Sindobatam

Dapatkan berita terbaru

Ahli astrofisika mengungkapkan simulasi alam semesta terbesar yang pernah ada – bagaimana gravitasi membentuk distribusi materi gelap

Ahli astrofisika mengungkapkan simulasi alam semesta terbesar yang pernah ada – bagaimana gravitasi membentuk distribusi materi gelap

Untuk memahami bagaimana alam semesta terbentuk, para astronom, AbacusSummit, telah menciptakan lebih dari 160 simulasi tentang bagaimana gravitasi membentuk distribusi materi gelap.

Array simulasi kosmik yang baru dirilis adalah yang terbesar yang pernah diproduksi, secara kolektif merekam hampir 60 triliun partikel.

Set simulasi, yang disebut AbacusSummit, akan berguna untuk mengekstraksi rahasia alam semesta dari survei alam semesta yang akan datang, seperti yang diharapkan oleh penciptanya. Mereka mempresentasikan AbacusSummit dalam beberapa makalah penelitian yang baru-baru ini diterbitkan di Pemberitahuan Bulanan Royal Astronomical Society.

AbacusSummit adalah produk para peneliti di Pusat Komputasi Astrofisika (CCA) Flatiron Institute (CCA) di New York City dan Pusat Astrofisika | Harvard dan Smithsonian. Terdiri dari lebih dari 160 simulasi, ini menggambarkan bagaimana partikel di alam semesta bergerak karena gravitasinya. Model-model ini, yang dikenal sebagai simulasi N-tubuh, menangkap perilaku materi gelap, kekuatan misterius dan tak terlihat yang membentuk 27% alam semesta dan berinteraksi hanya dengan gravitasi.

Bagaimana gravitasi membentuk distribusi materi gelap

Koleksi AbacusSummit mencakup ratusan simulasi tentang bagaimana gravitasi membentuk distribusi materi gelap di seluruh alam semesta. Di sini, cuplikan salah satu simulasi ditampilkan pada skala perbesaran 1,2 miliar tahun cahaya. Simulasi mereplikasi struktur skala besar alam semesta kita, seperti jaring kosmik dan kelompok galaksi besar. Kredit: Tim AbacusSummit; Perencanaan dan desain oleh Lucy Reading-Ikanda

kata Lehman Garrison, penulis utama salah satu makalah baru dan rekan peneliti di CCA.

Garrison memimpin pengembangan simulasi meja bersama dengan mahasiswa pascasarjana Nina Maksimova dan profesor astronomi Daniel Eisenstein, keduanya bekerja di Pusat Astrofisika. Simulasi dilakukan pada superkomputer Departemen Energi AS di Fasilitas Komputasi Kepemimpinan Oak Ridge di Tennessee.

READ  NASA dan SpaceX menunda kembalinya awak kedelapan karena Badai Milton

Banyak survei ruang angkasa akan menghasilkan peta alam semesta dengan detail yang belum pernah terjadi sebelumnya di tahun-tahun mendatang. Perangkat spektroskopi energi gelap ini termasuk (DESI), Teleskop Luar Angkasa Roman Nancy Grace, Observatorium Vera Sea Robin dan pesawat ruang angkasa Euclid. Salah satu tujuan dari misi anggaran besar ini adalah untuk meningkatkan perkiraan parameter kosmologis dan astrofisika yang menentukan bagaimana alam semesta berperilaku dan terlihat.

Para ilmuwan akan membuat perkiraan yang lebih baik ini dengan membandingkan pengamatan baru dengan simulasi komputer alam semesta dengan nilai yang berbeda untuk parameter yang berbeda — seperti sifat energi gelap yang memisahkan alam semesta.

AbacusSummit memanfaatkan komputasi paralel

Penghitung memanfaatkan pemrosesan komputer paralel untuk mempercepat perhitungannya tentang bagaimana partikel bergerak karena gravitasinya. Pendekatan pemrosesan sekuensial (atas) menghitung daya tarik antara setiap pasangan partikel satu per satu. Pemrosesan paralel (di bagian bawah) malah membagi pekerjaan di beberapa inti komputasi, memungkinkan beberapa interaksi partikel untuk dihitung secara bersamaan. Kredit: Lucy Reading-Ikkanda Foundation/Simons

“Generasi survei kosmologis berikutnya akan memetakan alam semesta dengan sangat rinci dan mengeksplorasi berbagai pertanyaan kosmologis,” kata Eisenstein, yang merupakan rekan penulis makalah baru MNRAS. Tetapi memanfaatkan peluang ini membutuhkan generasi baru simulasi numerik yang ambisius. Kami percaya AbacusSummit akan menjadi langkah berani untuk sinergi antara akun dan pengalaman. “

Proyek selama satu dekade itu menakutkan. Perhitungan N-tubuh – yang mencoba menghitung gerakan objek, seperti planet, berinteraksi dengan gravitasi – telah menjadi tantangan nomor satu di bidang fisika sejak zaman Isaac Newton. Triknya berasal dari interaksi setiap objek dengan setiap objek lainnya, terlepas dari jaraknya. Ini berarti bahwa saat Anda menambahkan lebih banyak barang, jumlah interaksi meningkat dengan cepat.

READ  Peretasan tidur sederhana ini dapat membantu melepaskan lebih banyak kekuatan otak: belajar

Tidak ada solusi umum untuk masalah N-body untuk tiga atau lebih benda masif. Perhitungan yang tersedia hanyalah perkiraan kasar. Metode yang umum adalah membekukan waktu, menghitung gaya total yang bekerja pada setiap benda, dan kemudian mendorong setiap elemen berdasarkan gaya total yang dialaminya. Kemudian waktu bergerak maju sedikit, dan prosesnya berulang.

Dengan menggunakan pendekatan ini, AbacusSummit telah memproses sejumlah besar partikel berkat kode pintar, metode numerik baru, dan banyak daya komputasi. Superkomputer Summit adalah yang tercepat di dunia pada saat tim melakukan perhitungan; Masih komputer tercepat di AS

Tim merancang basis kode untuk Summit AbacusSummit – disebut Abacus – untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan pemrosesan paralel Summit, di mana banyak perhitungan dapat dilakukan secara bersamaan. Secara khusus, Summit menawarkan beberapa GPU, atau GPU, yang unggul dalam pemrosesan paralel.

Menjalankan komputasi N-body menggunakan pemrosesan paralel memerlukan desain algoritme yang cermat karena seluruh simulasi memerlukan sejumlah besar memori untuk penyimpanan. Ini berarti bahwa penghitung tidak hanya dapat membuat salinan simulasi untuk node yang berbeda dari superkomputer untuk dikerjakan. Sebagai gantinya, kode memecah setiap simulasi menjadi kisi-kisi. Perhitungan awal memberikan perkiraan yang adil dari efek partikel jauh pada setiap titik tertentu dalam simulasi (yang memainkan peran yang jauh lebih kecil daripada partikel terdekat). Penghitung kemudian mengelompokkan dan memisahkan sel-sel terdekat sehingga komputer dapat bekerja pada setiap kelompok secara independen, menggabungkan perkiraan partikel jauh dengan perhitungan akurat partikel terdekat.

“Algoritme penghitung sangat cocok dengan kemampuan superkomputer modern, memberikan pola komputasi yang sangat teratur untuk paralelisme masif dari GPU bersama,” kata Maximova.

Berkat desainnya, penghitung mencapai kecepatan yang sangat tinggi, menyegarkan 70 juta partikel per detik per node superkomputer Summit, sambil menganalisis simulasi saat sedang berjalan. Setiap partikel mewakili massa materi gelap 3 miliar kali massa Matahari.

READ  Rusia sedang mempelajari cara mengembalikan awak luar angkasa setelah kebocoran kapsul | Berita luar angkasa

“Visi kami adalah membuat kode ini untuk memberikan simulasi yang diperlukan untuk survei galaksi spesifik baru ini,” kata Garrison. “Kami menulis kode untuk membuat simulasi lebih cepat dan lebih akurat daripada sebelumnya.”

Eisenstein, anggota kolaborasi DESI — yang baru-baru ini memulai surveinya untuk memetakan bagian alam semesta yang belum pernah terjadi sebelumnya — mengatakan bahwa dia sangat ingin menggunakan penghitung di masa depan.

“Kosmologi melompat maju karena penggabungan interdisipliner dari pengamatan yang menakjubkan dan komputasi modern,” katanya. “Dekade berikutnya menjanjikan untuk menjadi usia yang menarik dalam studi kami tentang sapuan sejarah alam semesta.”

Referensi: “Abacus Top: Koleksi BesarKesehatan, Simulasi tubuh-N beresolusi tinggi” oleh Nina A. Maksimova, Lyman H. Garrison, Daniel J. Eisenstein, Boriana Hadziska, Sunak Bose, dan Thomas P. Satterthwaite, 7 September 2021, mPemberitahuan berkala dari Royal Astronomical Society.
DOI: 10.1093/mnras/stab2484

Rekan penulis tambahan Abacus Summit dan Abacus termasuk Sihan Yuan dari Stanford University, Philip Pinto dari University of Arizona, Sunak Boss dari Durham University di Inggris dan Pusat Penelitian di Astrofisika Boriana Hadjiska, Thomas Satterthwaite dan Douglas Ferrer. Simulasi dijalankan pada superkomputer Summit di bawah tugas Advanced Computing Challenge untuk Scientific Computing Research.