Un entusiasta de la informática del Reino Unido equipado con una GPU basada en la arquitectura NVIDIA® CUDA® ha intervenido en el descubrimiento de un nuevo púlsar (estrella de neutrones que emite radiación periódica) dentro del proyecto de cálculo distribuido Einstein@Home, que cuenta con la participación de voluntarios de todo el mundo.
El púlsar se descubrió en julio de 2010 y fue bautizado como PSR J1952+2630. Mide unos 15 kilómetros de diámetro y está situado a más de 30.000 años luz de la Tierra, donde orbita en un sistema binario con otra estrella de peso similar al del sol. La comunidad científica espera que el descubrimiento permita obtener más información sobre la evolución de las estrellas y el comportamiento de la materia a densidades muy altas.
El proyecto Einstein@Home utiliza la capacidad de procesamiento donada por cientos de miles de usuarios de PC de todo el mundo para estudiar los datos captados por detectores de ondas gravitacionales y radiotelescopios. La nueva versión de su software aprovecha la potencia de las GPU NVIDIA basadas en la arquitectura CUDA para conseguir 20 veces más rendimiento, lo que significa que sólo un 10% de las GPU que se conectan al proyecto cada día podrían proporcionar una potencia de procesamiento equivalente a la de todas las CPU participantes.
Desde la puesta en marcha de Einstein@Home en 2005, se han registrado más de 2 millones de máquinas para tomar parte en esta iniciativa y cada semana se conectan a los servidores unos 100.000 sistemas. Si la capacidad de cálculo generada por el proyecto se concentrase en un solo sistema, éste se incluiría entre los 20 superordenadores más rápidos del mundo.
La creación del proyecto se debe al profesor Bruce Allen, que dirige también el Instituto Max Planck de Física Gravitacional de Hannover, Alemania , y muchos lo consideran uno de los experimentos científicos más importantes y eficientes del mundo.
Allen señala que “La creciente importancia de las GPU en Einstein@Home ha generado una enorme expectación entre los astrónomos. Nos permiten analizar en un mes datos que, con los procesadores convencionales, tardaríamos un año en calcular. Es un cambio radical y cabe imaginar que las GPU acabarán por contribuir en un 90% a la parte computacional del proyecto y las CPU representarán el 10% restante”.
La pasada noche se publicó un artículo titulado “Arecibo PALFA Survey and Einstein@Home: Binary Pulsar Discovery By Volunteer Computing” cuyo texto puede obtenerse aquí. Para ver información general sobre el proyecto Einstein@Home, visite esta páginay, para saber más sobre computación de propósito general en las GPU NVIDIA, entre aquí.
Acerca de Einstein @ Home
Gracias por su interés en Einstein @ Home!Einstein @ Home es un programa que utiliza el tiempo de inactividad de su equipo para buscar ondas gravitacionales de las estrellas de neutrones en rotación (también llamadas pulsares) usando datos de la onda gravitacional detector LIGO. Más información sobre esta búsqueda en einsteinathome.org , Einstein en línea y en nuestro informe de S3 .
Einstein @ Home también la búsqueda de púlsares en sistemas binarios de radio, usando datos del Observatorio de Arecibo en Puerto Rico. Lea más sobre esta búsqueda aquí .
Einstein @ Home es un Año Internacional de la Física 2005 y el Año Internacional de la Astronomía 2009 proyecto apoyado por la American Physical Society (APS) y por una serie de organizaciones internacionales.
Si desea participar, por favor, siga las "Únete a Einstein @ Home" instrucciones a la izquierda. Einstein @ Home está disponible para Windows, Linux y Macintosh OS X.
Einstein @ Home está llevando a cabo una búsqueda de los datos de la ciencia primero de LIGO funcionar a la sensibilidad de diseño (S5). El análisis actual (S5GC1) utiliza 8.898,5 horas de datos de toda la carrera S5. S5GC1 es el primer análisis despliegue de la estadística F plus global correlaciones, que es actualmente la tecnología de búsqueda más sensible conocido.
Bruce Allen
Director de la MPI de Física Gravitacional, Hannover;; Director de Einstein @ Home profesor de Física de la U. de Wisconsin - Milwaukee
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