MilkyWay@Home | |
---|---|
Type | Distribueret computing |
Udvikler | Rensselaer Polytekniske Institut |
Operativ system | Cross-platform software |
Første udgave | 7. juli 2007 |
Hardware platform | x86 |
nyeste version |
1.00 ( Windows , FreeBSD ) 1.01 ( Linux , Mac OS X ) |
Stat | Aktiv |
Licens | GNU GPL 3 |
Internet side | milkyway.cs.rpi.edu/milk... |
Mediefiler på Wikimedia Commons |
MilkyWay@Home | |
---|---|
Platform | BOINC |
Software download størrelse | 6 MB |
Jobdata indlæst størrelse | 4 MB |
Mængden af sendt jobdata | 0,5 KB |
Diskplads _ | 10 MB |
Brugt mængde hukommelse | 6 MB |
GUI | Ingen |
Gennemsnitlig opgaveberegningstid |
1-3 timer ( CPU ), < 1 time ( GPU ) |
deadline | 8-12 dage |
Mulighed for at bruge GPU | nVidia , AMD / ATI |
Mediefiler på Wikimedia Commons |
MilkyWay@Home er et frivilligt distribueret computerprojekt inden for astrofysik , der kører på BOINC platformen . Målet med projektet er at forsøge at skabe en meget nøjagtig 3D dynamisk model af stjernernes strømme i vores Mælkevejsgalakse ved hjælp af data indsamlet under Sloan Digital Sky Survey ( SDSS ) og en tidligere 2MASS- undersøgelse . Som et sekundært mål er projektet også involveret i udvikling og optimering af distribuerede computeralgoritmer . Projektet blev lanceret i december 2007 [1] af afdelingerne for datalogi og fysik, anvendt fysik og astronomi ved Rensselaer Polytechnic Institute med støtte fra US National Science Foundation . Projektet ledes af videnskabsmænd herunder Travis Desell , Heidi Jo , Bolesław og Carlos Varela Den 5. september 2012 [2] deltog 165.767 brugere (339.030 computere) fra 209 lande i det, hvilket gav en integreret ydeevne på 431,8 teraflops ( i 2010 var projektets ydeevne 1,45 peta flops , hvilket var sammenligneligt med ydeevnen af de hurtigste supercomputere [3] ). Alle med en computer forbundet til internettet kan deltage i projektet . For at gøre dette skal du installere BOINC -programmet på det og oprette forbindelse til MilkyWay@home-projektet.
Siden midten af 2009 har projektets hovedmål været at modellere Skyttens stjernestrøm , som stammer fra en elliptisk dværggalakse i stjernebilledet Skytten og delvist skærer det rum, som vores galakse optager. Strømmen har et ustabilt kredsløb og er højst sandsynligt dannet som et resultat af tidevandskræfternes virkning, da dværggalaksen nærmede sig Mælkevejsgalaksen . Studiet af sådanne stjernestrømme og deres dynamik i fremtiden kan blive nøglen til at forstå strukturen, dannelsesprocessen, evolutionen og fordelingen af gravitationspotentialet i Mælkevejen og andre lignende galakser, samt afklare detaljerne i dannelsen af tidevandshaler , der opstår under kollisionen af galakser. Derudover kan de opnåede resultater kaste lys over forståelsen af fænomenet mørkt stof , tydeliggøre formen af den mørke glorie og dens tæthed. I processen med den videre udvikling af projektet er det planlagt at være opmærksom på andre stjernestrømme (i øjeblikket bygges der også modeller af Sirota- og GD-1- strømme [4] ).
