Supernova simulada creada por supercomputador

Una nueva visión de las supernovas – las espectaculares explosiones de estrellas moribundas — no ha llegado de un telescopio, sino de una potente simulación por supercomputador.

La supernova simulada, mostrada en capas de corte transversal en la imagen, se generó a partir de un esfuerzo por desarrollar formas más rápidas de crear modelos por computador de alta fidelidad de fenómenos complejos del mundo real.

Realizar una única ejecución de un modelo actual de la explosión de una estrella en un ordenador casero sería casi imposible — necesitaría más de tres años sólo para descargar los datos. Por lo que en lugar de esto se usan los supercomputadores, los cuales pueden manejar el procesado de trillones de puntos de datos a la vez.

“A la escala que estamos trabajando, crear una película llevaría mucho tiempo en tu ordenador – simplemente rotar la imagen un grado necesitaría días”, dijo Mark Hereld, que lidera la tarea de análisis y visualización en el Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de los Estados Unidos.

Los modelos que se ejecutan en estos ordenadores pueden generar visualizaciones de todo, desde supernovas a estructuras de proteínas. Pero incluso con la velocidad que proporcionan los supercomputadores, los modelos complejos superan rápidamente las capacidades de cálculo.

Los científicos de Argonne están explorando otras formas de acelerar el proceso, usando una técnica conocida como renderizado de volumen basado en software paralelo.

El renderizado de volumen es una técnica que puede usarse para dar sentido a los miles de millones de diminutos puntos de datos recopilados de un rayo-X, RMI, o la simulación de un investigador. El esfuerzo podría ayudar particularmente en la manipulación de imágenes y creación de películas.

Las técnicas en las que están trabajando los investigadores usan computación paralela — procesado de datos en múltiples núcleos de cálculo (160 000 núcleos para el computador de Argonne). Los datos se envían entonces a los procesadores gráficos (GPUs) para crear las imágenes, pero debido a que la mayor parte de GPUs se desarrollan en la industria del videojuego, no siempre están adecuadas para las tareas científicas. También requiere una gran capacidad de cálculo mover todos esos datos.

Los investigadores de Argonne querían saber si podían mejorar el rendimiento saltándose la transferencia a las GPUs y en lugar de eso realizar las visualizaciones directamente en el supercomputador. Probaron una técnica sobre un conjunto de datos astrofísicos y encontraron que, efectivamente, podían mejorar la eficiencia de la operación.

“Conseguimos aumentar nuestra capacidad hasta problemas de gran tamaño, de más de 80 000 millones de voxels por intervalo de tiempo, y generar imágenes de hasta 16 megapíxels”, dijo Tom Peterka, investigador postdoctoral de Argonne.

Este nuevo método de visualización podría mejorar la investigación en una amplia variedad de disciplinas, dijo Hereld.

“En astrofísica, estudiar cómo arde y estalla una estrella reúne toda tipo de física: hidrodinámica, física gravitatoria, química nuclear y transporte de energía”, dijo. “Otros modelos estudian la migración de peligrosos contaminantes a través de estructuras complejas del terreno, para ver dónde es posible que terminen; o la combustión en vehículos y plantas de fabricación – dónde se consume el combustible y si es eficiente”.

“Esos tipos de problemas a menudo llevan a preguntas que son muy complejas de formular matemáticamente”, dijo Hereld. “Pero cuando simplemente puedes observar la explosión de una estrella a través de la simulación, puedes lograr una visión que no está disponible de ninguna otra forma”.


Autor: SPACE.com staff
Fecha Original: 31 de julio de 2009
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Comments (6)

  1. [...] traducido y posteado en Ciencia Kanija, el original se publicó en [...]

  2. xyz765

    jajaja me recuerda a mi en mi vieja computadora genderizando en 3dmax

  3. Maq

    Como ha quedado un párrafo por traducir :-O me permito enviar esta sugerencia:

    “Conseguimos aumentar nuestra capacidad hasta problemas de gran tamaño, de más de 80.000 millones de voxels (píxels vectoriales?) por intervalo de tiempo, y generar imágenes de hasta 16 megapíxels”, dijo Tom Peterka, investigador postdoctoral de Argonne.

    Aparte de eso, felicidades por el blog, sigue así.

    • Gracias Maq, se me pasaron esas líneas. Un vóxel es, en un espacio tridimensional, lo que un píxel en el bidimensional. Es un “píxel volumétrico” (volumetric pixel), de ahí lo de voxel.

      Un saludo

  4. Vídeos de las simulaciones de supernovas Ia en youtube: http://francisthemulenews.wordpress.com/2008/08/19/espectaculares-simulaciones-de-la-explosion-de-una-supernova-tipo-ia/

    Kanijo, no sé si le queda claro a todo el mundo que el foco de esta “nueva” noticia sobre las simulaciones desarrolladas en 2008 está en la visualización científica de los resultados y no en los propios resultados. El foco es el procesamiento masivo basado en GPUs para la visualización científica in situ.

    Por ejemplo, el responsable de la foto que acompaña a esta entrada es Hongfeng Yu (http://vis.cs.ucdavis.edu/~yuho/). Para los interesados en la foto a mayor resolución recomiendo http://www.alcf.anl.gov/images/research/astrophysics_sim.jpg

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