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杜伦大学试图揭开宇宙的奥秘

杜伦大学试图揭开宇宙的神秘内容块的形象
单个星系的进化的快照。每个点是一个明星,一个超大质量黑洞潜伏在中央的亮点。对恒星在星系动力学研究恰恰是至关重要的一步了解暗物质的性质对恒星的运动通过其影响。(来源:杜伦大学)

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几个世纪的科学慢慢解开了天体物理学的谜。尽管进步,但许多细节仍然是难以捉摸的。星系的形成机制驱动什么?物理使复杂引力黑洞周围活动吗?暗能量的本质是什么,科学家认为由宇宙的75% ?

宇宙没有透露这些秘密。杜伦大学的一个小组试图改变这一切与一个雄心勃勃的开源项目,被称为EAGLE-XL(星系的演化和装配及其环境),模拟我们整个宇宙级别的细节从来没有尝试过。现代高性能计算(HPC)的基础设施,配合最新的可视化技术和定制软件为研究人员提供机会解开一些最复杂的科学奥秘。

可视化的动态宇宙背后的团队EAGLE-XL由理查德•鲍尔杜伦大学的宇宙学教授计划从头开始——从字面上。他们的努力意愿模型不仅质量和能量的多样性在宇宙中观测到的今天,但mostly-uniform状态几十亿年前大爆炸的时刻。通过建模的发展从初始宇宙膨胀,鲍尔的团队可以利用模拟来更好的解释交互的细节背后的深刻复杂的物理流体动力学和万有引力。反过来,这些启示提供见解大质量物体像恒星的形成过程,以及数十亿人收敛形成星系。模拟还表明恒星的生命周期结束他们的生命在各种方式包括壮观的爆炸称为超新星,或作为黑洞的一顿饭。另外,由此产生的信息将有助于揭示我们的观察宇宙如何链接到今天的理论构成和所追求的研究人员。

引擎盖下面

寻求答案的密度和冷却过程鼓励恒星形成,鲍尔的团队开发了一种新的模拟代码,称为迅速与相互依存的细粒度任务(SPH)。斯威夫特代码支持软件可视化(SDVis),定义一个开源倡议在英特尔和行业合作者,提高了性能,分辨率,和常用的效率,以数据为中心的可视化解决方案。因此,迅速可以捕获微小细节,转化为更重要的科学见解。


从迅速模拟快照显示复杂的结构形成的宇宙中暗物质。明亮的中心区域是一个摇篮,由重力,气体冷却并形成恒星,最终将形成一个与数十亿,像太阳这样的恒星的星系。(来源:杜伦大学)


马修•夏勒达勒姆研究所的一名研究助理计算宇宙学和鲍尔的同事,是享受该项目所取得的成就。“我们终于能够解决项目两年前是不可能的。简单地说,是没有的代码。与合作,现在我们已经准备好探索新的科学。”

杜伦的建模实验包含七十亿个粒子,早些时候占据狄拉克超级计算机的4000核连续六周以上,其次是许多个月的后期处理和可视化在较小的机器。虽然斯威夫特代码的性能超过其前任,小工具,通过30倍,仿真软件和硬件的方方面面受到连续可能的性能优势。模拟结果,同样可以做快30倍,探索另一种物理模型,和达勒姆可以运行团队模拟30倍研究罕见的对象。


Strong-scaling测试迅速的参考代码Gadget-2代表星系形成的问题。迅速的向量化能力充分利用Haswell节点,和一个更大的性能差距预计与更广泛的Xeon Skylake向量和更快的内存带宽。(来源:杜伦大学)


导致英国杜伦大学的工作,英特尔(Intel PCC)支持并行计算中心的努力帮助优化和并行仿真代码最好利用新的英特尔至强处理器的车载功能。

随着现代处理器进行代码优化,模拟创造了巨大的性能提高。最新的英特尔至强可伸缩的处理器,利用更广泛的向量寄存器和更高的总带宽,超过过去的表现数字根据夏勒超过40次。

解决I / O瓶颈

许多额外的创新必须收敛于虚拟化使艰巨的挑战与创造一个人造宇宙。迅速模拟复杂性的增加,数据集的软件也必须适应变得越来越繁琐。使用和收集大量的信息在虚拟宇宙为传统的存储过程创建瓶颈。系统必须暂停定期写入磁盘。即使有光泽的并行分布式文件系统的HPC-ready能力处理庞大的数据集,先进的仿真参数需要一个更快的数据输入和输出(I / O)过程跟上它的有意义的仿真数据写入磁盘分析的领域的科学家。

