AccueilPS3 - GPU Première publication pour le projet Cosmology@Home
Première publication pour le projet Cosmology@Home
Traduction du message publié en page
d'accueil du projet Cosmology@Home
Chad vient de
présenter notre première publication
rédigée grâce aux résultats
du projet Cosmology@Home. Elle sera publiée dans les
archives
d'astrophysique en ligne : astro-ph/0712.0194,
nous l'avons également remise à l'Astrophysical
Journal (L'Astrophysical Journal est une des revues
scientifiques à comité de lecture les plus en
vues dans le monde de la recherche en Astronomie et Astrophysique).
Cette publication présente Pico, un outil d'apprentissage
automatique adapté à la cosmologie.
Pico est un accélérateur miniature,
il extrait l'essentiel des quadrillions
de cycles processeur utilisés par Cosmology@Home et permet
à d'autres cosmologistes d'accélérer
leurs calculs d'un facteur 250 000. Pour en savoir plus, vous
pouvez vous rendre dans la section papers
(publications) à partir de la page
d'accueil du nouveau site consacré à Pico.
Vous pouvez aussi jeter un coup d'oeil à la section
acknowledgement
(reconnaisance), dans laquelle nous citons 5 boinceurs de
Cosmology@Home, en qualité de représentants de
tous les utilisateurs.
Pico, qu'est-ce que c'est
?
Pico est un algorithme qui calcule rapidement le spectre de puissance
du fond diffus cosmologique (en mode
scalaire et en mode
tensoriel), la fonction
de transfert de la
matière, et la probabilité WMAP sur 3 ans
(Wilkinson
Microwaves Anisitropy Probe : Sonde
Wilkinsonde
Recherche d'Anisotropie des micro-ondes
- satellite de la Nasa ayant cartographié sur l'ensemble du
ciel les infimes variations d'intensité du fonds diffus
cosmologique
découvert par Wilson et Penzias dans les années
60). Pico
est prévu pour accélerer les codes d'estimation
de paramètres. De façon plus
générale, Pico permet l'utilisation des
ressources du calcul
massivement parallèle, y compris le calcul
partagé tel que Cosmology@Home, afin d'accélerer
les étapes nécessairement les plus lentes des
calculs séquentiels.
Pico est décrit en détail dans l'article astro-ph/0606709
de W. A. Fendt et
B. D. Wandelt. Les
améliorations apportées à
l'algorithme ainsi que des résultats pour un
modèle dans un univers courbe sont
présentés dans l'article astro-ph/0712.0194.
Référez-vous au manuel
pour les instructions sur la
façon d'utiliser Pico avec CosmoMC et
CAMB. Le code source
de Pico, y compris le code d'apprentissage, ainsi que des ensembles de
coefficients de régression se trouvent dans la
section téléchargement.
Comparaison de
postérieurs utilisant Pico et CAMB :
(cliquez sur l'image pour l'agrandir)
La ligne rouge vient des logiciels CAMB et WMAP (1,5
semaines de calcul)
La ligne verte vient de Pico et WMAP (4 heures de calcul)
La ligne bleue vient seulement de Pico (1,5 heures de
calcul)
Ce plan en 2 D montre les contours à
68% et 99%
Caractéristiques
de l'algorithme
Calculer le spectre de puissance du fond diffus
cosmologique, la fonction de transfert de la matière et la
probabilité WMAP en quelques millisecondes.
Précision suffisante pour l'estimation de
paramètres à partir des données qui
seront collectées par le satellite
PLANCK.
L'apprentissage requiert généralement
1 heure voire moins.
L'apprentissage est linéaire et ne
dépend pas de codes propriétaires.
S'intègre dans les codes d'estimation de
paramètres, tels que CosmoMC.
La ligne rouge représente l'erreur
moyenne sur l'ensemble du test.
La ligne bleue représente la marge
d'erreur à 99% sur l'ensemble du test.
L'erreur sur le spectre de puissance est
exprimée
en unité de déviation standard cosmique
L'erreur sur la fonction de répartition de la
matière est exprimée en pourcentage.
PUBLICATION
Calcul haute
précision des
spectres de puissance avec
Pico
Traduction de l'introduction et de la conclusion de l'article
publié dans les archives
d'Astrophysiques
Auteurs : William A. Fendt, Benjamin D. Wandelt
Introduction :
Cet article présente la deuxième version de Pico
(Paramètres
pour l'Impatient COsmologiste). Pico est un
code à apprentissage générique
(programme
informatique qui a la capacité de se perfectionner par
apprentissage) que nous avons utilisé pour calculer
les spectres de
puissance du Fonds diffus
cosmologique et la probabilité WMAP.
