大问题,如询问我们的宇宙的奥秘,往往需要“大数据”通知可能远离世界的研究成果。
卡塔尔世界杯决赛日伊利诺斯州州立大学高性能计算集群(HPC)朱利安·霍尔在2020年推出,提供研究者一个增压工具有效地分析大数据集。
物理系助理教授马特·卡普兰博士经常使用的HPC astromaterials-the研究小但非常致密的固体,形成内部死恒星距离地球许多光年。“我用大电脑模拟计算的属性非常小的问题,这样我们可以理解的属性大恒星的核心,大爆炸和黑洞,”卡普兰说。
出现在HPC由30强大,称为节点互联服务器同时处理大量的数据来执行复杂的计算。什么需要一个标准的电脑年计算可以处理的HPC在几周或数月。
“在并行计算,比一个多个大脑,”罗西·豪博士说,行政办公室主任先进技术对教师的支持。“所有的节点都是合作,这就是为什么他们能做这些沉重的计算问题在更短的时间。”
例如,Caplan使用一个高性能计算模拟来确定氦原子核粒子改变钍的放射性衰变率在白矮星。他设置的参数作为仿真的大小,温度,磁场强度、核素的数量和密度的事都从他的默尔顿厅办公室电脑。
”然后你就按一个按钮,它会,”卡普兰说。
“有这台机器之间的差别,而不是差异
之间能够这样做研究而不是。”
马特·卡普兰博士
HPC节点处理数据Caplan规范利用研究代码,他和他的天体物理学家的同事们在过去的几年中发展。
“如果你想做模拟,你真正要做的就是大量的数学和对你有太多的数学,”卡普兰说。“这是计算粒子在哪里,他们要去的地方,以及他们与周围的每个粒子的相互作用会改变他们移动。”
为期一周的模拟运行通过HPC生成成千上万的文件包含列的小的黑色背景白色数字横跨Caplan办公室电脑。
“有点像看矩阵时,数据流,”克雷格·杰克逊说,主任基础设施运营办公室和网络技术解决方案。“但是,卡普兰博士,有意义的数字。”
卡普兰的数据插入图进行分析。在白矮星模拟,趋势线说明HPC的计算显示Caplan氦变得多么接近钍和如何消除它防止钍接受放射性衰变。
”通常,它只是将10 tb的数据到一个数字或一行,可以在一篇,这样别人可以在他们的计算中使用它,”卡普兰说。“大部分的科学构建像拼图一样,和每个人都试图让一块符合别人的作品,让他们更块的大难题。”
卡普兰在超过10教员现在利用伊利诺斯州的高性能计算。他们的研究领域包括化学、经济、地理、地质、信息技术、数学和物理。豪克希望扩大HPC usership在学科教师进行定性研究。
“HPC可以分析大量的文本,“豪克说。“你可以运行一个分析莎士比亚的所有工作,例如。”
查尔斯•Edamala伊利诺斯州的首席信息官和副技术解决方案的副总裁,说,HPC也可以用于多学科的努力解决社会问题和设想HPC成长为一个社区的资源。
”这个服务打开门教育学者与美术教师和数学研究人员合作,例如,模型成功学生在低收入社区,“Edamala说。“它有能力开发大型流行仿真,智能城市电网的一部分,或创建空气动力飞行器模型。HPC有潜力为麦克莱恩县和商界的多样化和创新的方法。”
伊利诺斯州的HPC凯普兰的必需品。没有它,他会申请“节点时间”在其他一点过程,会降低他的时间来进行研究。
“之间的区别的区别是这台机器,而不是能够研究和不这样做,”他说。
上图左边,马特·卡普兰博士研究核pasta-shapes包括(a)汤圆,(b)意大利面,(c)烤宽面条,(d) antispaghetti-that核形式在地壳深处的中子星物质密度比地球上一万亿倍。以上,高级伊恩·弗里曼和马特·卡普兰博士合作创建动画,说明数值研究成果从卡普兰的高性能计算集群(HPC)模拟库仑晶体中创建中子星的外层。(由AAS许可转载)
卡普兰是国际公认的研究核pasta-exotic形状像平面“烤宽面条”和圆柱形“意大利面条”核形式在地壳深处的中子星物质密度比地球上一万亿倍。利用HPC和一些外部的超级计算机,Caplan运行模拟研究的影响核面观测到的中子星的性质。
“这些都是床单的质子和中子完全重新安排到地球上不可能存在的东西,我们想知道,“这种材料有多强?”Caplan说。“所以,我的一套模拟我一直运行,如果你扭曲它,如果你扭曲它,如果弯曲模拟,材料如何回应?告诉你它的弹性强度和能量可以释放一颗恒星地震为例。这涉及到的材料属性里面的东西。”
卡普兰也研究库仑晶体中创建中子星的外层。恒星的引力造成的巨大压力和密度压缩成核结晶的结构尽管热量超过华氏100万度。伊恩·弗里曼,伊利诺斯州高级三重主修物理、计算物理,数学,和卡普兰合作创建动画的视频库仑晶体,说明数值研究成果。
“我们看到的是,有一种小雪花融化的,我们试图找出的平衡是什么?“卡普兰解释说在玩动画。“我们在两个温度模拟,我们试图找到平衡液相与固相之间的。”
弗里曼,巴里•戈德华特学者谁希望成为大学的天体物理学教授,首先了解Caplan YouTube象娱乐一样通道的研究通过他的贡献Kurzgesagt——简而言之。盖普兰写了十几集,其中包括使用一个理论的设备可以捕获太阳的能量来推动我们的太阳系离恒星碰撞迫在眉睫。
“物理已经探索了500多年,和超级计算物理学已经探索了约40年,”弗里曼说。“所以,很高兴有机会参与,HPC在伊利诺斯州。它是完全彻底改变了我们科学。”
计算机科学研究生杰米·约翰斯顿的22 HPC的第一个研究生助理管理员。最初帮助库存和安装HPC硬件,约翰斯顿担任联系人Caplan等系统用户。
他最后的毕业研究项目,约翰斯顿与Caplan识别和分类通过机器学习月球的数以百万计的陨石坑。使用卷积神经网络(CNN),约翰斯顿的综合分析高分辨率数字高程模型图片来自美国宇航局的月球勘测轨道飞行器。自动化的过程增加了识别速度和可靠性尤其是月亮最小的陨石坑。
约翰斯顿在美国物理学会会议上提出了他的研究,并与Caplan发表几篇文章。约翰斯顿说,他的经验与HPC-particularly互动的机会与faculty-prepared他当前的国营农场作为一个软件工程师。
“这真是太棒了,我得在一楼HPC,”Johnston说。他随后帮助培训和通过系统管理员职责目前HPC研究生助理乔治·雅各布。“随着高性能计算的发展,我认为这将是很酷的能够回顾说,我是其中的一部分。”
使用约翰斯顿的分析,Caplan打算寻找小火山口,新颖的特性,可以表示过去月球碰撞与黑暗matter-another潜在拼图在他不断探索的星际边界。
“当你得到的东西你没有预料到的,当你发现一些东西,”卡普兰说。”当你第一个地球上一些真正了解明星,等离子体,基础物理,这是一个很酷的感觉。”
