Прототип орбитального вычислительного спутника Google сегодня отправился в космос на ракете SpaceX, запущенной из Калифорнии. Это первый случай, когда компания вывела на орбиту один из своих продвинутых чипов.
Спутник построила Planet Labs. Его задача — подтвердить, что Google Tensor Processing Unit, конкурент графических ускорителей Nvidia, может работать в космосе. Для этого системе нужно обеспечить около киловатта постоянной мощности, охлаждение чипа и прогон серии моделей для проверки работы без сбоев.
Руководитель Project Suncatcher Трэвис Билс сказал: «Мы проводили испытания на Земле, но нет теста, который был бы настолько же хорош, как реальная среда». Project Suncatcher — это план Google по созданию крупных вычислительных кластеров на орбите Земли.
После ввода в работу спутник будет запускать TPU сеансами по 15 минут, чтобы не перегружать системы питания и отвода тепла. Текущий аппарат основан на стандартной платформе Planet Labs, но компании уже готовят следующую демонстрацию, намеченную на следующий год.
В ней будут использоваться два спутника, лучше приспособленные для сложных вычислений. Эти версии должны обмениваться данными через лазерный канал связи.
На этой же ракете SpaceX летят и другие ИИ-грузы. Всего миссия несет более 100 полезных нагрузок, включая проекты Satlyt и Cowboy Space Company.
Как следует из материала, подход Google отличается от стартапов и самой SpaceX тем, что компания рассматривает проект как долгосрочную программу. По словам Билса, это «долгосрочный moonshot», рассчитанный на будущую космическую инфраструктуру и ИИ-нагрузки.
Google предполагает, что в будущем такая система может состоять из 81 спутника, летящих плотной группой и обрабатывающих задачи параллельно.
«Пропускная способность и задержка между TPU очень важны, когда вы пытаетесь запускать нагрузку на нескольких стойках… мы смотрим не только на те задачи, которые есть сейчас, но и на то, какими они будут через пять лет», — сказал Билс. По его словам, одна из причин в том, что ракеты, которые позволили бы недорого масштабировать орбитальные дата-центры, пока не существуют.
В четверг Google также опубликовала рецензируемую версию своего white paper об орбитальных дата-центрах. Документ выйдет в журнале Joule и, как отмечается в материале, дает один из самых строгих разборов того, как вычислительные мощности можно вывести на орбиту.
В статье отдельно рассматривается доступность запусков. Хотя авторы подчеркивают, что их анализ не является экономическим обоснованием, он показывает, как компания оценивает дальнейшее удешевление ракет.
Google, как и другие операторы дата-центров, рассчитывает на SpaceX для вывода таких аппаратов в космос. При этом Google также является крупным инвестором SpaceX.
Авторы работы пишут, что после Falcon 1 SpaceX добивалась снижения стоимости запусков по «кривой обучения» примерно на 20% в год. Исходя из этого, они считают реалистичной цену около 200 долларов за килограмм к 2035 году.
Чтобы выйти на такой уровень, Starship, по оценке авторов, должен будет вывести на орбиту 370 тысяч тонн полезной нагрузки. Это соответствует примерно 1800 запускам за десять лет, или 180 миссиям в год, если каждая сможет нести по 200 метрических тонн.
В материале отмечается, что это очень высокий темп для аппарата, который еще ни разу не летал более пяти раз за год. SpaceX ожидает гораздо более частые полеты: Илон Маск, например, говорил, что в 2029 году Starship может выйти на режим запусков раз в час.
Обновленное исследование Google также показывает, что чипы компании, вероятно, смогут выдерживать космическую радиацию. Компании пришлось повторить испытания в ускорителе частиц после того, как выяснилось, что прежняя конфигурация чипов давала больше экранирования, чем будет в реальных условиях.
Новая серия тестов привела к немного большему числу ошибок в логических цепях, но Google все равно считает, что чипы смогут обрабатывать крупные задачи инференса на орбите в течение пятилетнего срока службы спутника.
«Если говорить о типичных операциях инференса, уровень ошибок очень низкий — примерно один на миллион, — сказал Билс. — С другой стороны, это уже было проблемой для, скажем, очень крупного обучения, где многие тысячи чипов работают месяцами».
Источник: исходный материал новости, комментарии Трэвиса Билса и white paper Google, который будет опубликован в Joule.