Dans cette version, nous avons amélioré
l'algorithme de calcul et les données utilisées
pour l'apprentissage de
Pico, ce qui a permit une amélioration très
sensible de la précision
des résultats.
En ce
qui concerne les 9 paramètres
présentés ici dans
le cas d'un univers courbe, Pico peut
calculer la moyenne des spectres de puissance TT, TE et EE
avec une
précision supérieure à 1% de la
déviation standard cosmique pour
presque toutes les valeurs sur une large plage de l'espace des
paramètres.
En analysant les paramètres cosmologiques des
données actuelles du fonds diffus cosmologique et des
structures [cosmologiques] de grande échelle,
nous avons montré que ces spectres de puissance donnent des
paramètres
postérieurs uni et bi-dimensionels très
précis.
Nous avons élargi les capacités de Pico aux
calculs de spectre de puissance tensoriel et à la fonction
de transfert de la matière.
La vitesse de calcul de Pico est 1500 fois
supérieure à celle
du code d’anisotropies
CAMB en utilisant la précision par défaut et
environ 250.000 fois
plus rapide en précision élevée.
L'apprentissage de Pico peut se faire en utilisant les
ressources du calcul massivement parallèle, y compris les
projets de
calcul partagé tels que Cosmology@Home.
Sur le site Internet de Pico, consultable à cette adresse,
nous fournissons de nouvelles séries de coefficients de
régression et
mettons à disposition du public le code
d'apprentissage Pico.
Conclusion :
Cet article décrit une nouvelle version majeure de
Pico, un
programme rapide et précis adapté au calcul du
spectre de puissance du fonds diffus cosmologique, de la fonction de
transfert de la matière et de la probabilité
WMAP.
En précision standard pour un modèle courbe, nous
avons noté la présence de "parasites"
numériques dans CAMB et des effets sur la
probabilité WMAP. Pour
résoudre ce problème, nous avons
généré des ensembles d'apprentissage
en faisant tourner CAMB en haute précision. Nous avons aussi
présenté
une méthode pour produire une série
d'apprentissage qui permet de
trouver une région à forte probabilité
dans l'espace des paramètres sans
jamais faire tourner CAMB en série, ce qui s'est
révélé très utile pour
apprendre à Pico à mieux calculer la
probabilité WMAP dans des espaces
de grande dimension.
Pico peut également être entrainé
séparément sur des spectres
de puissance d'une plus petite région de l'espace des
paramètres, ce
qui lui permet d'obtenir des résultats encore plus
précis aux environs
du pic de probabilité, tout en gardant la
possibilité de calculer des
spectres de puissance sur une plus grande portion de l'espace des
paramètres.
La combinaison de ces améliorations et des
modifications apportées à
l'algorithme Pico ont augmenté sa
précision de calcul des spectres de
puissance et de probabilité. Nous avons également
élargie les capacités
de Pico aux calculs de spectres de puissance dues aux perturbations
tensorielles ainsi qu'au spectre de puissance de la matière.
Sur le site Internet de Pico, consultable à cet adresse,
nous fournissons la nouvelle version de Pico ainsi que de nouvelles
séries de coefficients de régression. Nous avons
également mis à
disposition du public le code d'apprentissage Pico, donnant
ainsi à
ses utilisateurs la possibilité d'appliquer cet algorithme
à de nouveaux types de modèles dans l'espace des
paramètes.
Nous anticipons que la précision et la vitesse dont
est
capable Pico seront d'une grande utilité pour les
observations
actuelles et futures du CMB et des structures de grande
échelle.
Nous espérons également que le concept que
représente Pico,
l'exploitation des ressources du calcul massivement
parallèle pour
résoudre des problèmes numériques
essentiellement séquentiels, trouvera,
au dela de l'estimation des paramètres cosmologiques, de
nouvelles
applications .
Publications :
1. W.A. Fendt et B.D.
Wandelt, Astrophysical Journal 654, 2 (2007):pdf
| ps
Explication de l'algorithme et de l'application Pico dans les
modèles cosmologiques décrivant un univers plat
2. W.A. Fendt et B.D.
Wandelt, soumis à l'Astrophysical Journal :pdf
| ps
Discussion sur les améliorations de l'algorithme et des
ensembles d'apprentissage. Extension de Pico au calcul des modes
tensoriels et au spectre de puissance de la matière.
Application de cet algorithme à l'estimation de
paramètres dans le modèle d'un univers
courbe.
Cet article a été publié le 08-12-2007 20:58. Vous pouvez suivre les commentaires suscités par cet article grâce au fil RSS 2.0. Vous pouvez laisser un commentaire.
Dernière mise à jour 10-12-2007 22:52
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