MilkyWay@Home

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 1 iulie 2014; verificările necesită 16 modificări .
MilkyWay@Home
Tip de Calcul distribuit
Dezvoltator Institutul Politehnic Rensselaer
Sistem de operare Software multiplatformă
Prima editie 7 iulie 2007
Platformă hardware x86
ultima versiune 1.00 ( Windows , FreeBSD )
1.01 ( Linux , Mac OS X )
Stat Activ
Licență GNU GPL 3
Site-ul web milkyway.cs.rpi.edu/milk…
 Fișiere media la Wikimedia Commons
MilkyWay@Home
Platformă BOINC
Dimensiunea de descărcare a software -ului 6 MB
Dimensiunea datelor încărcate de job 4 MB
Cantitatea de date despre job trimisă 0,5 KB
Spațiu pe disc 10 MB
Cantitatea de memorie folosită 6 MB
GUI Nu
Timp mediu de calcul al sarcinii 1-3 ore ( CPU ),
< 1 oră ( GPU )
termen limita 8-12 zile
Abilitatea de a utiliza GPU nVidia , AMD / ATI
 Fișiere media la Wikimedia Commons

MilkyWay@Home  este un proiect de calcul distribuit voluntar în domeniul astrofizicii , care rulează pe platforma BOINC . Scopul proiectului este de a încerca să creeze un model dinamic 3D extrem de precis al fluxurilor stelare în galaxia noastră, Calea Lactee, folosind datele colectate în timpul sondajului Sloan Digital Sky Survey ( SDSS ) și a unui sondaj 2MASS anterior .  Ca scop secundar, proiectul este implicat și în dezvoltarea și optimizarea algoritmilor de calcul distribuit . Proiectul a fost lansat în decembrie 2007 [1] de către Departamentele de Informatică și Fizică, Fizică Aplicată și Astronomie de la Institutul Politehnic Rensselaer cu sprijinul Fundației Naționale pentru Știință din SUA . Proiectul condus de oameni de știință, printre care Travis Desell , Heidi Jo , Bolesław și Carlos Varela La 5 septembrie 2012 [2] , au participat 165.767 de utilizatori (339.030 computere) din 209 țări, oferind o performanță integrată de 431,8 teraflopi ( în 2010, performanța proiectului a fost de 1,45 peta flops , ceea ce a fost comparabil cu performanța de cele mai rapide supercalculatoare [3] ). Oricine are un computer conectat la internet poate participa la proiect . Pentru a face acest lucru, trebuie să instalați programul BOINC pe acesta și să vă conectați la proiectul MilkyWay@home.    

Obiectivele proiectului

De la mijlocul anului 2009, obiectivul principal al proiectului a fost modelarea fluxului stelar Săgetător , care provine dintr-o galaxie eliptică pitică din constelația Săgetător și se intersectează parțial cu spațiul ocupat de Galaxia noastră. Fluxul are o orbită instabilă și cel mai probabil s-a format ca urmare a acțiunii forțelor mareelor ​​pe măsură ce galaxia pitică s-a apropiat de galaxia Calea Lactee. Studiul unor astfel de fluxuri stelare și dinamica lor în viitor poate deveni cheia pentru înțelegerea structurii, procesului de formare, evoluției și distribuției potențialului gravitațional în Calea Lactee și în alte galaxii similare, precum și pentru a clarifica detaliile formării cozi de maree care apar în timpul ciocnirii galaxiilor. În plus, rezultatele obținute pot face lumină asupra înțelegerii fenomenului materiei întunecate , clarificând forma halou întunecat și densitatea acestuia. În procesul de dezvoltare ulterioară a proiectului, se plănuiește să se acorde atenție altor fluxuri stelare (în prezent, sunt construite și modele ale fluxurilor Sirota și GD-1 [4] ).