最大化的I / O杜伦大学的研究小组还与HDF集团合作;一个非盈利组织致力于推进开源数据管理技术人员。HDF集团的开发团队有特殊专长的有效处理大规模数据集。符合他们的使命,HDF集团最新的分层数据格式版本(HDF5)特征技术和工具最大化不仅文件格式,而且库和模型来管理数据。保尔的团队,通过与HDF开发者寻求最先进的方法来适应tb的数据产生的模拟。

今天,达勒姆的DiRAC-2 HPC系统的确不是善类,能够写1.5 tb的数据仅仅80秒时,利用256个节点和128个对象存储目标由于软件优化。按照这样的速度,团队认为,取得了90%的Lustre-based配置是可能的性能极限。尽管如此,他们继续追求更高的酒吧,经常在欧洲顶级HPC系统上运行模拟。

团队的努力

达勒姆的下一个创新的方法是提高数据传输速度使用流式I / O。因为EAGLE-XL如此之大的数据集、存储信息证明了挑战。不同方法的动态数据分析可以证明非常有益的整个过程。这个想法需要监控每个模拟粒子,如果通过一个预定义的值变化量,改变记录到一个文件。而不是处理整个数据集,团队可以获得巨大的性能提升立即通过记录的差异,然后担心大数据存储后完成测试运行。后处理的过程可以减少所需的时间的模拟,最终减少time-to-science整个模拟过程。夏勒说,“每MPI的排名,一个文件(一个计算节点在集群)避免网络压力和远程存储。最终这使得整个过程更快不失准确性。为我们下一步扩大使用非易失性内存。”

除了增强流式I / O机制,一个额外的关键步骤包括杜伦的工作合作与国际射电天文学研究中心(ICRAR)西澳大利亚大学的映象)在珀斯。大规模数据集,一个机制,分析动态证明大有益处。在一起,集团计划调整和优化映象的迅猛龙分析工具,在天体物理模拟艾滋病迅速确定星系和有趣的事件,使用其他的元素EAGLE-XL项目。

普遍的突破

即使有这些实质性的好处,杜伦大学的研究小组坚持不懈地寻求持续的需要,一种加速的需要,包括额外的可能性计算小时全球其他强大的HPC系统——比如Stampede2系统在得克萨斯高级计算中心——展示规模40000英特尔至强可伸缩的处理器核心。只要资金仍然可以进一步的项目,EAGLE-XL将继续推动科学的界限。

与世界各地的许多人支持他们的努力,团队在杜伦大学包括佩德罗Gonnet,艾丹粉笔,彼得•德雷伯詹姆斯·威利斯Josh借钱,卢瓦Hausammann总结和伯特Vandenbroucke仍然致力于克服任何剩余的障碍站在宇宙的启示。

然而,当前的努力会产生一些有趣的细节。例如,鲍尔指出,“我们知道宇宙的黑洞将决定未来的命运。“夏勒也反映出研究的启示。“我们知道有更多比重力和水动力学的宇宙。复杂的物理精确描述宇宙涉及气体冷却,形成恒星,恒星演化,和许多其他现象。在天体物理学家的帮助下发展“新物理学”,我们可以利用自动向量化集成到我们的仿真系统和扩展科学进一步努力。”

通过构建灵活迅速,许多模拟宇宙的天体物理学家可以测试基于不同的理论,物质和能量的比率。这个过程将帮助科学家探索宇宙模型,可能会导致我们生活的不同的。可能会有平行宇宙?如果是这样,他们看起来如何?理论上他们能鼓励我们的生活吗?

基于这些发现,球队的未来的工作很可能重新定义我们的理解之间的交互质量和能量组件组成我们的宇宙,让我们洞察,嗯,一切。

罗伯·约翰逊在他的职业生涯咨询一笔25科技公司。目前,Rob拥有微调,会C战略营销和通信咨询公司在波特兰,俄勒冈州。作为技术、音频和设备终身爱好者,抢劫也为TONEAudio杂志写道,回顾高端音响设备。

本文是作为英特尔的HPC编辑程序的一部分,强调目标的尖端科学研究和创新驱动的HPC社区通过先进的技术。出版商的内容拥有最终的编辑权限,并确定哪些文章发表。
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