Milkyway@home
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1. 개요
Milkyway@home은 렌셀러 폴리테크닉 대학교에서 시작된 분산 컴퓨팅 프로젝트로, 궁수자리 스트림을 연구하여 우리 은하의 구조, 형성, 진화, 중력 포텐셜 분포 및 암흑 물질에 대한 이해를 돕는 것을 목표로 한다. 슬론 디지털 스카이 서베이 데이터를 활용하며, BOINC 플랫폼을 통해 전 세계 사용자의 컴퓨터 자원을 활용하여 천문학적 분석을 수행한다. 2024년 8월 현재, N-Body 시뮬레이션 및 궤도 맞춤을 이용한 N-Body 시뮬레이션의 워크 유닛이 배포되고 있으며, x86 계열 프로세서에서 실행된다. 이 프로젝트는 여러 과학적 성과를 발표했으며, 학술 논문 발표를 통해 연구 결과를 공유하고 있다.
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| Milkyway@home - [IT 관련 정보]에 관한 문서 | |
|---|---|
| 개요 | |
 | |
| 기본 정보 | |
| 이름 | MilkyWay@home |
| 개발 | 렌셀러 폴리테크닉 대학교 |
| 운영 체제 | 크로스 플랫폼 |
| 플랫폼 | BOINC |
| 라이선스 | GNU GPL v3 |
| 상태 | 활성 |
| 웹사이트 | MilkyWay@home 웹사이트 |
| 성능 | 1,683,957 GFLOPS (2023년 6월) |
| 활성 사용자 | 11,686명 |
| 총 사용자 | 255,522명 |
| 활성 호스트 | 30,519대 |
| 총 호스트 | 674,908대 |
| 장르 | 천문정보학 |
2. 목적 및 디자인
Milkyway@home은 렌셀러 폴리테크닉 대학교(Rensselaer Polytechnic Institute|렌셀러 폴리테크닉 대학교영어)에서 시작되었고 미국 국가과학재단(National Science Foundation|국가과학재단영어, '''NSF''')의 지원을 받는다.[4] 렌셀러 폴리테크닉 대학교의 컴퓨터 과학 및 물리학, 응용 물리학 및 천문학과가 협력하여 진행하는 프로젝트이며, 천체 물리학자 하이디 조 뉴버그와 컴퓨터 과학자 말리크 마그돈-이스마일, 볼레스와프 시만스키, 카를로스 A. 바렐라를 포함한 팀이 운영한다.
2009년 중반까지 이 프로젝트의 주요 천체 물리학적 관심사는 궁수자리 왜소 타원 은하에서 뿜어져 나와 우리 은하를 감싸는 거대한 별의 흐름인 궁수자리 스트림이었다. 이러한 별의 흐름과 그 역학을 높은 정확도로 매핑하는 것은 우리 은하 및 유사한 은하의 구조, 형성, 진화 및 중력 포텐셜 분포를 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 수 있다. 또한 암흑 물질 문제에 대한 통찰력을 제공할 수도 있다. 프로젝트가 발전함에 따라 다른 별의 흐름으로 관심을 돌릴 수도 있다.
슬론 디지털 스카이 서베이의 데이터를 사용하여 MilkyWay@home은 별밭을 약 2.5도의 너비로 나누고 자체 최적화 확률적 분리 기술(예: 진화 알고리즘)을 적용하여 최적화된 조석 흐름을 추출한다. 그런 다음 이 프로그램은 데이터 스트림을 제거하여 입력된 별밭에서 새롭고 균일하게 밀도가 높은 별밭을 생성하려고 시도한다. 제거된 각 스트림은 6개의 매개변수로 특징지어진다. 스트림 내 별의 백분율, 띠 내의 각도 위치, 제거된 원통을 정의하는 세 개의 공간 구성 요소(두 각도와 지구로부터의 방사형 거리) 및 너비 측정값이다. 각 검색에 대해 서버 응용 프로그램은 각각 가능한 우리 은하 모델에 연결된 개별 별의 집단을 추적한다.
BOINC 분산 플랫폼을 이용한 인터넷 기반의 분산 컴퓨팅 프로젝트 중 하나로, 렌슬러 공과대학교에서 진행되고 있는 여러 학부 간의 협력 프로젝트이다. 주요 목적은 천문학적 컴퓨터 분석 연구이며, 부수적인 목적은 분산 컴퓨팅에 최적화된 알고리즘을 개발하는 것이다. SETI@home와 Einstein@home에 이어 세 번째로 성간 우주에 대한 연구를 수행하는 분산 컴퓨팅 프로젝트이다.
