Ученые используют «UniverseMachine» для симуляции 8 миллио
Ученые увидели первые намеки на то, какое влияние темная материя оказывает на вселенную десятилетия назад, но мы еще многое о ней не знаем. Трудно определить природу взаимодействий темной материи, потому что мы можем наблюдать только одну вселенную. Вот почему исследователи из Университета Аризоны создали в суперкомпьютере 8 миллионов вселенных с различными условиями.
Наше текущее понимание роли темной материи ограничено, но большинство исследователей согласны с основами. После Большого взрыва туманный материал, который мы знаем как темная материя, начал собираться вместе в облака, известные как ореолы темной материи. Поскольку темная материя составляет большую часть материи во вселенной, эти гало притягивают атомы водорода с силой тяжести, заставляя их объединяться в первые звезды. Многие ученые считают, что темная материя продолжает формировать основу галактик и по сей день.
Стремясь узнать больше о механизмах работы, астроном Питер Бехрузи из Университета Аризоны использовал школьный суперкомпьютер, чтобы играть в бога и создавать миллионы симулируемых вселенных. Каждая из 8 миллионов вселенных имела уникальный набор физических констант, чтобы помочь исследователям понять, как темная материя влияет на регулярную материю с течением времени. Сравнивая эти результаты с реальной вселенной, мы можем узнать, какие правила соответствуют действительности. Команда называет это «UniverseMachine».
Суперкомпьютер Ocelote Университета Аризоны имеет 336 узлов, каждый с двумя 28-ядерными процессорами и 192 ГБ рабочей памяти. Есть также отдельный большой узел памяти с 2 терабайтами оперативной памяти для обработки особенно больших наборов данных. В течение трех недель Behroozi непрерывно работал с 2000 ядрами процессора Ocelote для симуляции всех этих вселенных.
Нам не хватает технологии для симуляции каждого аспекта целой вселенной - для точного моделирования одной галактики потребуется больше вычислительной мощности, чем могла бы собрать Земля за сто лет. Итак, Behroozi и его коллеги сосредоточились на двух наиболее важных свойствах в астрономии: масса звезд и скорость, с которой образуются новые звезды.
Мало-помалу исследователи оттачивали свойства, которые делали их симуляции более похожими на настоящие. Полученные данные могут привести к переосмыслению влияния темной материи на формирование звезд. Согласно Behroozi, более плотная темная материя в ранней вселенной, по-видимому, не оказала отрицательного влияния на темпы звездообразования, как ожидалось. На самом деле, галактики заданного размера с большей вероятностью будут образовывать звезды с большой скоростью в течение гораздо большего времени.
Behroozi взволнован тем, что эта модель может научить нас в будущем. Вскоре команда планирует расширить переменные, моделируемые в UniverseMachine, включая то, как часто звезды умирают в сверхновых и как темная материя влияет на формы галактик.
Читать далее
Как Windows использует несколько ядер ЦП?
В наши дни мы воспринимаем многоядерность как должное, но как вообще процессор и операционная система взаимодействуют друг с другом?
TDP Intel для настольных ПК больше не используется для прогнозирования энергопотребления процессора
TDP процессоров Intel более высокого класса для настольных ПК больше не сообщает ничего полезного о потребляемой мощности процессоров под нагрузкой.
Медиа-серверы Plex используются для усиления DDoS-атак
Исследователи утверждают, что при правильном использовании сервер Plex может увеличить размер DDoS-пакетов почти в пять раз, делая эти атаки гораздо более опасными. Пользователи Plex тоже мало что могут с этим поделать.
Графические процессоры, используемые для майнинга криптовалют, могут в долгосрочной перспективе потер
Будет ли майнинг на графическом процессоре в долгосрочной перспективе снижать его производительность? Появились некоторые свидетельства того, что это возможно, но есть проблемы с набором данных, которые не позволяют сделать однозначный вывод.