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     ![]()  又有新望远镜发射!观测资料激增使天文学界也加入抢GPU大混战
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】  2026-04-30 14:48   免责声明: 本消息未经核实,不代表网站的立场、观点,如有侵权,请联系删除。 |
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NASA 宣布9 月以哈伯之母命名的新望远镜「南希·葛莉丝·罗曼太空望远镜」送上轨道,较原定时程提前八个月。这座新望远镜可撷取约20,000TB 资料,加重天文界原就相当庞大的处理资料压力。 韦伯太空望远镜2021年开始运作,每天会回传约57GB影像资料;今年稍晚开始巡天的薇拉‧鲁宾天文台,更能每晚搜集约20TB资料。曾视为标准的哈伯太空望远镜,每天仅传回约1~2GB数据。
资料规模急遽膨胀,天文学家愈来愈依赖GPU与AI工具,协助从大量观测资料找出关键资讯。加州大学圣克鲁兹分校天体物理学家布兰特‧罗伯森(Brant Robertson)表示,天文学科已从早期「观测少量天体」,发展到以CPU大规模分析,如今更转向GPU加速处理。他15年来一直与辉达(Nvidia)合作,以GPU模拟超新星爆炸,现在致力开发可分析新观测资料的工具。 罗伯森与当时研究生莱恩‧豪森共同开发的深度学习模型Morpheus,能辨识大型资料库内的星系,早期分析韦伯资料时,意外找出某类盘状星系数量远超预期,为宇宙演化理论增加变数。 Morpheus也不断升级,罗伯森正把架构从卷积神经网路转向支撑大型语言模型崛起的transformer,希望让模型一次分析范围扩大数倍,再提高速度。 除了星系辨识,罗伯森也在开发以太空望远镜资料训练的生成式AI模型,协助改善地面望远镜因地球大气扭曲使观测品质降低。把8公尺镜面送上轨道仍不容易,以软体补强鲁宾天文台观测为较务实替代方案。 但全球GPU资源吃紧让研究面临压力。罗伯森虽经美国国家科学基金会加州大学圣克鲁兹分校建置GPU丛集,但设备逐渐过时;更多研究者也想投入高运算需求的AI与机器学习分析。川普政府最新政府预算,曾提出NSF预算削减50%,罗伯森坦言,研究者若要站在科技前线,必须更具创业精神,因大学对风险很敏感,资源有限,必须积极展示为何这是此领域要走的方向。 来源: TechNews 编辑(Edit)     删除(Delete) |
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