2022년 3월 기준[8] 계산 능력 및 참여자 수는 다음과 같다.
| 계산 능력 | 활성 사용자 수 | 총 사용자 수 | 활성 호스트 수 | 총 호스트 수 |
|---|---|---|---|---|
| 1,572.280 TFLOPS | 13,952 | 249,122 | 25,223 | 29,874 |
Milkyway@home은 2007년부터 시작되었으며 32비트 및 64비트 운영체제용 최적화된 클라이언트 프로그램은 2008년에 제작되었다. 화면보호기용 프로그램은 지원하지 않는다.[5]
Milkyway@home은 2007년부터 시작되었으며, 32비트 및 64비트 운영체제용 최적화된 클라이언트 프로그램은 2008년에 제작되었다. 이 프로그램은 화면보호기를 지원하지 않는다.
3. 프로젝트 상세 정보 및 현황
슬론 디지털 전천탐사의 데이터를 사용한다. 작업단위는 최근의 CPU로 약 2~4시간 정도 걸리는 크기이나 비교적 마감 기간이 짧은 편이다(대개 3일 정도). 2010년 초까지는 BOINC 프로젝트를 백그라운드로 구동하지 않거나 며칠씩 계속하여 구동하는 사람들을 위한 15~20시간 정도 걸리는 작업단위를 배포하였다.
이 프로젝트의 데이터 처리량은 최근 급증하고 있다. 2009년 6월 중순까지는 149개국의 약 1,100여 팀, 약 24,000여 명의 등록된 유저들이 31.7 테라플롭스의 데이터 처리를 수행하였으나, 2010년 1월 12일에는 170개국 1,590개 팀의 44,900명의 사용자들이 1,382 테라플롭스의 처리를 수행하여 Top500 슈퍼컴퓨터 목록 중 두 번째에 해당하는 처리량을 보이기도 하였다. 현재 Milkyway@home은 Folding@home 다음으로 큰 분산 컴퓨팅 프로젝트이다.
사용자 수에 비해 엄청나게 급증한 처리량에는 최근 많이 사용되고 있는 GPU를 이용한 컴퓨팅 처리가 큰 영향을 미쳤다. Nvidia의 그래픽 처리를 위한 플랫폼인 CUDA를 이용한 프로그램은 2009년 6월 11일 처음 배포되었고, ATI의 GPU를 이용하는 프로그램 또한 사용되고 있다. 이러한 GPU들은 기존의 CPU들에 비해 크게 향상된 속도를 보여준다. 예를 들어 ATI의 HD3850 GPU에서 10분가량 혹은 ATI의 HD4850 GPU에서 약 5분가량에 처리 가능한 작업이 AMD의 Phenom II 2.8GHz 프로세서 1개 코어로는 약 6시간이나 소요된다.
MilkyWay@home은 화이트리스트에 등록된 gridcoin 프로젝트이다.[7] 이는 gridcoin의 두 번째로 큰 제조업체이다. BOINC 분산 플랫폼을 이용한 인터넷 기반의 분산 컴퓨팅 프로젝트 중 하나로, 렌슬러 공과대학교에서 진행되고 있는 여러 학부 간의 협력 프로젝트이다. 주요 목적은 천문학적 컴퓨터 분석 연구이며, 부수적인 목적은 분산 컴퓨팅에 최적화된 알고리즘을 개발하는 것이다.
이 프로젝트는 SETI@home와 Einstein@home에 이어 세 번째로 성간 우주에 대한 연구를 수행하는 분산 컴퓨팅 프로젝트이다.
4. 현행 프로젝트
슬론 디지털 전천탐사의 데이터를 사용하며, 작업단위는 최근 CPU로 약 2~4시간 정도 걸리는 크기이나 마감기간이 짧은 편(대개 3일)이다. 2010년 초까지는 BOINC 프로젝트를 백그라운드로 구동하지 않거나 며칠씩 계속 구동하는 사람들을 위한 15~20시간 정도 걸리는 작업단위도 배포하였다.
