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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.
Oito mil e cem nós de computação, cerca de 50 000 unidades de processamento gráfico (GPU, os chips que executam cálculos massivamente paralelos) e quatro dias. Foi o que foi preciso aos investigadores do Laboratório Nacional de Argonne, do Departamento de Energia dos Estados Unidos, para concluir duas das maiores simulações cosmológicas de sempre, modelando 13,4 biliões de partículas de matéria escura numa região de 28,6 mil milhões de anos-luz do universo.
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.
O objetivo é a inflação cósmica, um período proposto de expansão extremamente rápida logo após o Big Bang. A inflação esticou minúsculas flutuações quânticas por distâncias enormes. Ao longo de milhares de milhões de anos, a gravidade amplificou estas pequenas variações de densidade até à grande teia cósmica de galáxias e matéria escura que observamos hoje. A matéria escura não pode ser vista através da luz comum, por isso as simulações usam partículas para seguir a sua densidade e velocidade, o que permite aos cientistas modelar a forma como as estruturas cósmicas evoluíram.
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.
A equipa, liderada pelo cientista computacional do Argonne Nicholas Frontiere, procura a não-gaussianidade primordial: desvios subtis em relação à distribuição estatística simples prevista pelos modelos inflacionários padrão. Detetar tais desvios poderia ajudar a distinguir entre explicações concorrentes para a inflação. Espera-se que o sinal seja fraco, e a variância cósmica, a incerteza estatística que surge quando as observações cobrem apenas uma parte finita do universo, pode ocultá-lo. Os investigadores precisam, por isso, de simulações que combinem volumes enormes com resolução suficiente para captar os halos de matéria escura, as estruturas onde se formam as galáxias.
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.
O Aurora tem 10 624 nós e 63 744 GPU, com memória de grande capacidade e um sistema de armazenamento concebido para fluxos de dados enormes. As execuções geraram mais de 85 petabytes de dados, sobretudo pontos de controlo que permitem retomar um cálculo após uma interrupção, em vez de recomeçar do zero, e a equipa guardou cerca de 8 petabytes para análise científica. O código utilizado, o Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), foi concebido para executar grandes simulações cosmológicas em diferentes arquiteturas de supercomputação. Ao contrário de um projeto anterior no sistema Frontier do Laboratório Nacional de Oak Ridge, que modelou a gravidade juntamente com o gás, as estrelas e outros processos, as execuções no Aurora modelam apenas a gravidade. Esta escolha permitiu à equipa cobrir um volume maior com mais 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.
Os astrónomos que trabalham com o DESI e com a missão SPHEREx da NASA são os primeiros a beneficiar deste trabalho. As duas simulações partilham o mesmo modelo cosmológico e o mesmo sinal não gaussiano, mas as suas fases iniciais estão invertidas, pelo que analisá-las em conjunto anula parte da variação aleatória. A intensidade do sinal está oculta, o que permite aos investigadores testar métodos de análise sem conhecerem previamente a resposta. As observações sintéticas resultantes destinam-se a validar fluxos de trabalho e a identificar possíveis enviesamentos antes de serem aplicados aos dados reais, à medida que os levantamentos recolhem observações cada vez mais detalhadas. O projeto recebeu tempo de computação através do programa Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment (INCITE) do Departamento de Energia.