Rekord: 300 Mrd. Partikel-Galaxie-Simulation auf 7 Mio. CPU-Kernen

Mit sieben Millionen CPU-Kernen und 300 Milliarden simulierten Teilchen haben Forscher die Milchstraße neu erschaffen - digital, in so genauer Auflösung wie noch nie. Eine Verbindung aus klassischer Physik und KI macht möglich, was bisher undenkbar war.

KI + Supercomputer: So entstand die digitale Milchstraße

Es sind Zahlen, die den Maßstab verschieben: 300 Milliarden Teilchen, berechnet auf über sieben Millionen CPU-Kernen. Hinter diesem Projekt steht ein internationales Team, das die Milchstraße erstmals sternweise simuliert hat. Jeder Datenpunkt steht für einen Stern, eine Gaswolke oder ein Stück dunkle Materie - zusammen bilden sie ein virtuelles Abbild unserer Galaxis.

Bisher scheiterten solche Projekte an einem physikalischen Detail: Supernovae. Wenn Sterne explodieren, verändern sie die Umgebung so abrupt, dass Simulationen auf winzige Zeitschritte zurückgreifen müssen. Der Rechenaufwand explodiert. Diese sogenannten hydrodynamischen Modelle geraten dabei an ihre Rechengrenzen. Das Team um Keiya Hirashima vom RIKEN Institut und der Universität Tokio löste dieses Problem mit einer Kombination aus klassischer Astrophysik und künstlicher Intelligenz.


Ein neuronales Netz übernimmt die schwierigsten Abschnitte: Es sagt voraus, wie sich die Gaswolken und Schockwellen einer Supernova entwickeln, statt dass der Supercomputer jeden einzelnen physikalischen Schritt berechnen muss. Während also die Hauptrechner die Gravitation und Bewegung von Milliarden Teilchen simulieren, berechnet ein zweites, kleineres System zeitgleich diese Explosionen - ähnlich wie zwei Abteilungen, die parallel am selben Projekt arbeiten.

Dieser Trick spart Zeit in gigantischem Maßstab. Das System lief auf dem japanischen Supercomputer Fugaku, einem der schnellsten Rechner der Welt, der aus 148 900 Rechenknoten besteht. Jeder davon enthält 48 Prozessorkerne der ARM-basierten A64FX-Architektur, optimiert für parallele Berechnungen. Zusammengenommen entspricht das über 7,1 Millionen Kernen, die gemeinsam 8,2 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde ausführen. Das neue Verfahren bricht damit die in der Forschung bekannte "Billion-Particle Barrier", die alle bisherigen Simulationen ausbremste.

Das ist ein großer Schritt

Zum Vergleich: Frühere Spitzenmodelle wie GIZMO oder AREPO schafften weniger als eine Milliarde Teilchen und arbeiteten mit deutlich gröberer Auflösung. Hirashimas Code namens ASURA-FDPS-ML bewältigt 500-mal mehr Partikel - und das 100-mal schneller. Möglich wird das, weil die KI nicht als Fremdkörper integriert ist, sondern auf denselben Prozessoren arbeitet, in C++ umgesetzt und für verschiedene Systeme optimiert. Selbst auf anderen Architekturen - von AMDs EPYC-Prozessoren bis zu Nvidias GH200 Chips - lief der Code nahezu unverändert.

Was in der Praxis entstand, ist mehr als ein Datensatz: eine Simulation, die die Dynamik unserer Galaxis über Milliarden Jahre hinweg - in Schritten von nur 2000 Jahren - nachzeichnet. Gasströme, Sternentstehung, Explosionen - alles in einem Modell, das die reale Milchstraße in bislang unerreichter Detailtiefe nachbildet.

Fakten zur Simulation "ASURA-FDPS-ML"

Großes geleistet

Nach den Daten der Studie übertraf das Projekt alle bisherigen Ansätze in Teilchenzahl, Rechenleistung und Skalierung. Die Autoren bezeichnen es als den ersten erfolgreichen Durchbruch der "billion-particle barrier" - ein dokumentierter Meilenstein der modernen numerischen Astrophysik.


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