蘸一点数据之墨，为宇宙写首《天问》

两千多年前，屈原挥笔写下《天问》。诗中，他用一百七十一个问题，问遍了天地离分、阴阳变化。那时的他，眼眸中尚且看不到星辰的运行与物理的奥义，但依旧叩问着天地，追问着终极。

这份浪漫，顺着时间的河床流淌至今。那份刺探宇宙之大和粒子之微的执着，依旧在人们的基因中灼烧不息。

在数字时代的今天，就有这样一群人，选择用高能物理作为笔砚，去续写这首浩荡的《天问》。

在所有窥探终极命题的科学轨道中，高能物理是异常夺目的那一个。

高能物理的研究目的，便是探索构建万物的基本粒子，寻找各个微观物质的结构组成、其间的相互作用。

从耳熟能详的分子、原子，再向微观世界的夸克、轻子、胶子等，高能物理学家们一方面会使用大型对撞机加速轰击粒子、并观察性质；另一方面，也会通过借助大型天文探测装置直面宇宙、捕捉极端环境下的太空射线。

这些讯息，往往无限接近于万物的起源、宇宙的演化。世间至大与至小的艺术，便在此融合。

中国科学院高能物理研究所计算中心副主任 程耀东

在 2025 华为数据存储用户精英论坛现场分享

为了实现与这些讯息的邂逅，科学家们可谓不遗余力。

中国科学院高能物理研究所（下简称“中国科学院高能所”），就建设了一系列大科学装置，来帮助中国科学界乃至全人类，续写这支面朝万物起源的《天问》。

在朔风凛冽的四川稻城海子山上，中国科学院高能所在这里建造了一所名叫“拉索（LHAASO）”的高海拔宇宙线观测站。这张匍匐在海拔 4410 米世界屋脊上的巨网，正昼夜不息地捕捉无数“天外来客”——宇宙线。

星空下的“拉索（LHAASO）”

这是世界上最大、最灵敏的超高能伽马射线探测装置。2022 年，“拉索”曾在完整地记录了下一颗比太阳还重 20 倍的“超级太阳”——大质量恒星坍缩爆炸的全过程。

几百秒内，6 万多个高能光子被载入精确能谱。通过观察这场千年一遇、史上最绚烂的“宇宙烟花”，“拉索”是地球上唯一一个对 TeV 伽马射线没有“失明”的探测器，帮助人类补足了万亿电子伏特余辉光变曲线上长期缺失的一块拼图。

在北京怀柔，中国科学院高能所同样也建造了大科学装置——高能同步辐射光源（HEPS, High Energy Photon Source）。

高能电子束在这里被环形加速器加速至近光速，然后沿着轨道切线方向释放出稳定且高能量、高亮度的强电磁辐射——同步辐射光，然后通过散射、衍射和吸收，便可传递极为丰富的微观结构信息。

要知道，迄今为止，世界上 70%的已知生物大分子结构，都是借助同步辐射光探测而来的。

HEPS 这座外观形似放大镜的大科学装置，可发射亮度比太阳还要高 1 万亿倍的光束。这将是中国拥有的第一台，也是世界亮度最高的第四代同步辐射光源，与美国 APS、欧洲 ESRF、日本 SPring-8、德国 PETRA-III 一起，构成世界五大高能量同步辐射光源，继续帮助人类揭开微观世界的隐秘与伟大。

高能同步辐射光源（HEPS）

但是，就在写这首《天问》时，高能物理领域的大科学装置们会不约而同遇到一个挑战。这挑战并不来自于黑洞与群星，而是来自数字世界。

大科学装置需要穿越三次“洪潮”，才可能直抵科学的真相。

第一次洪潮来自天文观测，是必须克服的星体洪潮；第二次来自物理世界，是进行粒子研究时的微观洪潮。第三次则是在留存与运用这些数据时，无法规避的数据洪潮。

“拉索（LHAASO）”项目中数千个探测器阵列

“拉索”项目中，1188 座缪子探测器、5216 个电磁粒子探测器、18 台广角切伦科夫望远镜与 78000 平米的水切伦科夫探测器阵列互相配合，捕捉每一位像下雨一样降临的粒子。

这套空前庞大且精密的先进组合，也成功突破了过去科学家无法月夜观测的局限。

这些获取而来的观测数据集，将在站小型数据中心进行快速处理与短期存储，然后将结果传输至位于北京的大型数据中心，进行大规模作业与联合分析。

再譬如，在一次粒子研究中，会以高精度探测器以二进制格式记录下所有信号，再通过计算机将这些宝贵的原始数据转化成蒙特卡罗模拟数据来进行事例重建，从而分析出相关的物理信息，如动量、对撞定点等。

仅微观世界中一次轻微的碰撞，便会引发现实数字世界中上千个文件、500TB 数据的巨震。

数据量巨大加之长期保存、开放共享的需求，已经形成了巨大的数据压力。前台小文件随机读写、后台大文件一写多读的混合负载，对存储系统的挑战很大。

而更进一步的问题是，数据散落在北京、东莞、成都、稻城，甚至需要国外的联合单位联合分析，这样跨域的海量数据管理，也是一大难题。

尽管艰巨如此，但人类对宇宙真相的追问，从没有停滞在任何一个台阶前。

事实上，一切先进科学实验的背后，都离不开海量数据。面对年增 20PB 以上的巨量数据，中国科学院高能所选择与华为合作，为大科学装置采用底层数据基础设施——华为 OceanStor Pacific 分布式存储。

高能物理实验产生的数据量巨大，需要高度自动化的数据处理和分析技术。而为了实现观测数据更好应用于科研场景，还需要搭配极强的数据编织能力。

而这些恰好是华为 OceanStor Pacific 全闪分布式存储的优势。基于此，中国科学院高能所与华为共同建设了一座科研数据湖，并开展联合的测试与调优。

OceanStor Pacific 采用先进的闪存介质，通过大容量 SSD 结合高密硬件设计，实现 30%的性能加速与空间节省，为相关研究数据的吞吐效率保驾护航。同时，双方还共同实现了 AI 检测的无损数据压缩算法，针对 ROOT、HDF5 等常见科学文件格式进行有效压缩，进一步节省 50%的存储成本。

至此，数据洪潮就如过往所有未知一样，最终化作人类前行路途上蹚过的小溪。

来自华为的 OceanStor Pacific 分布式存储，也恰如其名字一般，以汪洋之势海纳数据、镌刻文明的每一瞬痕迹。最终在中国科学院高能所的科研蓝图之上，化作为问天的底气。

从横亘千古的《天问》，到今天对行星与夸克的观测，人类的好奇心从未改变。唯一变的，是科研工具与数字化技术的更迭。

于是，我们有幸能比古人更近一步，去追问洪荒，去窥探无极。

冥昭瞢闇，就由我们来厘清一二。这份独一无二的诗意，就献给宇宙与终极吧。