Ci sono centinaia di miliardi di stelle nella nostra galassia, la Via Lattea. Le stime indicano un numero simile di galassie nell'universo osservabile, ciascuno con il suo grande assemblaggio di stelle, molti con i propri sistemi planetari. Al di là e tra queste stelle e galassie ci sono tutti i tipi di materia in varie fasi, come gas e polvere. Un'altra forma di materia, materia oscura, esiste in una forma molto diversa e misteriosa, annunciando indirettamente la sua presenza solo attraverso i suoi effetti gravitazionali.

Questo è l'universo che Salman Habib sta cercando di ricostruire, struttura per struttura, utilizzando osservazioni precise dai rilievi del telescopio combinate con l'analisi dei dati di nuova generazione e le tecniche di simulazione attualmente in fase di preparazione per il calcolo a esascala.

"Stiamo simulando tutti i processi nella struttura e nella formazione dell'universo. È come risolvere un puzzle di fisica molto grande, " disse Habib, un fisico senior e scienziato computazionale con le divisioni di fisica e matematica delle alte energie e informatica del Dipartimento dell'energia degli Stati Uniti (DOE) Argonne National Laboratory.

Habib guida il progetto "Computing the Sky at Extreme Scales" o "ExaSky, " uno dei primi progetti finanziati dal recente Exascale Computing Project (ECP), uno sforzo collaborativo tra l'Office of Science del DOE e la sua National Nuclear Security Administration.

Dalla determinazione della causa iniziale delle fluttuazioni primordiali alla misurazione della somma di tutte le masse dei neutrini, gli obiettivi scientifici di questo progetto rappresentano una lunga lista delle domande più grandi, misteri e sfide che attualmente confondono i cosmologi.

C'è la questione dell'energia oscura, la causa potenziale dell'espansione accelerata dell'universo, mentre un altro ancora è la natura e la distribuzione della materia oscura nell'universo.

Queste sono domande immense che richiedono una potenza computazionale altrettanto ampia per rispondere. L'ECP sta preparando codici scientifici per sistemi esascala, i nuovi cavalli di battaglia della scienza computazionale e dei big data.

Iniziato per guidare lo sviluppo di un "ecosistema esascala" di avanguardia, architetture ad alte prestazioni, codici e strutture, l'ECP consentirà ai ricercatori di affrontare i dati e le sfide computazionalmente intensive come le simulazioni ExaSky dell'universo conosciuto.

Oltre alla grandezza delle loro richieste computazionali, I progetti ECP sono selezionati in base al fatto che soddisfino aree strategiche specifiche, che vanno dalla sicurezza energetica e economica alla scoperta scientifica e all'assistenza sanitaria.

"La ricerca di Salman guarda certamente a questioni scientifiche importanti e fondamentali, ma ha benefici per la società, pure, " disse Paolo Messina, Illustre collega di Argonne. "Gli esseri umani tendono a chiedersi da dove provengano, e quella curiosità è molto profonda."

HACC il cielo notturno

Per Habib, l'ECP presenta una duplice sfida:come si conduce la scienza all'avanguardia su macchine all'avanguardia?

Il team interdivisionale Argonne ha lavorato sulla scienza attraverso uno sforzo pluriennale presso l'Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), una struttura per gli utenti dell'Office of Science del DOE. Il team sta eseguendo simulazioni cosmologiche per rilievi del cielo su larga scala sul computer ad alte prestazioni da 10 petaflop della struttura, Mira. Le simulazioni sono progettate per funzionare con dati osservativi raccolti da telescopi di indagine specializzati, come il prossimo Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) e il Large Synoptic Survey Telescope (LSST).

I telescopi di indagine guardano aree molto più grandi del cielo, fino a metà del cielo, in qualsiasi momento, rispetto al telescopio spaziale Hubble, ad esempio, che si concentra maggiormente sui singoli oggetti. Una notte concentrandomi su un cerotto, la notte successiva un altro, strumenti di rilevamento esaminano sistematicamente il cielo per sviluppare una registrazione cartografica del cosmo, come lo descrive Habib.

Lavorando in collaborazione con Los Alamos e Lawrence Berkeley National Laboratories, il team Argonne si sta preparando per tracciare il resto del percorso.

