SKA望远镜庞大数据如何处理？探究各国超级计算机研究计划

提起世界最大的天文望远镜——平方公里阵列射电天文望远镜SKA，大家都耳熟能详，这个最大的望远镜还没有诞生就已经抛给了人们众多难题和挑战。首先是选址问题，这一问题耗时9年才最终有结果，南非和澳大利亚当选。然而比选址更为棘手的问题，也随着而来。

SKA既然是世界最大的天文望远镜，其产生的数据也自是惊人。SKA由于覆盖频率从70兆赫兹至10000兆赫兹，高频碟形阵列每秒钟将产生1600亿比特的数据，同时还有来自中、低频孔径阵列每秒钟更大的数据量。这些海量信息，该如何处理呢？

你或许还不能想象SKA望远镜会产生多么庞大的数据量，不妨来进行下对比。未来SKA望远镜每秒产生的数据，是我们当前互联网数据的几百倍，要处理这些数据需要一台超级计算机。这台超级计算机必须达到每秒运行速度10万万亿次才能处理SKA望远镜产生的数据。

然而当前的计算机对于这样的高速还是望尘莫及。目前世界排名第一的超级计算K Computer也仅能达到1千万亿次左右。要处理SKA产生的海量数据，超级计算机运行速度必须是世界排名第一的超级计算的十倍。

当然，这个问题也并非没有解决途径，毕竟SKA预计2024年才能够竣工，届时超级计算机的性能能够发展到何种程度还是给了人们很大的期待。目前世界多国都致力于超级计算机研究，IBM则首当其冲正在建设首个超过10万万亿次浮点计算的超级计算机——BlueGene/Q “Sequoia”。

此外，美国联合AMD、英伟达也将研制超级计算机Titan(泰坦)，计算能力能达每秒2亿亿次。中国的神威蓝光超级计算机系统在国际超级计算机领域算的上一大突破。而欧盟的FuturICT计划，也将建立“Living Earth Simulator（LES，动态地球模拟）”的超级计算机系统。随着超级计算机研发计划和速度，或许SKA望远镜给出的“10万万亿次”难题，届时能够得到解决。