이 프로젝트의 데이터 처리량은 급증하고 있다. 2009년 6월 중순에는 149개국 약 1,100여 팀, 약 24,000여 명의 등록된 유저들이 31.7 테라플롭스의 데이터 처리를 수행하였으나, 2010년 1월 12일에는 170개국 1,590개 팀의 44,900명의 사용자들이 1,382 테라플롭스의 처리를 수행하여 Top500 슈퍼컴퓨터 목록 중 두 번째에 해당하는 처리량을 보이기도 하였다. 현재 Milkyway@home은 Folding@home 다음으로 큰 분산컴퓨팅 프로젝트이다.
사용자 수에 비해 급증한 처리량에는 GPU를 이용한 컴퓨팅이 큰 영향을 미쳤다. Nvidia의 그래픽 처리를 위한 플랫폼인 CUDA를 이용한 프로그램은 2009년 6월 11일 처음 배포되었고, ATI의 GPU를 이용하는 프로그램 또한 사용되고 있다. 이러한 GPU들은 CPU에 비해 크게 향상된 속도를 보여준다. 예를 들어 ATI의 HD3850 GPU에서 10분, ATI의 HD4850 GPU에서 약 5분 가량에 처리 가능한 작업이 AMD의 Phenom II 2.8GHz 프로세서 1개 코어로는 약 6시간이나 소요된다.
4. 1. N-Body Simulation
Milkyway@home은 우리 은하에 중력장이 있는 가상의 왜소 은하를 투입하여 현재 관측되는 헤일로 구조와 일치할 때까지 설정을 변경하여 시뮬레이션하는 다체 문제 프로젝트이다.
4. 2. N-Body Simulation with Orbit Fitting
Milkyway@home은 N-Body 시뮬레이션의 새로운 버전으로, 원래는 Orphan - Chenab(OC) 스트림의 궤도를 조정하기 위해 사용되었으며, 향후에는 스트림에 대한 암흑 물질의 자기 상호 작용의 영향이 조사될 것으로 알려져 있다.[10] 2024년 2월 28일 유지보수 종료 후부터 배포가 시작되었다.[11]
5. 종료된 프로젝트
Milkyway@home에서 진행되었던 모든 프로젝트는 종료되었다.
5. 1. Separation
은하의 은하 헤일로의 별을 분석하여 우리 은하의 역사를 연구하기 위해 은하 주위의 별에 대한 정확한 3차원 동적 모델을 생성하는 것이 이 프로젝트의 주요 목적이었다. 2023년 6월 20일에 워크 유닛 배포가 종료되었으며, 워크 유닛 배포 중지 후 가까운 시일 내에 Separation 프로젝트의 최종 결과를 정리한 논문을 학술지에 투고할 예정이라고 한다.[12]또한, 이 프로젝트에서는 x86 계열 CPU뿐만 아니라 해당 CPU에서 구동되는 엔비디아·AMD사 제조 GPU를 이용하여 분석할 수 있었다.[13]
6. 동작 환경
Milkyway@home은 2007년부터 시작되었으며 32비트 및 64비트 운영체제용 최적화된 클라이언트 프로그램은 2008년에 제작되었다. 화면보호기는 지원하지 않는다.[5]
작업단위는 최근의 CPU로 약 2~4시간 정도 걸리는 크기이나 비교적 마감 기간이 짧은 편이다(대개 3일 정도).[5] 2010년 초에는 15~20시간 정도 걸리는 작업 단위를 배포하기도 하였다. 2018년 현재, 많은 GPU 기반 작업은 고성능 그래픽 카드에서 1분 미만의 시간 내에 완료된다.
2009년 6월 중순까지는 149개국의 약 1,100여 팀, 약 24,000여 명의 등록된 유저들이 31.7 테라플롭스의 데이터 처리를 수행하였으나, 2010년 1월 12일에는 170개국 1,590개 팀의 44,900명의 사용자들이 1,382 테라플롭스의 처리를 수행하여 Top500 슈퍼컴퓨터의 목록 중 두 번째에 해당하는 처리량을 보이기도 하였다.
사용자 수에 비해 처리량이 급증한 것은 GPU를 이용한 컴퓨팅 처리 때문이다. Nvidia의 CUDA를 이용한 프로그램은 2009년 6월 11일 처음 배포되었고 ATI의 GPU를 이용하는 프로그램 또한 사용되고 있다.
2024년 8월 현재, 프로젝트의 작업 유닛을 처리하려면 x86 계열 프로세서(x64 포함)가 필요하다.[14] 현재 프로젝트의 N-Body Simulation은 GPU를 사용한 프로그램이 시범 제작되었지만, CPU로 실행하는 것에 비해 효율이 떨어져 취소되었다. 또한, Apple M 시리즈 프로세서 지원은 2024년 8월 현재 이루어지지 않고 있다.
