Existem centenas de bilhões de estrelas em nossa galáxia, a Via Láctea. As estimativas indicam um número semelhante de galáxias no universo observável, cada um com seu próprio grande conjunto de estrelas, muitos com seus próprios sistemas planetários. Além e entre essas estrelas e galáxias estão todos os tipos de matéria em várias fases, como gás e poeira. Outra forma de assunto, matéria escura, existe de uma forma muito diferente e misteriosa, anunciando sua presença indiretamente apenas por meio de seus efeitos gravitacionais.

Este é o universo que Salman Habib está tentando reconstruir, estrutura por estrutura, usando observações precisas de pesquisas de telescópio combinadas com análise de dados de última geração e técnicas de simulação atualmente sendo preparadas para computação exascale.

"Estamos simulando todos os processos na estrutura e formação do universo. É como resolver um grande quebra-cabeça da física, "disse Habib, um físico sênior e cientista computacional com as divisões de Física e Matemática de Altas Energias e Ciências da Computação do Laboratório Nacional de Argonne do Departamento de Energia dos EUA (DOE).

Habib lidera o projeto "Computing the Sky at Extreme Scales" ou "ExaSky, "um dos primeiros projetos financiados pelo recém-criado Exascale Computing Project (ECP), um esforço colaborativo entre o Escritório de Ciência do DOE e sua Administração de Segurança Nuclear Nacional.

Desde a determinação da causa inicial das flutuações primordiais até a medição da soma de todas as massas de neutrinos, os objetivos científicos deste projeto representam uma lista das maiores questões, mistérios e desafios que atualmente confundem os cosmologistas.

Existe a questão da energia escura, a causa potencial da expansão acelerada do universo, enquanto outra é a natureza e distribuição da matéria escura no universo.

Essas são questões imensas que exigem poder computacional igualmente expansivo para responder. O ECP está preparando códigos científicos para sistemas exascale, os novos cavalos de batalha da ciência computacional e de big data.

Iniciado para impulsionar o desenvolvimento de um "ecossistema exascale" de tecnologia de ponta, arquiteturas de alto desempenho, códigos e estruturas, o ECP permitirá aos pesquisadores lidar com dados e desafios computacionalmente intensos, como as simulações ExaSky do universo conhecido.

Além da magnitude de suas demandas computacionais, Os projetos de ECP são selecionados com base no fato de atenderem a áreas estratégicas específicas, variando de segurança energética e econômica a descobertas científicas e cuidados com a saúde.

"A pesquisa de Salman certamente examina questões científicas importantes e fundamentais, mas tem benefícios sociais, também, "disse Paul Messina, Argonne Distinto Fellow. "Os seres humanos tendem a se perguntar de onde vieram, e essa curiosidade é muito profunda. "

HACC'ing o céu noturno

Para Habib, o ECP apresenta um desafio duplo - como você conduz ciência de ponta em máquinas de ponta?

A equipe Argonne de várias divisões tem trabalhado na ciência por meio de um esforço de vários anos no Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), um DOE Office of Science User Facility. A equipe está executando simulações cosmológicas para pesquisas do céu em grande escala no computador de alto desempenho de 10 petaflop da instalação, Mira. As simulações são projetadas para trabalhar com dados observacionais coletados de telescópios de pesquisa especializados, como o próximo Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) e o Large Synoptic Survey Telescope (LSST).

Os telescópios de pesquisa olham para áreas muito maiores do céu - até metade do céu, em qualquer ponto, do que o Telescópio Espacial Hubble, por exemplo, que se concentra mais em objetos individuais. Uma noite concentrando-se em um patch, na noite seguinte outra, instrumentos de pesquisa examinam sistematicamente o céu para desenvolver um registro cartográfico do cosmos, como Habib descreve.

Trabalhando em parceria com Los Alamos e Lawrence Berkeley National Laboratories, a equipe de Argonne está se preparando para traçar o resto do curso.