Folosind datele sondajului SDSS, cerul este împărțit în zone cu lățime de aproximativ 2,5 grade ( penă sau dungi englezești  ). În plus, folosind metode probabilistice , sunt extrase informații primare despre fluxurile de maree (separarea stelelor Galaxiei de stelele fluxului, efectuată în sarcini de calcul de tip „separare”). Apoi, o nouă regiune plină uniform cu stele se formează pe baza informațiilor despre fluxul mareelor, iar fluxul în regiunea selectată este considerat condiționat în formă cilindrică , iar distribuția stelelor în ea este gaussiană (stelele sunt situate mai des în mijlocul, mai rar la margini) [6] . Această abordare se datorează faptului că pentru stelele care formează fluxul sunt cunoscute coordonatele de pe sfera cerească , dar distanța exactă până la fiecare dintre ele este necunoscută [7] . Debitul în fiecare zonă este caracterizat de 6 parametri:

În plus, fiecare zonă este caracterizată și de doi parametri:

Modelul selectat al galaxiei nu este complet și, teoretic, poate fi extins prin adăugarea parametrilor unui disc gros și umflătură , dar acest lucru nu este necesar în aceste studii, deoarece majoritatea stelelor fluxului se află în afara planului galaxiei. În plus, stelele fluviului și galaxiile diferă ca culoare, fapt pentru care acestea din urmă pot fi excluse din considerare în prealabil [7] .

Astfel, pentru calculul în fiecare zonă, este necesar să se găsească valorile parametrilor, unde  este numărul debitelor din zonă. În timpul calculului, serverul de aplicație ține evidența unei populații de seturi de stele din regiunea selectată, fiecare dintre acestea aparținând unuia dintre posibilele modele ale Căii Lactee, pentru a găsi valorile numerice ale parametrilor pe care cel mai mult. descrieți în mod adecvat datele observate, utilizând algoritmi evolutivi distribuiți ( metoda probabilității maxime , algoritmi genetici , metoda roiului de particule , metoda evoluției diferențiale , lanțurile Markov și metoda Monte Carlo adaptată pentru calculul distribuit) [8] [9] [10] [11] [ 12] [13] .

Prima sarcină în cadrul proiectului a fost o descriere mai precisă a fluxului stelar al Săgetător în comparație cu cele cunoscute la acel moment, care a durat câteva luni de calcul folosind grila [14] . Mai mult, modele ale altor fluxuri stelare ale Sirota și GD-1 [4] au fost construite într-un mod similar . Apoi Matt Newby a făcut o  simulare pentru a găsi valorile a doi parametri sferoizi pe întreg cerul. Pe baza datelor privind distribuția stelelor în fluxuri, se simulează dinamica mișcării stelelor în fluxuri (sarcini de calcul de tip „n-body”).

Pe termen scurt, rezultatele simulării pot oferi răspunsuri la două întrebări principale care în prezent nu au un răspuns clar: despre locația și direcția de mișcare a fluxului stelar Săgetător. Unii astrofizicieni cred că pârâul va trece în imediata apropiere a noastră; alții sunt siguri că fluxul va trece deasupra Soarelui (în planul Galaxiei).

Există și un proiect „N-body” (MilkyWay@Home N-Body Simulation). Proiectul are ca scop crearea unei simulări a coliziunii galaxiilor pitice în câmpul gravitațional al galaxiei Calea Lactee .

Istoricul dezvoltării proiectului

Proiectul a început să se dezvolte în 2007 , în 2008 au devenit disponibile aplicații client optimizate pentru sisteme de operare pe 32 și 64 de biți .

Până la jumătatea anului 2009, comenzile de lucru trimise clienților necesitau doar 2-4 ore de calcul pe procesoare moderne, dar procesarea lor trebuia finalizată în cel mai scurt timp posibil (de obicei 3 zile). Acest lucru a făcut ca proiectul să fie mai puțin potrivit pentru computere care nu rulau non-stop sau unde utilizatorii nu permiteau calculul în fundal. În ianuarie 2010, timpul de procesare permis pentru un job a fost majorat la 8 zile [15] .

Pe 11 iunie 2009, au fost dezvoltate aplicații de calcul cu suport pentru tehnologia CUDA pentru GPU-urile Nvidia [ 16] . Pe 13 ianuarie 2010 a fost adăugat suportul pentru GPU-uri de la ATI Technologies , ceea ce a făcut posibilă creșterea semnificativă a performanței integrate a proiectului [17] . De exemplu, lucrările care necesită 10 minute de timp de calcul pe un GPU ATI Radeon HD 3850 sau 5 minute pe un GPU ATI Radeon HD 4850 calculează în 6 ore pe un singur nucleu de procesor AMD Phenom II de 2,8 GHz . În același timp, plăcile video sunt necesare pentru a suporta operațiuni în virgulă mobilă cu precizie dublă .