Ved hjælp af SDSS-undersøgelsesdata er himlen opdelt i områder omkring 2,5 grader brede ( engelsk wedge eller stripe ). Yderligere, ved hjælp af probabilistiske metoder , udvindes primær information om tidevandsstrømme (adskillelse af galaksens stjerner fra strømmens stjerner, udført i beregningsopgaver af typen "separation). Derefter dannes et nyt område jævnt fyldt med stjerner baseret på information om tidevandsstrømmen, og strømmen i det valgte område betragtes betinget som cylindrisk i form, og fordelingen af stjerner i den er Gaussisk (stjernerne er oftere placeret i midten, sjældnere ved kanterne) [6] . Denne tilgang skyldes, at for stjernerne, der danner strømmen, kendes koordinaterne på himmelkuglen , men den nøjagtige afstand til hver af dem er ukendt [7] . Strømningen i hvert område er karakteriseret ved 6 parametre:
Derudover er hvert område også karakteriseret ved to parametre:
Den valgte model af galaksen er ikke komplet og kan teoretisk udvides ved at tilføje parametrene for en tyk skive og bule , men dette er ikke påkrævet i disse undersøgelser, da de fleste af strømstjernerne er uden for galaksens plan. Derudover adskiller strømmens og galaksernes stjerner sig i farve, hvorfor sidstnævnte kan udelukkes fra overvejelse på forhånd [7] .
Til beregningen i hvert område er det således nødvendigt at finde værdierne af parametrene, hvor er antallet af strømninger i området. Under beregningen holder applikationsserveren styr på en population af sæt stjerner i den valgte region, som hver tilhører en af de mulige modeller af Mælkevejen, for at finde de numeriske værdier af de parametre, der mest beskriv de observerede data tilstrækkeligt ved hjælp af distribuerede evolutionære algoritmer ( maximal likelihood-metode , genetiske algoritmer , partikelsværmmetode , differentiel evolutionsmetode , Markov-kæder og Monte Carlo-metode tilpasset til distribueret databehandling) [8] [9] [10] [11] [ 12] [13] .
Den første opgave inden for projektets rammer var en mere præcis beskrivelse af Skyttens stjernerstrøm sammenlignet med dem, der var kendt på det tidspunkt, hvilket tog flere måneders beregning ved hjælp af gitteret [14] . Yderligere blev modeller af andre stjernestrømme af Sirota og GD-1 [4] konstrueret på en lignende måde . Så lavede Matt Newby en simulering for at finde værdierne af to sfæroideparametre over hele himlen. Baseret på data om fordelingen af stjerner i strømmene simuleres dynamikken i stjernernes bevægelse i strømmene (beregningsopgaver af typen "n-body").
På kort sigt kan simuleringsresultaterne give svar på to hovedspørgsmål, som i øjeblikket ikke har et entydigt svar: om placeringen og bevægelsesretningen for Skyttens stjernestrøm. Nogle astrofysikere mener, at strømmen vil passere i umiddelbar nærhed af os; andre er sikre på, at strømmen vil passere over Solen (i Galaksens plan).
Der er også et projekt "N-body" (MilkyWay@Home N-Body Simulation). Projektet har til formål at skabe en simulering af kollisionen af dværggalakser i Mælkevejsgalaksens gravitationsfelt .
Projektet begyndte at udvikle sig i 2007 , i 2008 blev optimerede klientapplikationer til 32-bit og 64-bit operativsystemer tilgængelige .
I midten af 2009 krævede arbejdsordrer sendt til kunder kun 2-4 timers beregning på moderne processorer, men deres behandling skulle afsluttes på kortest mulig tid (normalt 3 dage). Dette gjorde projektet mindre velegnet til computere , der ikke kørte døgnet rundt, eller hvor brugerne ikke tillod baggrundsdatabehandling. I januar 2010 blev den tilladte behandlingstid for et job øget til 8 dage [15] .
Den 11. juni 2009 blev beregningsapplikationer udviklet med understøttelse af CUDA- teknologi til Nvidia GPU'er [ 16] . Den 13. januar 2010 blev understøttelse af GPU'er fra ATI Technologies tilføjet , hvilket gjorde det muligt at øge projektets integrerede ydeevne markant [17] . For eksempel, job, der kræver 10 minutters beregningstid på en ATI Radeon HD 3850 GPU eller 5 minutter på en ATI Radeon HD 4850 GPU, beregner på 6 timer på en enkelt 2,8 GHz AMD Phenom II -processorkerne. Samtidig kræves det, at videokort understøtter operationer med dobbelt præcision med flydende komma .
Kilde:
Diskussion af projektet i foraene:
computerprojekter | Frivillige|
---|---|
Astronomi |
|
Biologi og medicin |
|
kognitive |
|
Klima |
|
Matematik |
|
Fysisk og teknisk |
|
Multifunktionel |
|
Andet |
|
Hjælpeprogrammer |
|