Seu código primário, que Habib ajudou a desenvolver, já está entre os códigos de produção científica mais rápidos em uso. Chamado HACC (código de cosmologia acelerada de hardware / híbrido), esta estrutura de cosmologia baseada em partículas suporta uma variedade de modelos e algoritmos de programação.

Único entre os códigos usados ​​em outros projetos de computação exascale, pode ser executado em todas as arquiteturas atuais e de protótipo, do chip X86 básico usado na maioria dos PCs domésticos, para unidades de processamento gráfico, ao mais novo chip Knights Landing encontrado em Theta, o mais recente sistema de supercomputação do ALCF.

Tão robusto quanto o código já é, a equipe HACC continua a desenvolvê-lo ainda mais, adicionando novos recursos significativos, tais como hidrodinâmica e modelos de sub-rede associados.

"Quando você executa simulações muito grandes do universo, você não pode fazer tudo, porque é muito detalhado, "Habib explicou." Por exemplo, se estivermos executando uma simulação em que temos literalmente dezenas a centenas de bilhões de galáxias, não podemos acompanhar cada galáxia em detalhes. Então, criamos abordagens aproximadas, referidos como modelos de subgrid. "

Mesmo com essas melhorias e seus sucessos, o código HACC ainda precisará aumentar seu desempenho e memória para poder funcionar em uma estrutura exascale. Além do HACC, o projeto ExaSky emprega o código de refinamento de malha adaptativa Nyx, desenvolvido em Lawrence Berkeley. HACC e Nyx se complementam com diferentes áreas de especialização. A sinergia entre os dois é um elemento importante da abordagem da equipe ExaSky.

Uma abordagem de simulação cosmológica que mescla várias abordagens permite a verificação de processos cosmológicos de difícil resolução envolvendo evolução gravitacional, dinâmica de gás e efeitos astrofísicos em faixas dinâmicas muito altas. Novos métodos computacionais, como o aprendizado de máquina, ajudarão os cientistas a reconhecer de forma rápida e sistemática recursos nos dados de observação e simulação que representam eventos únicos.

Um trilhão de partículas de luz

O trabalho produzido no âmbito da ECP servirá a diversos propósitos, beneficiando o futuro da modelagem cosmológica e o desenvolvimento de plataformas exascale de sucesso.

No final da modelagem, o computador pode gerar muitos universos com parâmetros diferentes, permitindo que os pesquisadores comparem seus modelos com as observações para determinar quais modelos se ajustam aos dados com mais precisão. Alternativamente, os modelos podem fazer previsões para observações a serem feitas.

Os modelos também podem produzir imagens extremamente realistas do céu, que é essencial ao planejar grandes campanhas de observação, como os da DESI e LSST.

"Antes de gastar dinheiro para construir um telescópio, é importante também produzir dados simulados extremamente bons para que as pessoas possam otimizar campanhas de observação para atender aos desafios de dados, "disse Habib.

Mas o custo do realismo é caro. As simulações podem variar no reino de trilhões de partículas e produzir vários petabytes - quatrilhões de bytes - de dados em uma única execução. À medida que exascale se torna predominante, essas simulações produzirão de 10 a 100 vezes mais dados.

O trabalho que a equipe ExaSky está fazendo, junto com as outras equipes de pesquisa ECP, ajudará a enfrentar esses desafios e aqueles enfrentados pelos fabricantes de computador e desenvolvedores de software enquanto criam coerentes, plataformas exascale funcionais para atender às necessidades da ciência em grande escala. Trabalhando com seus próprios códigos em máquinas pré-exascale, a equipe de pesquisa ECP pode ajudar a orientar os fornecedores no design de chips, Requisitos de largura de banda e memória de E / S e outros recursos.

"Todas essas coisas podem ajudar a comunidade ECP a otimizar seus sistemas, "observou Habib." Essa é a razão fundamental pela qual as equipes de ciência da ECP foram escolhidas. Vamos levar as lições que aprendemos ao lidar com essa arquitetura para o resto da comunidade científica e dizer:'Encontramos uma solução.' "