每一秒，科學(xué)實驗都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)量如此之大，以至于傳輸和分析這些數(shù)據(jù)，即使是最先進的研究也可能被拖慢。為了幫助科學(xué)家更好地應(yīng)對這場數(shù)據(jù)洪流，美國能源部（DOE）阿貢國家實驗室（ANL）的研究人員開發(fā)了一種新型計算機芯片，能夠快速壓縮和處理先進X射線探測器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，例如位于阿貢的DOE科學(xué)用戶設(shè)施先進光子源（APS）的探測器。

通過在源頭直接壓縮數(shù)據(jù)——就像壓縮電影或歌曲以便更容易傳輸一樣——這項技術(shù)使實驗變得比以往任何時候都更快、更高效、更具洞察力。

這種硅芯片集成了成像傳感器和數(shù)據(jù)壓縮功能，與美國一分錢硬幣大小差不多。該芯片由阿貢和SLAC共同設(shè)計。

當X射線或電子擊中樣品時，探測器會捕捉產(chǎn)生的信號——就像數(shù)碼相機捕捉光線來生成照片一樣。這些信號被轉(zhuǎn)換成電脈沖，然后數(shù)字化為計算機可以處理的數(shù)字。但對于現(xiàn)代探測器而言，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是巨大的。每一幀，即使那些包含很少有用信息的幀，也會被發(fā)送出去進行存儲和分析。這可能會使計算機系統(tǒng)不堪重負，拖慢研究進度，使科學(xué)家更難找到最重要的內(nèi)容。

"我們的目標是將更多計算能力直接帶到數(shù)據(jù)生成的地方，"阿貢實驗室兼芝加哥大學(xué)的物理學(xué)家Antonino Miceli表示。"在我們之前的工作中，我們展示了先進的數(shù)學(xué)技術(shù)如何在保留用于分析的重要部分的同時壓縮數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在，利用新的芯片技術(shù)和微電子技術(shù)的改進，我們構(gòu)建了一款將數(shù)學(xué)運算直接植入探測器內(nèi)部的芯片。利用在APS 8-ID光束線收集的數(shù)據(jù)，探測器可以在采集數(shù)據(jù)的同時即時壓縮數(shù)據(jù)。"

這意味著科學(xué)家可以直接對壓縮后的數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵計算，而無需先解壓。因此，他們可以更快地分析結(jié)果并獲得反饋，甚至在實驗仍在進行時就能做到。

數(shù)據(jù)引導(dǎo)：從實驗中學(xué)習(xí)的芯片

在他們工作的基礎(chǔ)上，團隊現(xiàn)在將快速、緊湊的矩陣數(shù)學(xué)處理器直接集成到探測器芯片中。芯片不會將每個像素都發(fā)送出去，而是將每張圖像提煉為一組緊湊的數(shù)字，保留科學(xué)家最重要的特征。輸出大小始終相同，并且實時流式傳輸，使其更容易管理和發(fā)送。

為了使芯片更加有用和靈活，它可以針對每個實驗進行定制。在實驗之前或期間，科學(xué)家可以上傳預(yù)設(shè)的"權(quán)重"——這些設(shè)置告訴芯片要保留哪些特征。這個過程類似于訓(xùn)練人工智能（AI）模型。利用樣本數(shù)據(jù)，芯片可以被編程為專注于每個實驗最相關(guān)的內(nèi)容。

"從本質(zhì)上講，這些芯片可以在實驗中最重要的事物上進行訓(xùn)練，因此它可以即時壓縮和減少數(shù)據(jù)，"在APS和阿貢納米材料中心（CNM）共享光束線工作的阿貢科學(xué)家Tao Zhou解釋道。"硬件是靈活的，可以適應(yīng)不同類型的壓縮或數(shù)據(jù)減少，例如徑向積分。"CNM是位于阿貢的DOE科學(xué)用戶設(shè)施。

測試和設(shè)計研究表明，這種片上方法可以將數(shù)據(jù)減少約100到200倍，同時以高達每秒100萬幀的速度運行。這意味著需要移動的數(shù)據(jù)更少，功耗更低，電纜更少，使實驗更便宜、更高效、更容易擴展。

通過將智能數(shù)據(jù)壓縮與快速硬件相結(jié)合，科學(xué)家可以實時獲得答案并立即調(diào)整他們的實驗。這有助于加快發(fā)現(xiàn)周期，并充分利用光束線上的每一分鐘。

阿貢團隊現(xiàn)在正致力于將這款芯片從設(shè)計階段轉(zhuǎn)移到大規(guī)模制造和在實際實驗中應(yīng)用。

"APS的實驗將從這項技術(shù)中受益匪淺，"Miceli說。"通常，探測器而不是X射線源是限制因素。要充分利用光源的能力，我們需要這樣的技術(shù)。這項工作也展示了探測器開發(fā)人員和領(lǐng)域科學(xué)家之間的協(xié)作可以產(chǎn)生巨大影響。"

這項研究成果發(fā)表在《儀器儀表雜志》（Journal of Instrumentation）上。這項工作的其他貢獻者包括：Rami Rasheedi、Mohamed Adel Gharib和Salma Abdelzaher（阿貢實驗室、伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校）；Nicholas Contini（阿貢實驗室、俄亥俄州立大學(xué)）；Mike Hammer和Henry Shi（阿貢實驗室、芝加哥大學(xué)）；Senthil Gnanasekaran、Sebastian Strempfer、Tejas Guruswamy、Kazutomo Yoshii和Angelo Dragone（阿貢實驗室）；Yu-Sheng Chen（芝加哥大學(xué)）；Lorenzo Rota、Dionisio Doering和Angelo Dragone（DOE的SLAC國家加速器實驗室）。

這項研究由DOE科學(xué)辦公室、先進科學(xué)計算研究和基礎(chǔ)能源科學(xué)（BES）資助。這項工作主要由AUREIS項目支持，該項目是微電子能效先進技術(shù)研究中心的一部分，以及Morpheus項目，該項目由DOE BES/科學(xué)用戶設(shè)施司的加速器和探測器研發(fā)計劃支持。