지원 운영체제는 Windows XP 이후, 리눅스이다. (BOINC 준수)
7. 과학적 성과
Milkyway@home은 궁수자리 스트림(Sagittarius Stream)[4]을 연구하여 우리 은하의 구조, 형성, 진화 및 중력 포텐셜 분포를 이해하는 데 중요한 단서를 제공하고, 암흑 물질 문제에 대한 통찰력을 얻는 것을 목표로 한다.[4]
슬론 디지털 스카이 서베이(Sloan Digital Sky Survey)의 데이터를 사용하여, MilkyWay@home은 별밭을 약 2.5도 너비로 나누고 자체 최적화 확률적 분리 기술(예: 진화 알고리즘)을 적용하여 최적화된 조석 흐름을 추출한다. 이 프로그램은 데이터 스트림을 제거하여 입력된 별밭에서 새롭고 균일하게 밀도가 높은 별밭을 생성하려고 시도하며, 제거된 각 스트림은 6개의 매개변수로 특징지어진다. 각 검색에 대해 서버 응용 프로그램은 각각 가능한 우리 은하 모델에 연결된 개별 별의 집단을 추적한다.
MilkyWay@home 프로젝트의 계산 결과를 바탕으로 여러 논문과 과학 출판물이 제작되었다. 다음은 그 목록이다.
| 저자 | 논문 제목 | 학술지 | 출판일 | 기타 |
|---|---|---|---|---|
| Mendelsohn 외 | MilkyWay@home을 사용한 Orphan–Chenab 스트림의 왜소 은하 기원체의 질량 및 반경 프로파일 추정 | The Astrophysical Journal | 2022년 2월 1일 | 10.3847/1538-4357/ac498a |
| Donlon 외 | 남쪽의 삼분된 궁수자리 스트림 | AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting | 2021년 6월 1일 | |
| Mendelsohn 외 | MilkyWay@home을 사용한 Orphan 스트림의 왜소 은하 기원체의 질량 및 반경 프로파일 추정 | AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting | 2021년 6월 1일 | |
| Mendelsohn 외 | MilkyWay@home을 사용한 N-Body 시뮬레이션 | AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting | 2020년 8월 1일 | |
| Donlon 외 | 은하수의 쉘 구조는 방사상 충돌의 시간을 드러낸다 | The Astrophysical Journal | 2020년 10월 1일 | 10.3847/1538-4357/abb5f6 |
| Shelton 외 | MilkyWay@home 자원봉사 컴퓨팅을 이용한 Orphan 스트림 기원체 재구성 알고리즘 | 2021년 2월 14일 | 2102.07257 | |
| Newberg 외 | 스트림과 은하수 암흑 물질 헤일로 | Proceedings of the International Astronomical Union | 2019년 6월 | 10.1017/S174392131900855X |
| Weiss 외 | 북은하극에서 별 스트림의 엉킴 | The Astrophysical Journal | 2018년 10월 22일 | 10.3847/2041-8213/aae5fc |
| Shelton | 조석 스트림을 이용한 왜소 은하 특성 제약 | 2018년 12월 | ||
| Weiss | 은하수 헤일로의 주요 하부 구조의 별 밀도 | 2018년 | ||
| Weiss 외 | MilkyWay@home을 이용한 별 헤일로의 밀도 하부 구조 맞추기 | The Astrophysical Journal Supplement Series | 2018년 9월 27일 | 10.3847/1538-4365/aadb92 |
| Newberg 외 | MilkyWay@home을 이용한 은하수 조석 스트림 및 암흑 물질 특성화 | American Astronomical Society Meeting Abstracts #231 | 2018년 1월 1일 | |
| Newberg, Shelton | MilkyWay@home을 이용한 조석 스트림으로부터 왜소 은하 기원체 재구성 | AAS/Division of Dynamical Astronomy Meeting | 2018년 4월 1일 | |
| Dumas 외 | 은하수에서 관측에 대한 암흑 물질 접선 이론 테스트 | The Astrophysical Journal | 2015년 9월 16일 | 10.1088/0004-637x/811/1/36 |
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| Shelton 외 | MilkyWay@home으로 암흑 물질 측정 | American Astronomical Society Meeting Abstracts #227 | 2016년 1월 1일 | |
| Xu 외 | 은하수 원반의 링 및 방사형 파동 | The Astrophysical Journal | 2015년 3월 11일 | 10.1088/0004-637x/801/2/105 |