Il loro codice primario, che Habib ha contribuito a sviluppare, è già tra i codici di produzione scientifica più veloci in uso. Chiamato HACC (Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code), questo framework cosmologico basato su particelle supporta una varietà di modelli e algoritmi di programmazione.

Unico tra i codici utilizzati in altri progetti di calcolo exascale, può funzionare su tutte le architetture attuali e prototipali, dal chip X86 di base utilizzato nella maggior parte dei PC domestici, alle unità di elaborazione grafica, al nuovissimo chip Knights Landing trovato in Theta, l'ultimo sistema di supercalcolo dell'ALCF.

Per quanto robusto sia già il codice, il team HACC continua a svilupparlo ulteriormente, aggiungendo nuove significative capacità, come l'idrodinamica e i modelli di sottogriglia associati.

"Quando esegui simulazioni molto grandi dell'universo, non puoi assolutamente fare tutto, perché è troppo dettagliato, " Habib ha spiegato. "Per esempio, se stiamo eseguendo una simulazione in cui abbiamo letteralmente decine o centinaia di miliardi di galassie, non possiamo seguire ogni galassia in dettaglio. Quindi arriviamo ad approcci approssimativi, denominati modelli di sottogriglia."

Anche con questi miglioramenti e i suoi successi, il codice HACC dovrà comunque aumentare le sue prestazioni e la memoria per poter funzionare in un framework exascale. Oltre all'HACC, il progetto ExaSky utilizza il codice di rifinitura della mesh adattiva Nyx, sviluppato a Lawrence Berkeley. HACC e Nyx si completano a vicenda con diverse aree di specializzazione. La sinergia tra i due è un elemento importante dell'approccio del team ExaSky.

Un approccio di simulazione cosmologica che unisce più approcci consente la verifica di processi cosmologici di difficile risoluzione che coinvolgono l'evoluzione gravitazionale, gasdinamica ed effetti astrofisici a range dinamici molto elevati. Nuovi metodi computazionali come l'apprendimento automatico aiuteranno gli scienziati a riconoscere in modo rapido e sistematico le caratteristiche nei dati di osservazione e simulazione che rappresentano eventi unici.

Un trilione di particelle di luce

Il lavoro prodotto nell'ambito dell'ECP servirà a diversi scopi, beneficiando sia il futuro della modellazione cosmologica sia lo sviluppo di piattaforme esascala di successo.

Alla fine della modellazione, il computer può generare molti universi con parametri diversi, consentendo ai ricercatori di confrontare i loro modelli con le osservazioni per determinare quali modelli si adattano ai dati in modo più accurato. In alternativa, i modelli possono fare previsioni per osservazioni ancora da fare.

I modelli possono anche produrre immagini estremamente realistiche del cielo, che è essenziale quando si pianificano grandi campagne di osservazione, come quelli di DESI e LSST.

"Prima di spendere i soldi per costruire un telescopio, è importante anche produrre dati simulati estremamente buoni in modo che le persone possano ottimizzare le campagne di osservazione per affrontare le sfide dei dati, " disse Habib.

Ma il costo del realismo è costoso. Le simulazioni possono variare nel regno dei trilioni di particelle e produrre diversi petabyte, quadrilioni di byte, di dati in una singola esecuzione. Man mano che l'esascala diventa prevalente, queste simulazioni produrranno da 10 a 100 volte più dati.

Il lavoro che sta facendo il team di ExaSky, insieme a quello degli altri gruppi di ricerca ECP, aiuterà ad affrontare queste sfide e quelle affrontate dai produttori di computer e dagli sviluppatori di software poiché creano soluzioni coerenti, piattaforme esascala funzionali per soddisfare le esigenze della scienza su larga scala. Lavorando con i propri codici su macchine pre-esascala, il team di ricerca ECP può aiutare a guidare i fornitori nella progettazione di chip, I/O larghezza di banda e requisiti di memoria e altre caratteristiche.

"Tutte queste cose possono aiutare la comunità ECP a ottimizzare i propri sistemi, " ha osservato Habib. "Questo è il motivo fondamentale per cui sono stati scelti i team scientifici ECP. Porteremo le lezioni che apprendiamo nell'affrontare questa architettura al resto della comunità scientifica e diremo:'Abbiamo trovato una soluzione.'"