli disponibili sono solo stime approssimative. Un metodo comune consiste nel congelare il tempo, calcolare la forza totale che agisce su ciascun oggetto e quindi spingere ciascun elemento in base alla forza totale che subisce. Poi il tempo avanza un po’ e il processo si ripete.

Utilizzando questo approccio, AbacusSummit ha elaborato un numero enorme di particelle grazie a un codice intelligente, un nuovo metodo numerico e molta potenza di calcolo. Il supercomputer Summit era il più veloce del mondo nel momento in cui il team eseguiva i calcoli; Ancora il computer più veloce negli Stati Uniti

Il team ha progettato la base di codice per Summit AbacusSummit, chiamata Abacus, per sfruttare appieno la potenza di elaborazione parallela di Summit, in cui è possibile eseguire molti calcoli contemporaneamente. In particolare, Summit vanta diverse GPU, o GPU, che eccellono nell’elaborazione parallela.

L’esecuzione di calcoli a N corpi utilizzando l’elaborazione parallela richiede un’attenta progettazione dell’algoritmo perché l’intera simulazione richiede una grande quantità di memoria per l’archiviazione. Ciò significa che il contatore non può solo eseguire copie della simulazione su cui lavorare su diversi nodi del supercomputer. Al contrario, il codice suddivide ogni simulazione in una griglia. Il calcolo iniziale fornisce una buona approssimazione degli effetti delle particelle distanti in un dato punto della simulazione (che svolgono un ruolo molto minore rispetto alle particelle vicine). Il contatore quindi raggruppa e separa le celle vicine in modo che il computer possa lavorare su ciascun gruppo in modo indipendente, combinando approssimazioni di particelle distanti con calcoli accurati delle particelle vicine.

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“L’algoritmo del contatore si adatta bene alle capacità dei moderni supercomputer, fornendo uno schema di calcolo molto regolare per il massiccio parallelismo delle GPU condivise”, afferma Maximova.

Grazie al suo design, il contatore ha raggiunto velocità molto elevate, rinfrescando 70 milioni di particelle al secondo per nodo del supercomputer Summit, mentre analizzava le simulazioni mentre erano in esecuzione. Ogni particella rappresenta una massa di materia oscura 3 miliardi di volte la massa del Sole.

“La nostra visione era quella di creare questo codice per fornire le simulazioni necessarie per questo nuovissimo rilevamento specifico della galassia”, afferma Garrison. “Abbiamo scritto il codice per rendere le simulazioni molto più veloci e accurate che mai.”

Eisenstein, un membro della collaborazione DESI – che ha recentemente iniziato la sua indagine per mappare una parte senza precedenti dell’universo – dice di essere ansioso di usare il contatore in futuro.

“La cosmologia sta facendo un balzo in avanti grazie alla fusione interdisciplinare di osservazioni sorprendenti e informatica moderna”, afferma. “Il prossimo decennio promette di essere un’età affascinante nel nostro studio dell’evoluzione storica dell’universo”.

Riferimento: “Abacus Top: Huge Collection ofSalute, Simulazione N-body ad alta risoluzione” di Nina A. Maksimova, Lyman H. Garrison, Daniel J. Eisenstein, Boriana Hadziska, Sunak Bose e Thomas P. Satterthwaite, 7 settembre 2021, mNotifiche periodiche della Royal Astronomical Society.
DOI: 10.1093/mnras/stab2484

Altri coautori di Abacus Summit e Abacus includono Sihan Yuan della Stanford University, Philip Pinto dell’Università dell’Arizona, Sunak Boss della Durham University in Inghilterra e il Center for Research in Astrophysics Boriana Hadjiska, Thomas Satterthwaite e Douglas Ferrer. Le simulazioni sono state eseguite sul supercomputer Summit nell’ambito dell’incarico Advanced Computing Challenge per Scientific Computing Research.

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