混合内存立方体助力天文学家探索宇宙星系之谜

电波天文学(radio astronomy)的数据越来越多，混合内存立方体(Hybrid Memory Cube；HMC)可望有助于处理这些“从天而降”的大量信息。

天文学是最古老的观测科学之一，南非“平方公里列阵”(Square Kilometre Array，SKA)计划科学运算技术主管Simon Ratcliffe指出，用肉眼从光学望远镜中只能看到20,000颗星星，“如果你是科学家，这样的数据并不充份。”而今，电波天文学也正转变为一门资料科学。

无线电望远镜拥有庞大且密集的数据量。例如预计在2024年完成的SKA，以及在那之前号称南半球最大且具有最高灵敏度的MeerKAT (位于南非北开普省)。Ratcliffe说，即使MeerKAT的64根天线中目前只有16根天线能运作，已足以在宇宙中一个安静的角落侦测到天文学家从未探索过的1,500个新星系。

他补充说，随着天线进一步移动且分开得更远，仍然具有一定的分辨率让你看到更精密的细节。超高的分辨率结合更强大的天线，就能收集到更大量的资料。大约在10年前，天文学家能够将数据下载至笔记本电脑后使用，而今在导入先进的仪器后产生如此庞大的数据量，而无法再下载至笔记本电脑了。Ratcliffe说，“其挑战之处在于找到如何从所有的数据中撷取知识的方法。他形容SKA是一项大瞻且创新的‘登月计划’（moonshot)。它至少会比以往的规模更大10倍，而且将性能推到了极限。”

在MeerKAT的64根天线中，每一根天线都以每秒40Gb的速率产生数据串流，总输入数据速率约为每秒2.5terabit (TB)

SKA数字后端子系统经理Francois Kapp表示，“要说明挑战来自于何处，更有意义的是先了解信号如何组成：前端数字器的任务顾名思义就是要将模拟信号转换为数字信号。这是以MeerKAT的64根天线来进行的，每根天线以每秒40Gb的速率串流实现。总输入数据速率大约是每秒2.5TB。”

随着天文学家转而采用更现代化、更复杂的仪器，Kapp说，他们必须在两方面赶上这种数据速率：一是必须提高内存深度，同时，还必须增加记忆宽度。“所幸在实际上可以透过分配内存来进行，”他说。

这些算法也很简单，但来自于每根天线的数据不断累积起来，而且一天24小时不曾间断。 Kapp说：“我们不需要太高的数值精确度，因此这为我们开启了机会；但在另一方面，功率受到严重的限制。”

信号处理是美光科技(Micron Technology)的HMC得以利用SKARAB发挥作用之处。SKARAB是MeerKAT望远镜的数字处理平台。它成功地采用可重配置开放架构(ROACH-2)，以及配备3,600个信号处理元素。高性能的HMC让工程师得以为内存容量与数据带宽搭配需的处理能力。

SKARAB将数据速率从10Gbps大幅提高到40Gbps (预计来自MeerKAT天线的数据)，以升级的连网能力提升ROACH架构。Kapp认为仅凭添加更多的内存容量是不够的。

SKARAB平台以现场可编程数组(FPGA)为基础，新一代的SKARAB预计每两到三年推出更新版，并搭配新型的FPGA芯片。“FPGA非常适于建立关联性，”他说，“我们必须解决的问题是可用于搭配深度与宽度的内存。随着芯片越来越大，深度较易于实现，但宽度则不然。”Kapp并补充说，HMC的串行接口结合FPGA(朝串行接口过渡)，并结合openHMC控制器，选择HMC作为SKARAB平台的内存首选。

美光的Hybrid Memory Cube是MeerKAT望远镜SKARAB数字处理平台的关键技术

德国海德堡大学(University of Heidelberg)计算机科学研究员Juri Schmidt表示，OpenHMC对于满足MeerKAT和SKA的数据处理需求至关重要。由海德堡大学计算机基础架构小组(Computer Architecture Group；CAG)开发的开放来源计划——openHMC，是一个可配置、独立于供应商且符合AXI-4标准的HMC控制器，能根据不同的数据宽度、外部信道宽度要求和频率速度等条件进行参数化，具体取决于速度和面积要求。Schmidt说：“复杂度已经转移到内存堆栈了，因此取决于制造商如何处理这种复杂度。”

更重要的是打造主控制器的能力，毕竟，购买商用技术并不具经济效益，研究人员可能无法取得该技术，Schmidt补充说。“我们已经看到对于控制器的诸多贡献了。如今，我们需要开放社群共同推动这些创新。”他并肯定Micron Foundation对于该技术的支持和接取。

Micron美光科技先进运算解决方案副总裁Steve Pawlowski表示，为MeerKAT和SKA等研究计划提供HMC技术，可望为未来的开发带来宝贵的资源。Pawlowski说，“在与学术界合作以及研究人员合作的过程中，将会得到巨大的价值。”他们的回馈有助于改善产品，Pawlowski强调，“我们知道最终这个产品将会成为主流。”

编译：Susan Hong

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