谢谢各位回复~
可能之前没说具体，举几个例子抛砖引玉：
1. 这次存储用的是 HGST 的氦气 HDD，如果换成 SSD 呢？
使用氦气硬盘：
https://searchstorage.techtarget.com/news/4500254046/HGST-helium-drives-store-black-hole-research-data实际上，NASA 和 ESA 已经在尝试、研究在星载设备上使用 SSD：
NASA 的火星探测器（虽然出了点问题）-“ This comes four years after NASA was able to salvage the rover from a near-death experience related to its flash memory solid-state drive.”
https://www.neweggbusiness.com/smartbuyer/awesome/good-run-nasas-mars-rover-tells-us-ssd-life/ESA-“ the use of NAND flash in space applications is not as established as in the consumer market and is still under research ”
https://www.esa.int/Our_Activities/Space_Engineering_Technology/Onboard_Computer_and_Data_Handling/Onboard_Storage星载设备对存储密度、环境适应的要求可能比地表设备高很多，maybe 或许航天使用 SSD 的经验可以借鉴到望远镜上。
2.接着上面的存储说，ConduIT Corp.基于 HGST 的 HDD 为此次黑洞成像工作打造了磁盘阵列架（ chassis ），“ Each chassis contains eight HelioSeal HDDs configured in a RAID array for 96 TB of raw storage ”
那么，9012 年的华为或许能接这个活？
“在 IDC 最新公布的 2018 年 Q3 全球企业存储市场报告中，华为存储持续增长，市场收入位列全球第四”-
https://zhuanlan.zhihu.com/p/527568693.计算方面 类比黑洞成像和双摄成像可能的确不太妥当，举这个例子是因为双摄跟我们日常生活更接近。
实际上，跟黑洞成像更接近的是合成孔径雷达（遥感测绘、军事用的比较多）、磁共振（医院里检查腰椎间盘突出的那个）和 CT
“ VLBI image reconstruction has similarities with other spectral image reconstruction problems, such as Syn- thetic Aperture Radar (SAR), Magnetic Resonance Imaging (MRI), and Computed Tomography (CT)”-那个 MIT 小姐姐的论文
https://dspace.mit.edu/openaccess-disseminate/1721.1/103077所以算法大佬们或许在傅里叶变换、降噪等等技术上能够再针对性提高一下计算效率。比如，我注意到这次黑洞成像有 2 家工业界的合作伙伴（ Industry Donors ），一家就是上面提到的 HGST，另一家是 Xilinx。官网-
https://eventhorizontelescope.org/industry-donors所以猜测这次跑算法用了 FPGA ？
4.通讯方面 处理数据花了 2 年时间，除了计算的时间，等待南极的那一台望远镜数据就等了半年，因为采集数据之后的半年南极的天气恶劣，以至于飞机无法起降。如果有适合的通讯技术能把偏远地区的大数据（ 7000TB 量级）及时传送，也能有效提高黑洞成像的效率。
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