Esta simulación astrofísica busca descubrir el mecanismo detrás de las supernovas de colapso del núcleo, o la muerte violenta de estrellas masivas de corta vida. La imagen muestra valores de entropía en el núcleo de la supernova, diferentes colores y transparencias asignados a diferentes valores de entropía. Al ajustar de forma selectiva el color y la transparencia, el científico puede quitar las capas exteriores y ver valores en el interior del volumen 3-D.
Crédito: Hongfeng Yu
Una nueva vista de supernovas? las espectaculares explosiones de estrellas moribundas?no ha venido de un telescopio, sino de una poderosa simulación de supercomputadora.
La supernova simulada, revelada en capas recortadas en el renderizado, surgió de un esfuerzo por desarrollar formas más rápidas de construir modelos de computadora de alta fidelidad de fenómenos complejos en el mundo real.¿Realizar una única ejecución de un modelo actual de la explosión de una estrella en una computadora doméstica sería casi imposible? tomaría más de tres años simplemente descargar los datos. Entonces, los científicos usan supercomputadoras , que pueden manejar el procesamiento de cuatrillones de puntos de datos a la vez.
"En la escala en la que estamos trabajando, crear una película llevaría mucho tiempo en su computadora portátil: simplemente rotando la imagen, un grado podría llevar días", dijo Mark Hereld, quien dirige los esfuerzos de visualización y análisis en el Departamento de Laboratorio nacional Argonne de la energía.
Los modelos que se ejecutan en estas computadoras pueden generar visualizaciones de todo, desde supernovas hasta estructuras de proteínas. Pero incluso con la velocidad quebrindan los supercomputadores , los modelos complejos están abrumando rápidamente las capacidades informáticas actuales.
Los científicos de Argonne están explorando otras formas de acelerar el proceso, utilizando una técnica llamada representación de volúmenes paralelos basada en software.
La representación del volumen es una técnica que se puede usar para dar sentido a los miles de millones de datos minúsculos recopilados de una simulación de rayos X, MRI o de un investigador. El esfuerzo podría ayudar particularmente a manipular imágenes y crear películas a partir de ellas.
Las técnicas en las que los investigadores están trabajando usan computación paralela?procesamiento de datos en múltiples núcleos informáticos (160,000 núcleos para la computadora de Argonne). Los datos generalmente se envían a los procesadores gráficos (GPU) para crear imágenes, pero debido a que la mayoría de las GPU se desarrollan en la industria de los videojuegos, no siempre son adecuados para las tareas científicas. También se necesita mucha potencia informática para mover toda esa información.
Los investigadores de Argonne querían saber si podían mejorar el rendimiento omitiendo la transferencia a las GPU y en su lugar realizar las visualizaciones allí mismo en la supercomputadora. Probaron la técnica en un conjunto de datos de astrofísica y descubrieron que de hecho podían aumentar la eficiencia de la operación.
"Pudimos escalar hasta grandes tamaños de problema de más de 80 mil millones de vóxeles por paso de tiempo e imágenes generadas de hasta 16 megapíxeles", dijo Tom Peterka, investigador postdoctoral en Argonne.
Este nuevo método de visualización podría mejorar la investigación en una amplia variedad de disciplinas, dijo Hereld.
"En astrofísica, estudiar cómo las estrellas se queman y explotan reúne todo tipo de física: hidrodinámica, física gravitacional, química nuclear y transporte de energía", dijo. "Otros modelos estudian la migración de contaminantes peligrosos a través de estructuras complejas en el suelo, para ver dónde es probable que terminen, o la combustión en automóviles y plantas de fabricación, donde se consume combustible y si es eficiente".
"Ese tipo de problemas a menudo conducen a preguntas que son muy complicadas de plantear matemáticamente", dijo Hereld. "Pero cuando simplemente puedes ver una estrella explotar a través de la visualización de la simulación, puedes obtener información que no está disponible de otra manera".
El trabajo de Argonne en informática avanzada cuenta con el respaldo de la Oficina de Investigación Científica Avanzada en Computación (ASCR) del Departamento de Energía.
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