Supermassives schwarzes Loch braucht mehr als 100 Millionen CPU-Stunden – PC Games Hardware

14.05.2022 um 17:00 Uhr von Maximilian Hohm – Prozessorrechenleistung kann neben alltäglichen Arbeiten und Spielen auch sehr produktiv für wissenschaftliche Simulationen eingesetzt werden. Durch die Kooperation des EHT und des TACC konnte nun ein Bild des supermassereichen Zentrums der Milchstraße berechnet werden. Lesen Sie dazu im Folgenden mehr.
In einer fünf Jahre andauernden Partnerschaft zwischen den Wissenschaftlern des Event Horizon Telescope (EHT) und des Texas Advanced Computing Centre (TACC) hat der Frontera-Supercomputer am TACC ein Bild des schwarzen Loches im Zentrum der galaktischen Milchstraße, Sagittarius A berechnet. Durch die geringe Entfernung von nur 27.000 Lichtjahren ist das Zentrum der Milchstraße ein im Vergleich zu anderen Galaxienzentren leicht zu beobachtendes Objekt.
Die Berechnung und Auswertung ist ein erster Blick auf das supermassereiche Zentrum der Galaxis, das mehr als vier Millionen Mal mehr wiegt als die Sonne. Zuvor war es nur mit den theoretischen Beschreibungen eines schwarzen Loches kompatibel. Bisher hatte es, obwohl schwarze Löcher im Zentrum der meisten Galaxien vermutet werden, lediglich historische Aufnahmen des schwarzen Loches von der Galaxie M87 gegeben. Die ist zwar weiter entfernt als Sagittarius A, aber auch deutlich größer. Zusätzlich werden die schwarzen Löcher von Gas umkreist, das auch bei annähernder Lichtgeschwindigkeit im Falle der Galaxie M87 mehrere Tage für einen einzelnen Umlauf benötigt, während es bei Sagittarius A lediglich wenige Minuten sind.
Um dennoch ein scharfes und verlässliches Bild zu erhalten, haben mehr als 300 Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen aus 80 verschiedenen Instituten fünf Jahre mit der Datenauswertung zugebracht und mehr als 100 Millionen CPU-Stunden genutzt. Das war nötig, da die Algorithmen, die die genauen Werte von Sagittarius A bestimmen sollten, auf Basis einer Bibliothek aus physikalischen Grunddefinitionen, theoretischen Annahmen und vielen weiteren wissenschaftlichen Teilaspekten arbeiteten und dabei enorm ressourcenintensiv waren.
Quelle: Toms Hardware

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