Einstein@Home

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Steckbrief
Kategorie: Astronomie & Astrophysik
Betreiber: LIGO Scientific Collaboration
Vorlage:Steckbrief Nationalität
Start: Februar 2005
Status: Stabil
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Einstein@Home ist ein Projekt der LIGO Scientific Collaboration, das das All nach Gravitationswellen absucht.

Projektbeschreibung[Bearbeiten]

Im Rahmen des Projekts werden vom amerikanischen Laser Interferometer Gravitational wave Observatory und dem deutschen GEO600 gesammelte Daten nach Gravitationswellen von Pulsaren und anderen kompakten schnell rotierenden Sternen mit einer extrem hohen Dichte und nicht-rotationssymmetrischen Formen durchsucht. Der Allgemeinen Relativitätstheorie zufolge krümmen Sterne mit den genannten Eigenschaften die Raumzeit um sie herum so stark, dass dabei messbare Gravitationswellen entstehen.

Der erstmalige direkte Nachweis der Existenz von Gravitationswellen soll hierbei dadurch gelingen, dass die periodische Längenänderung von zwei rechtwinklig angeordneten Messstrecken mittels Laser-Interferometrie bestimmt wird. Der Effekt ist aber so schwach, dass eine 4km lange Messstrecke zwischen zwei Testmassen sich nur um den Bruchteil eines Proton-Durchmessers verringert. Um diesen Effekt aus einem Hintergrundrauschen von verschiedenen Störeinflüssen herauszufiltern bedarf es aufwendige mathematische Verfahren und vor allem immense Rechenleistung.

Erfolge des Projekts[Bearbeiten]

Im April 2008 wurden die ersten Ergebnisse formell in einer wissenschaftlichen Abhandlung veröffentlicht. Zwar ist bisher der direkte Nachweis der Existenz von Gravitationswellen nicht gelungen, doch liefert das Experiment in jedem Fall eine neue Erkenntnis in Form einer Abschätzung der maximalen Stärke von Gravitationswellen des genannten Typs zum Zeitpunkt der Messung.

Dieser Abschnitt ist ausbaufähig. Falls dir weitere nennenswerte Erfolge des Projekts bekannt sind, kannst du sie hier eintragen.

Planet 3DNow![Bearbeiten]

Planet 3DNow! nimmt seit dem 09.02.2005 mit einem eigenen Team an Einstein@Home teil. Am 25.02.2008 wurde die Marke von 20 Millionen Credits überschritten.

Einstein@Home wurde für den Mai 2008 zum Projekt des Monats gewählt, zu dessen Ende am 31. Mai schließlich 50 Millionen Credits erreicht wurden.

Teilnahme[Bearbeiten]

Möchte man das Einstein@Home Projekt aktiv unterstützen, muss zuerst ein BOINC Client installiert werden. Ist dies erfolgreich abgeschlossen, kann nun das Projekt über den Assistenten hinzugefügt werden. Als Projektadresse muss http://einstein.phys.uwm.edu/ eingegeben werden. Nach der Angabe des Accounts werden die Work-Units sowie der dazugehörige Client auf den PC übertragen und die Berechnungen gestartet.

Unter dieser Adresse kann man anschließend unserem Team beitreten: Team Planet 3DNow!

Der Initialdownload kann bis zu 500 MB gross sein. Die Datenmenge beim Up/Download beträgt ~1-4 MB pro Work-Unit.

Besonderheiten[Bearbeiten]

  • Das Projekt unterstützt Checkpoints.
  • Einstein@home vergibt fixe Credits. Bei CUDA Workunits 500 Cr und bei CPU Workunits 251,1 Cr.
  • Das Quorum beträgt 2. Eine Work-Unit muss also von zwei Rechnern erfolgreich berechnet werden bevor alle Rechner Credits gutgeschrieben bekommen.
  • Die WU Quota wird vom Projekt dynamisch im Bereich von 1-16 WUs pro Core und Tag gesetzt. Für PCs die schneller Ergebnisse zurückliefern (niedrige average turnaround time) wird diese hoch gesetzt.
  • Einstein@home profitiert von Befehlssatzerweiterungen (bisher SSE und höher).
  • Es wird die BOINC-Funktion "Locality Scheduling" verwendet. Der Rechner bekommt bevorzugt WUs zugeteilt zu denen er bereits benötigte Datenpakete bekommen hat. Bei Abschluss einer Projektphase bekommt der Client dann vom Projekt einen Löschbefehl für die nicht benötigen WU Daten. Durch diese Funktion wird einerseits die Datenmenge reduziert, jedoch mehr Platz auf der Festplatte gebraucht.
  • Das Projekt bietet momentan keine "Optimierte Anwendungen" an. Einstein Beta Applications
  • Das Unterprojekt Binary Radio Pulsar Search hat eine CUDA App die noch wesentlich Rechenzeit der CPU benötigt. Eine schnellerer Berechnung ergibt sich trotzdem durch die teilweise Auslagerung an die GPU. Es müssen mind. 300MB Video RAM zur Verfügung stehen.

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