Realizări științifice

2010

2011

2012

2013

Vezi și

Note

  1. ↑ BOINCstats/BAM! | MilkyWay@home - Statistici detaliate . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 15 iunie 2012.
  2. ↑ BOINCstats | MylkyWay@Home - Statistici detaliate . Consultat la 5 septembrie 2013. Arhivat din original pe 7 august 2013.
  3. ↑ Proiectul MilkyWay@Home pune sub centură supercomputerul Roadrunner . Preluat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 3 aprilie 2013.
  4. ↑ 1 2 3 animație a simulărilor n-corpi . Preluat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 21 iunie 2012.
  5. ↑ Travis Desell. MilkyWay@Home și Voluntariat Computing la RPI. RPI Center for Open Source Software (RCOSS). RPI, Troy, New York, SUA. aprilie 2010 . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  6. ↑ Diagrame de date Milkyway@home . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 26 iulie 2012.
  7. ↑ 1 2 Nathan Cole, Heidi Newberg, Malik Magdon-Ismail, Travis Desell, Kristopher Dawsey, Warren Hayashi, Jonathan Purnell, Boleslaw Szymanski, Carlos A. Varela, Benjamin Willett și James Wisniewski. Posibilitate maximă de adaptare a fluxurilor de maree cu aplicare la cozile de maree ale piticilor Săgetător. Astrophysical Journal, 683:750-766, 2008. . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  8. ↑ Travis Desell. Optimizare asincronă robustă folosind grile de calcul voluntare. Al 5-lea Atelier anual Pan-Galactic BOINC. Barcelona, ​​Spania. octombrie 2009. . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  9. ↑ Travis Desell. Optimizare globală asincronă pentru calculul la scară masivă. Doctorat Apărare. RPI, Troy, New York, SUA. noiembrie 2009 . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  10. ↑ Boleslaw Szymanski. Optimizare asincronă robustă pentru rețele de calcul voluntare. A cincea Conferință Internațională IEEE privind e-Science (e-Science 2009). Oxford, Marea Britanie. decembrie 2009. . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  11. ↑ Matthew Newby. Problema de maximă probabilitate și potrivirea fluxului de maree al piticului Săgetător. Seminar de astrofizică RPI. RPI, Troy, New York, SUA. octombrie 2009. . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  12. ↑ De la analiza genomului tuberculozei la modelarea galaxiei Căii Lactee: Utilizarea calculului voluntar pentru știința computațională. vorbire publică. Universitatea din Dakota de Nord, Grand Forks, Dakota de Nord, SUA. noiembrie 2010. . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  13. ↑ Travis Desell, Nathan Cole, Malik Magdon-Ismail, Heidi Newberg, Boleslaw Szymanski și Carlos A. Varela. Evaluare de probabilitate maximă distribuită și generică. În a treia Conferință Internațională IEEE privind e-Science și Grid Computing (eScience2007), Bangalore, India, paginile 337–344, decembrie 2007 . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 16 septembrie 2012.
  14. ↑ 1 2 Simularea N-Body a fluxului Săgetător (link în jos) . Data accesului: 15 iulie 2012. Arhivat din original pe 24 septembrie 2012. 
  15. ↑ Termen limită WU crescut . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 25 septembrie 2012.
  16. ↑ Rulați SETI@home pe GPU-ul dvs.  NVIDIA . setiathome.berkeley.edu. Consultat la 24 octombrie 2018. Arhivat din original la 24 octombrie 2018.
  17. ↑ Aplicație ATI . Data accesului: 15 iulie 2012. Arhivat din original pe 24 septembrie 2012.
  18. ↑ Raport de progres . Preluat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 13 august 2012.
  19. ↑ Progresia complot! . Consultat la 15 iulie 2012. Arhivat din original la 19 iulie 2012.
  20. ↑ Vizualizarea rezultatelor simulării fluxului Sirota pe YouTube
  21. ↑ Vizualizarea rezultatelor simulării fluxului Sirota pe YouTube

Link -uri

Sursă:

Discuții despre proiect pe forumuri: