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Eight thousand one hundred computing nodes, about 50,000 graphics processing units (GPUs, the chips that handle massively parallel calculations), and four days. That is what it took for researchers at the US Department of Energy's Argonne National Laboratory to complete two of the largest cosmological simulations ever, modeling 13.4 trillion dark matter particles across a 28.6-billion-light-year region of the universe.
Ocho mil cien nodos de computación, unas 50.000 unidades de procesamiento gráfico (GPU, los chips que ejecutan cálculos masivamente paralelos) y cuatro días. Eso fue lo que necesitaron los investigadores del Laboratorio Nacional de Argonne, del Departamento de Energía de Estados Unidos, para completar dos de las mayores simulaciones cosmológicas jamás realizadas, con 13,4 billones de partículas de materia oscura modeladas en una región del universo de 28.600 millones de años luz.
The goal is cosmic inflation, a proposed period of extremely rapid expansion shortly after the Big Bang. Inflation stretched tiny quantum fluctuations across vast distances. Over billions of years, gravity amplified these small density variations into the large-scale cosmic web of galaxies and dark matter observed today. Dark matter cannot be seen through ordinary light, so the simulations use particles to trace its density and velocity, which lets scientists model how cosmic structures evolved.
El objetivo es la inflación cósmica, un periodo propuesto de expansión extremadamente rápida poco después del Big Bang. La inflación estiró diminutas fluctuaciones cuánticas a lo largo de distancias enormes. Con el paso de miles de millones de años, la gravedad amplificó esas pequeñas variaciones de densidad hasta formar la red cósmica a gran escala de galaxias y materia oscura que se observa hoy. La materia oscura no puede verse con luz ordinaria, así que las simulaciones emplean partículas para rastrear su densidad y su velocidad, lo que permite a los científicos modelar cómo evolucionaron las estructuras cósmicas.
The team, led by Argonne computational scientist Nicholas Frontiere, is looking for primordial non-Gaussianity: subtle departures from the simple statistical distribution predicted by standard inflationary models. Detecting such deviations could help distinguish between competing explanations for inflation. The signal is expected to be faint, and cosmic variance, the statistical uncertainty that arises when observations cover only a finite portion of the universe, can obscure it. Researchers therefore need simulations that combine enormous volumes with enough resolution to capture dark matter halos, the structures in which galaxies form.
El equipo, dirigido por el científico computacional de Argonne Nicholas Frontiere, busca la no gaussianidad primordial: desviaciones sutiles respecto de la distribución estadística simple que predicen los modelos inflacionarios estándar. Detectar tales desviaciones podría ayudar a distinguir entre explicaciones rivales de la inflación. Se espera que la señal sea débil, y la varianza cósmica, la incertidumbre estadística que surge cuando las observaciones abarcan solo una porción finita del universo, puede ocultarla. Por ello, los investigadores necesitan simulaciones que combinen volúmenes enormes con suficiente resolución para captar los halos de materia oscura, las estructuras en las que se forman las galaxias.
Aurora has 10,624 nodes and 63,744 GPUs, with high-capacity memory and a storage system built for huge data flows. The runs generated more than 85 petabytes of data, mostly checkpoints that let a calculation resume after an interruption instead of starting over, and the team kept about 8 petabytes for scientific analysis. The code used, the Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), was built to run large cosmological simulations across different supercomputing architectures. Unlike an earlier project on Oak Ridge National Laboratory's Frontier system, which modeled gravity alongside gas, stars and other processes, the Aurora runs model gravity alone. That choice let the team cover a larger volume with more particles.
Aurora cuenta con 10.624 nodos y 63.744 GPU, con memoria de gran capacidad y un sistema de almacenamiento diseñado para flujos de datos enormes. Las ejecuciones generaron más de 85 petabytes de datos, en su mayoría puntos de control que permiten reanudar un cálculo tras una interrupción en lugar de empezar de nuevo, y el equipo conservó unos 8 petabytes para el análisis científico. El código utilizado, el Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), fue diseñado para ejecutar grandes simulaciones cosmológicas en distintas arquitecturas de supercomputación. A diferencia de un proyecto anterior en el sistema Frontier del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, que modeló la gravedad junto con el gas, las estrellas y otros procesos, las ejecuciones en Aurora solo modelan la gravedad. Esa decisión permitió al equipo abarcar un volumen mayor con más partículas.
Astronomers working with DESI and NASA's SPHEREx mission are the first to gain from this work. The two simulations share the same cosmological model and non-Gaussian signal, but their initial phases are flipped, so analyzing them together cancels some random variation. Their signal strength is hidden, which lets researchers test analysis methods without knowing the answer beforehand. The resulting synthetic observations are meant to validate workflows and identify potential biases before they are applied to real data, as the surveys gather increasingly detailed observations. The project received computing time through the Department of Energy's Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment (INCITE) program.
Los astrónomos que trabajan con DESI y con la misión SPHEREx de la NASA son los primeros en beneficiarse de este trabajo. Las dos simulaciones comparten el mismo modelo cosmológico y la misma señal no gaussiana, pero sus fases iniciales están invertidas, de modo que analizarlas juntas cancela parte de la variación aleatoria. Su intensidad de señal permanece oculta, lo que permite a los investigadores probar métodos de análisis sin conocer de antemano la respuesta. Las observaciones sintéticas resultantes están destinadas a validar los flujos de trabajo e identificar posibles sesgos antes de aplicarlos a datos reales, a medida que los sondeos reúnen observaciones cada vez más detalladas. El proyecto recibió tiempo de computación a través del programa INCITE (Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment) del Departamento de Energía.