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| Newby | 궁수자리 조석 스트림과 은하 별 헤일로의 모양 | 2013년 8월 | ||
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| Desell 외 | 대규모 분산 진화 알고리즘의 분석 | IEEE 진화 컴퓨팅 회의 | 2010년 | 10.1109/CEC.2010.5586073 |
| Desell 외 | 자원봉사 컴퓨팅 그리드에서 진화 알고리즘 검증 | 분산 응용 및 상호 운용 가능 시스템 | 2010년 | 10.1007/978-3-642-13645-0_3 |
| Cole 외 | 자원봉사 컴퓨팅 플랫폼에서 진화 알고리즘: MilkyWay@Home 프로젝트 | 병렬 및 분산 계산 지능 | 2010년 | 10.1007/978-3-642-10675-0_4 |
| Desell | 대규모 컴퓨팅을 위한 비동기 전역 최적화 | 2009년 12월 | ||
| Desell 외 | 자원봉사 컴퓨팅 그리드를 위한 강력한 비동기 최적화 | 2009 제5회 IEEE 국제 e-Science 컨퍼런스 | 2009년 | 10.1109/e-Science.2009.44 |
| Desell 외 | GPU를 사용하여 MilkyWay@Home 자원봉사 컴퓨팅 프로젝트 가속화 | 병렬 처리 및 응용 수학 | 2010년 | 10.1007/978-3-642-14390-8_29 |
| Desell 외 | 자원봉사 컴퓨팅을 사용하여 은하수 은하 모델링을 위한 비동기 하이브리드 유전자-심플렉스 검색 | 제10회 연례 유전자 및 진화 컴퓨팅 컨퍼런스 회보 | 2008년 | 10.1145/1389095.1389273 |
| Cole 외 | 궁수자리 왜소 조석 꼬리에 적용하여 조석 스트림의 최대 우도 적합 | The Astrophysical Journal | 2008년 8월 20일 | 10.1086/589681 |
| Desell 외 | 대규모 이기종 환경에서 과학적 모델링을 위한 비동기 유전자 검색 | 2008 IEEE 국제 병렬 및 분산 처리 심포지엄 | 2008년 | 10.1109/IPDPS.2008.4536169 |
| Szymanski 외 | 비동기 판믹스 유전자 검색에 대한 이질성의 영향 | 병렬 처리 및 응용 수학 | 2008년 | 10.1007/978-3-540-68111-3_48 |
| Desell 외 | 분산 및 일반 최대 우도 평가 | 제3회 IEEE 국제 e-Science 및 그리드 컴퓨팅 컨퍼런스 (E-Science 2007) | 2007년 | 10.1109/E-SCIENCE.2007.30 |
참조
[1]
웹사이트
milkyway released under GPLv3
https://milkyway.cs.[...]
[2]
웹사이트
MilkyWay@home: Detailed stats
https://boincstats.c[...]
boincstats.com
2023-06-18
[3]
웹사이트
MilkyWay@home: Credit overview
https://boincstats.c[...]
boincstats.com
2017-09-18
[4]
웹사이트
Static 3D rendering of the Sagittarius stream
http://rpi.edu/~vick[...]
[5]
Youtube
Videos of the best-discovered computer simulations of this project.
https://www.youtube.[...]
[6]
웹사이트
BOINC project statistics page
http://www.allprojec[...]
allprojectstats.com
2009-06-22
[7]
웹사이트
Gridcoin's Whitelist
http://www.gridcoin.[...]
2015-11-29
[8]
웹사이트
MilkyWay@home: Detailed stats
https://boincstats.c[...]
boincstats.com
2022-03-14
[9]
웹사이트
Milkyway@home Science
http://milkyway.cs.r[...]
2019-03-11
[10]
웹사이트
Admin Updates Discussion
https://milkyway.cs.[...]
2024-08-04
[11]
웹사이트
Admin Updates
https://milkyway.cs.[...]
2024-08-04
[12]
웹사이트
Separation Project Coming To An End
https://milkyway.cs.[...]
2023-09-12
[13]
웹사이트
애플리케이션一覧
https://milkyway.cs.[...]
2020-11-10
[14]
웹사이트
CPU performance
https://milkyway.cs.[...]
2023-09-11
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