Sintesi del progetto
PaGUSci intende realizzare una versione GPU di CAMB (gCAMB), per velocizzare il calcolo degli spettri teorici del fondo cosmico a microonde necessari a confrontare i dati di missioni come Simons Observatory ed Euclid.
Obiettivi
Il progetto si propone di abilitare analisi ad alta precisione degli spettri angolari della Radiazione Cosmica di Fonda con costi computazionali sostenibili, di estendere in modo sistematico l’esplorazione di modelli non standard, produrre dataset densi per l’addestramento di emulatori affidabili della distribuzione degli spettri della CMB e migliorare la sostenibilità energetica dei grandi workflow cosmologici.
Problemi e necessità
Le analisi CMB richiedono milioni di chiamate al solver. Con gli strumenti CPU tradizionali un singolo run ad alta precisione può durare minuti, rallentando l’inferenza e ostacolando lo studio di modelli estesi. L’impatto energetico dei calcoli ripetuti è significativo e poco sostenibile.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha identificato l’istruzione critica del codice di risoluzione e circoscritto le sezioni parallelizzabili senza riscrivere il codice in linguaggi GPU nativi. I risultati hanno dimostrato un miglioramento dei tempi di risoluzione con consumi dimezzati a pari accuratezza e una concordanza con le prestazioni di CAMB.
Impatti
gCAMB rende praticabile la ricerca di proprietà oltre il Modello Standard della Cosmologia, abilita la generazione di dataset ad altissima precisione per addestrare emulatori e velocizza la ricerca di segnali deboli associati all’universo primordiale. L’ottimizzazione riduce costi e impronta energetica dei grandi campioni generati tramite metodi Monte Carlo, migliorando la sostenibilità della ricerca.
Settori di applicazione
Oltre alla Cosmologia, il metodo di porting e profiling sviluppato è trasferibile agli ambiti del Future HPC scientifico contraddistinti da codici numerici con integrazioni ripetitive, favorendo riuso e scalabilità su infrastrutture GPU. Il codice gCAMB è reso disponibile alla comunità in modalità open access.
