A mais completa e precisa simulação já feita do universo só foi possível com a utilização do supercomputador que faz mais de um quatrilhão de operações por segundo.
Pesquisadores do Laboratório Nacional de Los Alamos (LANL), EUA, criaram um modelo espacial com uma das maiores simulações da distribuição de matéria no universo, usando o Roadrunner, o supercomputador mais rápido do mundo.
Em nota à imprensa, o cientista Salman Habib, do Laboratório Nuclear e Física de Partículas, Astrofísica e Cosmologia afirmou que o modelo de universo criado pelo Roadrunner fornecerá uma descrição mais completa e mais precisa do universo observável, auxiliando na elaboração de futuros experimentos e na interpretação das pesquisas já em curso.
“Para fazer este tipo de estudo em tempo razoável é imprescindível o uso de uma máquina que funcione em escala “peta”, pelo menos”, disse Habib.
O Roadrunner, produzido pelo laboratório em parceria com a IBM e a NASA, foi o primeiro computador a quebrar a barreira do petaflop (um petaflop equivale a um quatrilhão de operações por segundo). Para se ter uma idéia da grandeza do projeto, a unidade básica do modelo é uma partícula com uma massa de cerca de um bilhão de sóis (uma galáxia possui a massa de cerca de um trilhão de sóis), e, ao todo, possui 64 bilhões ou mais dessas partículas.
O modelo ajudará ainda a entender a dinâmica e a distribuição da “matéria escura” e da “energia escura”, responsável por 74 por cento da massa total de energia do universo, de acordo com o modelo padrão da cosmologia.
O novo modelo do universo baseia-se em um algoritmo hierarquizado de rede/partícula que melhor corresponde aos aspectos físicos da simulação oferecidos pela arquitetura híbrida do Roadrunner. A equipe de pesquisadores escreveu um código totalmente novo que explora de forma agressiva a arquitetura do supercomputador e faz pleno uso dos aceleradores computacionais 8i PowerXCell. Eles também criaram uma análise dedicada e um software de visualização para lidar com a enorme base de dados da simulação.
