圖片來源：science news

百余年前愛因斯坦提出廣義相對論就曾預言黑洞的存在，霍金更是一生都在研究宇宙論和黑洞，但之前由于黑洞的可觀測性比較難，當時的諾貝爾評委無法找到確切的證據證明黑洞真的存在，因此霍金終此一生也沒有榮獲諾貝爾獎。
 

 

而如今黑洞的真容，在全世界200多位科學家的共同努力下得以曝光，也是直接證實了當時霍金的黑洞理論的正確性，同時也告訴了我們，原來黑洞其實并不是全黑的，還有點紅。
 

照片一發布就引起了熱烈的討論，據悉這張照片其實2017年就已經拍攝完畢，但是洗照片這個過程竟然花了足足兩年，可以說是史上最難洗的照片了。因為更確切的說，這張照片是數據“拼接”出來的。

由于黑洞比宇宙中的其他任何射電源都要小和暗，并且被選中的這個黑洞距離我們還有5500萬光年，觀測起來十分困難，更別說拍照。為此科學們通過甚長基線干涉測量法（VLBI），制造了一個口徑和地球差不多大的“虛擬”望遠鏡來捕捉黑洞的圖像。準確的說，這是由8個分布在歐洲，美洲以及南極洲的射電望遠鏡組成的觀測陣列，也就是事件視界望遠鏡（EHT）。
 

“事件視界望遠鏡”中的南極望遠鏡

圖片來源：South Pole Telescope

早在2017年，事件視界望遠鏡合作組織就啟動對黑洞觀測與拍照，實際有效觀測時間也就大約10天左右。在這期間，每一個射電望遠鏡雖然不能直接“看到”黑洞，但能夠記錄下來自于目標黑洞附近的射電波信號，收集大量關于黑洞的數據信息，用海量的數據向科學家們描述出黑洞的樣子。
 

圖片來源：pixabay

這個數據到底有多龐大呢？在美國發布會現場，根據亞利桑那大學的天體物理學家Dan Marrone介紹，在2017年，EHT項目收集了共計五千萬億字節（即5PB，1PB=1024TB）研究所需的所有數據，Marrone解釋——這相當于長度為5000年的MP3文件,或者四萬人一生中的全部自拍數據。
 

圖片來源：pixabay

如果用重量來衡量，據說裝載數據的硬盤足足有半噸重，并且由于數據量實在是太大，網絡傳輸速度不夠快，因此這半噸硬盤還是坐飛機空運到研究所。
 

龐大的數據要靠空運，處理解析它們就要靠超級計算機了，但由于環繞黑洞運行的氣體運動非常復雜，沒有現成的工具可以進行處理，再加上還要校準不同望遠鏡接收到信號的時間差，這又是另一個龐大的工程，所以黑洞的這張寫真能夠兩年，或者說僅僅只花了兩年就公布也是相當不容易。
 

|在有限的生命里探索宇宙，人類一直在努力

一張簡單的黑洞照片，調動了全球從兩極到赤道8臺地面射電望遠鏡，更有著龐大的數據演算來支撐，那么如果想要發現宇宙更多奧秘，就需要更為強大的觀測機器以及計算能力解決方案。人類從未停止探索未知時空的步伐，同樣也在加速解決以上問題。
 

圖片來源：美國國家航空航天局（NASA）

美國國家航空航天局（NASA）其前沿發展實驗室（FDL）和英特爾合作，利用英特爾的人工智能深度學習技術-神經網絡模型來識別和處理海量的數據，讓機器在沒有明確指令的情況下自行運轉和思考，分析大量多角度長時間內獲取的月球3D圖像、勾勒更加完整精準的月球表面地形地貌數據庫等，以此來加速月球地圖的繪制過程。

利用人工智能大數據處理繪制月球地圖

為了制作詳細的月球地圖，FDL研究小組利用NASA月球勘測軌道飛行器（LRO）中的兩個數據集——一組光學圖像，另一組是海拔測量數據，然后通過由FDL和英特爾一起創建的人工智能深度學習技術-計算機視覺算法來疊加兩組數據進行計算，從而繪制出準確率高達98.4%的高精月球地圖。而當計算機視覺算法這一技術配上英特爾®Nervana Cloud，僅僅一分鐘之內就能夠處理1000張圖像，這比人類專家的識別速度有上百倍的提升。
 

而在高性能計算領域，英特爾®至強融核™ 處理器為超級計算機擁有超強算力提供支持。比如日本新一代也是速度最快的超級計算機Oakforest-PACS，這臺擁有8000多個節點的機器基于英特爾®至強融核™ 處理器和英特爾®Omni-Path 架構（英特爾® OPA高帶寬網絡），其LINPACK的性能得分為13.5 petaFLOPS。
 

圖片來源：筑波大學計算機科學研究官網

目前，這臺超級計算機被用于運行格點量子色動力學（QCD）代碼，一些一階光學材料科學仿真，及運行海氣耦合和地震仿真，這些都是非常高層級的量子計算和仿真。量子色動力學代碼具有上百個網格節點，因此相比CPU性能，它更需要大量內存帶寬。英特爾® 至強融核™處理器的MCDRAM具有在運行格點量子色動力學代碼方面的優勢。
 

不僅如此，今年3月美國能源部表示，美國政府、英特爾和克雷公司（Cray）正在聯合打造代號為“極光（Aurora）”的美國第一臺 E 級超級計算機，預計最早于 2021 年正式在芝加哥阿貢國家實驗室投入使用，據悉這臺超級計算機將搭載基于最新 Xe 計算架構的 GPU，并配備新一代Xeon 可擴展處理器和 Optane 存儲技術，將為各個領域的探索提供強大算力。

這是一個數據爆發的時代，不只宇宙中隱藏著巨大的數據秘密等著我們挖掘，我們的日常生活也是同樣也產生著龐大的數據量。2018年，中國約產生7.6ZB的數據，而且還將保持每年30%的增長，到2025年數據將達到48.6ZB。

而HPC（高性能計算機群）的發展肯定不限于宇宙探索，大數據處理能力帶來的更多邊緣計算應用也將會改變我們的生活。根據國際數據公司的預測，2020年將有超過500億的終端與設備聯網，未來有著超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存，未來物聯網，人工智能等創新技術的發展，邊緣計算能夠實現數據高頻交互、實時傳輸，推動行業數字化轉型。
 

圖片來源：pexels

毫不夸張地說，算力已經成為支撐科研工作者探索宇宙，改變世界的重要手段，有望為目前很多棘手的問題提供解決方法，遠至光年之外的黑洞，近至與我們生活息息相關的物聯網，而英特爾也將以數據為中心，引領技術發展，見證更多對于太空探索的成果，從而從根本上推動人類社會的發展。

文章摘自英特爾中國

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