Google seli podatkovne centre u svemir

Sunce je ultimativni izvor energije u našem Sunčevom sustavu, emitirajući više energije od 100 bilijuna puta ukupne proizvodnje električne energije čovječanstva. U pravoj orbiti, solarni panel može biti do 8 puta produktivniji nego na Zemlji i proizvoditi energiju gotovo kontinuirano, smanjujući potrebu za baterijama.

U budućnosti bi svemir mogao biti najbolje mjesto za skaliranje umjetne inteligencije. Novi istraživački projekt Google Researcha pod nazivom Project Suncatcher, predviđa kompaktne konstelacije satelita na solarni pogon, koji nose Google TPU-ove i povezani su optičkim vezama u slobodnom prostoru. Ovaj pristup imao bi ogroman potencijal za skaliranje, a također minimizira utjecaj na zemaljske resurse.

Predloženi sustav sastoji se od konstelacije umreženih satelita, koji rade u niskoj Zemljinoj orbiti sinkronoj u zoru i sumrak, gdje bi bili izloženi gotovo stalnoj sunčevoj svjetlosti. Ovaj orbitalni izbor maksimizira prikupljanje solarne energije i smanjuje potrebu za teškim baterijama. Da bi ovaj sustav bio održiv, potrebno je prevladati nekoliko tehničkih prepreka.

Velika ML opterećenja zahtijevaju distribuciju zadataka na brojne akceleratore s vezama velike propusnosti i niske latencije. Za postizanje performansi usporedivih sa zemaljskim podatkovnim centrima potrebne su veze između satelita koje podržavaju desetke terabita u sekundi. Googleova analiza pokazuje da bi to trebalo biti moguće s višekanalnim primopredajnicima s gustim multipleksiranjem s valnom podjelom (DWDM) i prostornim multipleksiranjem.

Međutim, postizanje ovakve propusnosti zahtijeva razine primljene snage tisuće puta veće od tipičnih u konvencionalnim, dugodometnim implementacijama. Budući da se primljena snaga skalira obrnuto proporcionalno kvadratu udaljenosti, ovaj izazov se može prevladati tako da sateliti lete u vrlo bliskoj formaciji (kilometrima ili manje), uzimajući u obzir gubitke snage signala od kraja do kraja u komunikacijskom sustavu. Googleov tim kaže da je već započeo s validacijom ovog pristupa s demonstratorom u laboratorijskoj mjeri koji je uspješno postigao prijenos od 800 Gbps u svakom smjeru (ukupno 1,6 Tbps) koristeći jedan par primopredajnika.

Također kažu da međusatelitske veze velike propusnosti zahtijevaju da sateliti lete u mnogo kompaktnijoj formaciji nego bilo koji trenutni sustav. Razvili su numeričke i analitičke fizikalne modele za analizu orbitalne dinamike takve konstelacije. Koristili su aproksimaciju koja polazi od Hill-Clohessy-Wiltshireovih jednadžbi (koje opisuju orbitalno gibanje satelita u odnosu na kružnu referentnu orbitu u Keplerovoj aproksimaciji) i diferencijabilni model temeljen na JAX-u za numeričko usavršavanje koje uzima u obzir daljnje perturbacije.

Modeli pokazuju da će Googleu, s obzirom na to da su sateliti udaljeni samo nekoliko stotina metara, vjerojatno trebati samo skromni manevri održavanja kako bi održali stabilne konstelacije unutar željene sunčevo-sinkrone orbite.

Da bi ML akceleratori bili učinkoviti u svemiru, moraju izdržati uvjete niske Zemljine orbite pa je Google testirao Trillium, Googleov v6e Cloud TPU, u protonskom snopu od 67 MeV kako bi testirao utjecaj ukupne ionizirajuće doze (TID) i učinaka pojedinačnih događaja (SEE).

Rezultati su bili obećavajući. Iako su podsustavi memorije velike propusnosti (HBM) bili najosjetljivija komponenta, počeli su pokazivati ​​nepravilnosti tek nakon kumulativne doze od 2 krad(Si), gotovo tri puta više od očekivane (zaštićene) doze od 750 krad(Si) tijekom petogodišnje misije. Nije bilo ozbiljnih kvarova koji se mogu pripisati TID-u do maksimalne testirane doze od 15 krad(Si) na jednom čipu, što ukazuje na to da su Trillium TPU-ovi iznenađujuće otporni na zračenje za svemirske primjene.

Povijesno gledano, visoki troškovi lansiranja bili su glavna prepreka velikim svemirskim sustavima. Međutim, analiza povijesnih i projiciranih podataka o cijenama lansiranja sugerira da bi, uz održivu stopu učenja, cijene mogle pasti na manje od 200 USD/kg do sredine 2030-ih. Na toj cjenovnoj razini, trošak lansiranja i rada svemirskog podatkovnog centra mogao bi postati otprilike usporediv s prijavljenim troškovima energije ekvivalentnog zemaljskog podatkovnog centra po kilovat-godini.

Googleova početna analiza pokazuje da temeljni koncepti strojnog učenja u svemiru nisu isključeni fundamentalnom fizikom ili nepremostivim ekonomskim preprekama. Međutim, značajni inženjerski izazovi ostaju, poput upravljanja toplinom, širokopojasne komunikacije na Zemlji i pouzdanosti sustava u orbiti.

Kako bi započeli s rješavanjem ovih izazova, planiraju misiju lansiranja dva prototipa satelita do početka 2027. Ovaj eksperiment će testirati Googleovi modeli i TPU hardver rade u svemiru i validirati korištenje optičkih međusatelitskih veza za distribuirane zadatke strojnog učenja.

Na kraju bi konstelacije gigavatnih razmjera mogle imati koristi od radikalnijeg dizajna satelita. To bi moglo kombinirati nove računalne arhitekture prirodnije prilagođene svemirskom okruženju s mehaničkim dizajnom u kojem su prikupljanje solarne energije, računanje i upravljanje toplinom.

"Baš kao što je razvoj složene tehnologije sustava na čipu bio motiviran i omogućen modernim pametnim telefonima, razmjer i integracija unaprijedit će ono što je moguće u svemiru", navodi Google Research u svojem priopćenju.