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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.
Huit mille cent nœuds de calcul, environ 50 000 processeurs graphiques (GPU, les puces qui gèrent des calculs massivement parallèles) et quatre jours. C'est ce qu'il a fallu aux chercheurs du laboratoire national Argonne, rattaché au département américain de l'Énergie, pour achever deux des plus vastes simulations cosmologiques jamais réalisées, modélisant 13,4 billions de particules de matière noire sur une région de 28,6 milliards d'années-lumière de l'univers.
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.
L'objectif est l'inflation cosmique, une période supposée d'expansion extrêmement rapide peu après le Big Bang. L'inflation a étiré d'infimes fluctuations quantiques sur des distances immenses. Sur des milliards d'années, la gravitation a amplifié ces petites variations de densité jusqu'à la vaste toile cosmique de galaxies et de matière noire observée aujourd'hui. La matière noire ne se voit pas à la lumière ordinaire ; les simulations utilisent donc des particules pour retracer sa densité et sa vitesse, ce qui permet aux scientifiques de modéliser l'évolution des structures cosmiques.
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.
L'équipe, dirigée par le chercheur en calcul scientifique d'Argonne Nicholas Frontiere, recherche la non-gaussianité primordiale : de subtils écarts par rapport à la simple distribution statistique prédite par les modèles d'inflation standard. Détecter de tels écarts pourrait aider à distinguer entre des explications concurrentes de l'inflation. Le signal devrait être faible, et la variance cosmique, l'incertitude statistique qui naît lorsque les observations ne couvrent qu'une portion finie de l'univers, peut le dissimuler. Les chercheurs ont donc besoin de simulations qui combinent des volumes énormes et une résolution suffisante pour capturer les halos de matière noire, les structures dans lesquelles se forment les galaxies.
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 compte 10 624 nœuds et 63 744 GPU, dotés d'une mémoire à haute capacité et d'un système de stockage conçu pour des flux de données gigantesques. Les calculs ont généré plus de 85 pétaoctets de données, principalement des points de sauvegarde qui permettent de reprendre un calcul après une interruption au lieu de tout recommencer ; l'équipe a conservé environ 8 pétaoctets pour l'analyse scientifique. Le code utilisé, Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), a été conçu pour exécuter de grandes simulations cosmologiques sur différentes architectures de supercalcul. Contrairement à un projet antérieur mené sur le système Frontier du laboratoire national d'Oak Ridge, qui modélisait la gravitation avec le gaz, les étoiles et d'autres processus, les calculs sur Aurora ne modélisent que la gravitation. Ce choix a permis à l'équipe de couvrir un volume plus grand avec davantage de particules.
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.
Les astronomes qui travaillent avec DESI et la mission SPHEREx de la NASA sont les premiers à en tirer profit. Les deux simulations partagent le même modèle cosmologique et le même signal non gaussien, mais leurs phases initiales sont inversées, si bien que les analyser ensemble annule une partie des variations aléatoires. Leur intensité de signal est dissimulée, ce qui permet aux chercheurs de tester des méthodes d'analyse sans connaître le résultat à l'avance. Les observations synthétiques qui en résultent doivent valider les flux de travail et repérer d'éventuels biais avant leur application aux données réelles, au moment où les relevés gagnent en finesse. Le projet a bénéficié de temps de calcul accordé par le programme INCITE (Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment) du département américain de l'Énergie.