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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.
8.100 nodi di calcolo, circa 50.000 unità di elaborazione grafica (GPU, i chip che gestiscono calcoli massicciamente paralleli) e quattro giorni. È ciò che è servito ai ricercatori del Dipartimento dell'Energia statunitense, presso l'Argonne National Laboratory, per completare due delle più grandi simulazioni cosmologiche mai realizzate, modellando 13,4 bilioni di particelle di materia oscura in una regione dell'universo di 28,6 miliardi di anni luce.
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'obiettivo è l'inflazione cosmica, un periodo ipotizzato di espansione estremamente rapida poco dopo il Big Bang. L'inflazione ha dilatato minuscole fluttuazioni quantistiche su distanze enormi. Nel corso di miliardi di anni, la gravità ha amplificato queste piccole variazioni di densità fino alla rete cosmica su larga scala di galassie e materia oscura osservata oggi. La materia oscura non può essere vista con la luce ordinaria, quindi le simulazioni usano particelle per tracciarne densità e velocità, il che permette agli scienziati di modellare come si sono evolute le strutture cosmiche.
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.
Il team, guidato dallo scienziato computazionale di Argonne Nicholas Frontiere, cerca la non gaussianità primordiale: lievi scostamenti dalla semplice distribuzione statistica prevista dai modelli inflazionistici standard. Rilevare tali deviazioni potrebbe aiutare a distinguere tra le spiegazioni concorrenti dell'inflazione. Il segnale dovrebbe essere debole, e la varianza cosmica, l'incertezza statistica che nasce quando le osservazioni coprono solo una porzione finita dell'universo, può oscurarlo. Servono quindi simulazioni che combinino volumi enormi con una risoluzione sufficiente a catturare gli aloni di materia oscura, le strutture in cui si formano le galassie.
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 ha 10.624 nodi e 63.744 GPU, con memoria ad alta capacità e un sistema di archiviazione progettato per flussi di dati enormi. Le simulazioni hanno generato più di 85 petabyte di dati, per lo più checkpoint, che permettono a un calcolo di riprendere dopo un'interruzione invece di ripartire da zero; il team ne ha conservati circa 8 petabyte per l'analisi scientifica. Il codice utilizzato, l'Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), è stato concepito per eseguire grandi simulazioni cosmologiche su diverse architetture di supercalcolo. A differenza di un precedente progetto sul sistema Frontier dell'Oak Ridge National Laboratory, che modellava la gravità insieme a gas, stelle e altri processi, le simulazioni su Aurora modellano solo la gravità. Questa scelta ha permesso al team di coprire un volume più grande con più particelle.
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.
Gli astronomi che lavorano con DESI e con la missione SPHEREx della NASA sono i primi a trarne vantaggio. Le due simulazioni condividono lo stesso modello cosmologico e lo stesso segnale non gaussiano, ma le loro fasi iniziali sono invertite, quindi analizzarle insieme elimina parte della variazione casuale. La loro intensità di segnale è nascosta, il che permette ai ricercatori di testare i metodi di analisi senza conoscere in anticipo la risposta. Le osservazioni sintetiche che ne risultano servono a validare i flussi di lavoro e a individuare possibili distorsioni prima che vengano applicati ai dati reali, mentre le rilevazioni raccolgono osservazioni sempre più dettagliate. Il progetto ha ottenuto tempo di calcolo attraverso il programma INCITE (Impatto computazionale innovativo e originale su teoria ed esperimento) del Dipartimento dell'Energia.