Googleは研究プロジェクト「Project Suncatcher」の一環として試験用衛星を打ち上げる準備を進めており、宇宙空間におけるTensor Processing Units（TPU）の性能に関する直接的なデータを収集することを目指している。最初の試験では、打ち上げ時の激しい振動、放射線、低軌道環境がもたらす熱的課題にハードウェアが耐えられるかに焦点を当てる。
Googleは、Planetと提携し、SpaceXの相乗りミッション「Transporter-18」に搭載してこのミッションを実施する。この衛星は、完全に機能する軌道上データセンターではなく、より広範な段階へ移行する前に、何が機能し、何が故障する可能性があるのかをチームが特定するための試験プラットフォームである。
打ち上げと宇宙環境下でのハードウェア試験
低軌道までの飛行時間は約10分だが、その間には最大で重力の10倍に達する振動や加速度が発生し、TPUチップを含む個々の部品には、重力の50～100倍の力が加わる可能性がある。そのためGoogleは、打ち上げ時の周波数を再現するため、3軸方向に衛星を振動させて試験し、ハードウェアが試験に耐えたと述べている。
またチームは、カリフォルニア大学デービス校のCrocker Nuclear Laboratoryで、TPUチップに陽子線を照射し、AIワークロードを実行しながら、ビット反転などのエラーを監視した。初期結果によると、Trillium TPUチップは、Googleが5年間の宇宙ミッション中に受けると予想している量を上回る総電離放射線量に耐えた。ただし、実際の環境での性能を検証するには、軌道上での試験が依然として必要となる。
冷却が最大の工学的課題
TPUチップは、狭い面積に大量の熱を発生させる。地上では空気の流れが熱の放散を助けるが、真空中には空気による熱負荷がないため、熱放 radiatorsやその他の熱輸送手段に依存する必要がある。Googleは現在、真空と宇宙空間の熱環境を再現するチャンバー内で、ヒートパイプと熱放 radiatorsを組み合わせた設計を試験しており、最初のミッションでこのシステムを評価し、改良する予定である。
実証衛星から処理クラスターへ
Project Suncatcherは長期的に、軌道上で機械学習処理を行う拡張可能なインフラを構築できる可能性を研究している。Googleによると、低軌道の衛星はほぼ連続的に太陽光を得られる可能性があり、記事内の比較によれば、地上で利用できる量の最大8倍に達する太陽光発電を実現できるという。
将来構想には、各衛星に数十個のTPUチップを搭載するクラスターと、AIワークロードに必要な帯域幅を提供するため、衛星同士をレーザーで接続する構成が含まれる。しかし、衛星は絶えず移動しており、提案されているシステムは短距離で高い帯域幅を必要とするため、通信の指向には非常に高い精度が求められる。Googleは、2027年に2基の衛星を軌道に投入した際、この側面を試験する計画である。
なぜこの試験が重要なのか
ここでの実際の変化は、商用製品を打ち上げることではなく、宇宙でAIチップを運用するという問いを理論上の構想から実地測定へ移すことである。ミッションの結果によって、放射線と振動への耐性が十分か、受動冷却でチップを保護できるか、そして拡張を妨げる可能性のある制約が何かが明らかになる。軌道上の処理インフラを構築する実用性については依然として未確定であり、Googleは記事内で、コスト、容量、商用サービスの運用スケジュールに関する見積もりを示していない。