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首张黑洞照片面世:背后是半吨硬盘和多年的努力

发表日期:2019-04-15        文章编辑:         阅读次数:

北京时间4月10日晚,人类首张黑洞照片在全球多地同步发布,那个曾经被描述成能够撕裂时空,吞噬一切的巨大深渊,就这样具象地出现在我们面前。该黑洞图像揭示了M87星系中心的超大质量黑洞,距离地球5500万光年,质量为太阳的65亿倍
 

图片来源:science news

百余年前爱因斯坦提出广义相对论就曾预言黑洞的存在,霍金更是一生都在研究宇宙论和黑洞,但之前由于黑洞的可观测性比较难,当时的诺贝尔评委无法找到确切的证据证明黑洞真的存在,因此霍金终此一生也没有荣获诺贝尔奖。
 


 

而如今黑洞的真容,在全世界200多位科学家的共同努力下得以曝光,也是直接证实了当时霍金的黑洞理论的正确性,同时也告诉了我们,原来黑洞其实并不是全黑的,还有点红。
 

照片一发布就引起了热烈的讨论,据悉这张照片其实2017年就已经拍摄完毕,但是洗照片这个过程竟然花了足足两年,可以说是史上最难洗的照片了。因为更确切的说,这张照片是数据“拼接”出来的。

1张照片

8台望远镜捕捉图像数据

0.5吨硬盘装载

冲洗2

由于黑洞比宇宙中的其他任何射电源都要小和暗,并且被选中的这个黑洞距离我们还有5500万光年,观测起来十分困难,更别说拍照。为此科学们通过甚长基线干涉测量法(VLBI),制造了一个口径和地球差不多大的“虚拟”望远镜来捕捉黑洞的图像。准确的说,这是由8个分布在欧洲,美洲以及南极洲的射电望远镜组成的观测阵列,也就是事件视界望远镜(EHT)。
 

“事件视界望远镜”中的南极望远镜

图片来源:South Pole Telescope

早在2017年,事件视界望远镜合作组织就启动对黑洞观测与拍照,实际有效观测时间也就大约10天左右。在这期间,每一个射电望远镜虽然不能直接“看到”黑洞,但能够记录下来自于目标黑洞附近的射电波信号,收集大量关于黑洞的数据信息,用海量的数据向科学家们描述出黑洞的样子。
 

图片来源:pixabay

这个数据到底有多庞大呢?在美国发布会现场,根据亚利桑那大学的天体物理学家Dan Marrone介绍,在2017年,EHT项目收集了共计五千万亿字节(即5PB1PB=1024TB)研究所需的所有数据,Marrone解释——这相当于长度为5000年的MP3文件,或者四万人一生中的全部自拍数据。
 

图片来源:pixabay

如果用重量来衡量,据说装载数据的硬盘足足有半吨重,并且由于数据量实在是太大,网络传输速度不够快,因此这半吨硬盘还是坐飞机空运到研究所。
 

庞大的数据要靠空运,处理解析它们就要靠超级计算机了,但由于环绕黑洞运行的气体运动非常复杂,没有现成的工具可以进行处理,再加上还要校准不同望远镜接收到信号的时间差,这又是另一个庞大的工程,所以黑洞的这张写真能够两年,或者说仅仅只花了两年就公布也是相当不容易。
 

|在有限的生命里探索宇宙,人类一直在努力

一张简单的黑洞照片,调动了全球从两极到赤道8台地面射电望远镜,更有着庞大的数据演算来支撑,那么如果想要发现宇宙更多奥秘,就需要更为强大的观测机器以及计算能力解决方案。人类从未停止探索未知时空的步伐,同样也在加速解决以上问题。
 


早在2007年英特尔公司的创始人之一,“摩尔定律”的制定者摩尔夫妇就曾经捐款两亿美元,用于建设全球最大的天文望远镜。除此之外,英特尔近年还与美国国家航空航天局(NASA)等机构紧密合作,在数据层面帮助进行宇宙探索。
 

图片来源:美国国家航空航天局(NASA)

美国国家航空航天局(NASA)其前沿发展实验室(FDL)和英特尔合作,利用英特尔的人工智能深度学习技术-神经网络模型来识别和处理海量的数据,让机器在没有明确指令的情况下自行运转和思考,分析大量多角度长时间内获取的月球3D图像、勾勒更加完整精准的月球表面地形地貌数据库等,以此来加速月球地图的绘制过程。

利用人工智能大数据处理绘制月球地图

为了制作详细的月球地图,FDL研究小组利用NASA月球勘测轨道飞行器(LRO)中的两个数据集——一组光学图像,另一组是海拔测量数据,然后通过由FDL和英特尔一起创建的人工智能深度学习技术-计算机视觉算法来叠加两组数据进行计算,从而绘制出准确率高达98.4%的高精月球地图。而当计算机视觉算法这一技术配上英特尔®Nervana Cloud,仅仅一分钟之内就能够处理1000张图像,这比人类专家的识别速度有上百倍的提升。
 

而在高性能计算领域,英特尔®至强融核™ 处理器为超级计算机拥有超强算力提供支持。比如日本新一代也是速度最快的超级计算机Oakforest-PACS,这台拥有8000多个节点的机器基于英特尔®至强融核™ 处理器英特尔®Omni-Path 架构英特尔® OPA高带宽网络),其LINPACK的性能得分为13.5 petaFLOPS
 

图片来源:筑波大学计算机科学研究官网

目前,这台超级计算机被用于运行格点量子色动力学(QCD)代码,一些一阶光学材料科学仿真,及运行海气耦合和地震仿真,这些都是非常高层级的量子计算和仿真。量子色动力学代码具有上百个网格节点,因此相比CPU性能,它更需要大量内存带宽。英特尔® 至强融核™处理器的MCDRAM具有在运行格点量子色动力学代码方面的优势。
 

不仅如此,今年3月美国能源部表示,美国政府、英特尔和克雷公司(Cray)正在联合打造代号为“极光(Aurora)”的美国第一台 E 级超级计算机,预计最早于 2021 年正式在芝加哥阿贡国家实验室投入使用,据悉这台超级计算机将搭载基于最新 Xe 计算架构的 GPU,并配备新一代Xeon 可扩展处理器和 Optane 存储技术,将为各个领域的探索提供强大算力。


 

这是一个数据爆发的时代,不只宇宙中隐藏着巨大的数据秘密等着我们挖掘,我们的日常生活也是同样也产生着庞大的数据量。2018年,中国约产生7.6ZB的数据,而且还将保持每年30%的增长,到2025年数据将达到48.6ZB

而HPC(高性能计算机群)的发展肯定不限于宇宙探索,大数据处理能力带来的更多边缘计算应用也将会改变我们的生活。根据国际数据公司的预测,2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来有着超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,未来物联网,人工智能等创新技术的发展,边缘计算能够实现数据高频交互、实时传输,推动行业数字化转型。
 

图片来源:pexels

毫不夸张地说,算力已经成为支撑科研工作者探索宇宙,改变世界的重要手段,有望为目前很多棘手的问题提供解决方法,远至光年之外的黑洞,近至与我们生活息息相关的物联网,而英特尔也将以数据为中心,引领技术发展,见证更多对于太空探索的成果,从而从根本上推动人类社会的发展。

 

2018年,中国数据量来源:《IDC:2025年中国将拥有全球最大的数据圈》

英特尔和英特尔标识是英特尔公司在美国和其他国家(地区)的商标。

*文中涉及的其它名称及品牌属于各自所有者资产。

文章摘自英特尔中国

 

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