$GOOGL이 처음으로 AI 칩을 궤도에 투입했습니다 Google과 Planet Labs $PL은 SpaceX의 Transporter-18 미션에 Project Suncatcher

$GOOGL이 처음으로 AI 칩을 궤도에 투입했습니다

Google과 Planet Labs $PL은 SpaceX의 Transporter-18 미션에 Project Suncatcher M1을 성공적으로 발사했습니다.

Planet은 이미 우주선과 연락을 취했고, 시운전을 시작했다고 밝혔습니다. 이것은 Google의 Tensor Processing Units, 즉 TPU의 궤도 내 첫 테스트입니다.

냉장고 크기의 프로토타입에는 Google의 맞춤형 AI 가속기인 Trillium TPU 네 개가 탑재되어 있습니다.

이것은 아직 궤도 데이터 센터가 아닙니다. 목표는 Google이 지구에서 사용하는 동일한 유형의 AI 하드웨어가 발사 과정을 견딜 수 있고, 저궤도에서 머신러닝 작업을 안정적으로 실행할 수 있는지 확인하는 것입니다.

Google이 테스트 중인 세 가지 주요 공학적 문제는 다음과 같습니다:

RADIATION: 우주 방사선은 계산을 손상시키거나 전자 장치를 파손할 수 있습니다. Google은 이전에 Trillium TPU를 양성자 방사선으로 테스트했으며, 5년 미션 동안 예상보다 더 많은 총 방사선을 견딜 수 있음을 확인했습니다.

COOLING: 우주에는 공기가 없기 때문에 팬으로 칩을 냉각할 수 없습니다. 열은 히트 파이프를 통해 라디에이터로 이동한 후 우주선에서 방출되어야 합니다. 현재 프로토타입은 시스템이 냉각될 수 있도록 하기 전에 대략 15분 동안 AI 작업을 실행할 것으로 예상됩니다.

NETWORKING: Google의 장기 계획은 한 개의 위성이 아니라, 각각 수십 개의 TPU를 탑재하고 고속 레이저 링크로 연결된 위성 클러스터입니다.

Google은 미래 AI 작업이 위성 간에 초당 수십 테라비트의 대역폭을 요구할 수 있다고 추정합니다. 지상 프로토타입은 이미 양방향으로 800 Gbps를 시연했습니다.

왜 AI 컴퓨팅을 우주에 배치하는가?

적절한 저궤도에서 태양광 패널은 위성이 거의 연속적인 햇빛을 받을 수 있기 때문에 지구상에서 생성되는 것보다 최대 8배 더 많은 전력을 생산할 수 있으며, 이는 AI 데이터 센터가 직면한 가장 큰 제약 중 하나인 전기를 줄입니다.

경제성:

Google은 발사 비용이 2030년대 중반까지 대략 킬로그램당 200달러 이하로 떨어지면, 우주에서 컴퓨팅을 운영하는 비용이 동등한 지상 데이터 센터의 에너지 비용에 근접하기 시작할 수 있다고 추정합니다.