Google запустила на ракете SpaceX из Калифорнии прототип орбитального вычислительного спутника. Это первый случай, когда компания отправила в космос свой ИИ-чип: Tensor Processing Unit (TPU), конкурент GPU Nvidia.
Спутник построила Planet Labs. Он должен показать, что TPU работает в космосе: получает около киловатта постоянной мощности, охлаждается и без сбоев запускает набор моделей.
Травис Билз, руководитель Project Suncatcher, признаёт, что наземные испытания не заменяют реальные условия. После ввода в эксплуатацию TPU будет включаться на 15 минут, чтобы не перегружать системы питания и терморегуляции.
Следующий шаг: в 2026 году Google и Planet Labs планируют демо с двумя спутниками, заточенными под вычисления. Они попробуют работать вместе через лазерную линию связи.
На той же ракете летят более 100 полезных нагрузок, в том числе ИИ-миссии Satlyt и Cowboy Space Company. Но Suncatcher отличается долгосрочностью: Билз называет его «долгосрочным муншотом». Цель — сеть из 81 спутника, летящих плотным строем и считающих параллельно.
Для многостоечных нагрузок критичны пропускная способность и задержка между TPU. Масштабировать орбитальные ЦОД с приемлемой стоимостью пока нечем: подходящих ракет ещё не существует.
Google также опубликовала рецензированную версию white paper об орбитальных дата-центрах. Она выйдет в журнале Joule. Авторы подчёркивают, что это не оценка экономической целесообразности.
Авторы исходят из того, что SpaceX снижает цены на запуск примерно на 20% в год с времён Falcon 1. По их оценке, к 2035 году цена может приблизиться к $200 за кг.
Для этого Starship должен вывести на орбиту около 370 000 тонн груза:
примерно 1 800 запусков за десять лет;
около 180 запусков в год;
по 200 тонн за полёт.
Пока Starship не выполнял больше пяти полётов в год. Илон Маск говорил о почасовой частоте полётов к 2029 году, но его прогнозы часто не сбываются.
По радиации новости лучше. Google повторила тесты в ускорителе частиц: выяснилось, что прежняя конфигурация чипов давала больше защиты, чем будет в реальности. Ошибок в логических схемах стало чуть больше, но компания уверена, что чипы выдержат инференс весь пятилетний срок жизни спутника.
Билз говорит, что для типичного инференса частота ошибок очень низкая, порядка одной на миллион. Но для масштабного обучения, где тысячи чипов работают месяцами, это уже проблема.