Googleは、地球外でAIワークロードを稼働させる可能性を実際に試験するため、同社初の先進的なTensor Processing Unit（TPU）プロセッサを、カリフォルニアから打ち上げられたSpaceXのロケットに搭載して軌道へ送った。Planet Labsが製造したこの衛星には、軌道上で大規模なコンピューティングクラスターを開発することを目指すProject Suncatcherの試作モデルが搭載されている。
実環境でのチップ試験
この試験では、約1キロワットの連続電力を供給しながらTPUを稼働させる能力、冷却の管理、潜在的な障害を監視するための一連のモデルの実行に焦点を当てる。Googleで同プロジェクトを担当する幹部のTravis Bealsは、地上試験では実際の環境を完全に再現できないと述べた。
衛星が稼働を開始した後、電力システムと熱管理システムへの負荷を軽減するため、チップは15分間の間隔で稼働する。現在のモデルは、高度なコンピューティング専用に設計されたプラットフォームには依存しておらず、Planet Labsの標準プラットフォームを基盤としている。
試作モデルから軌道上ネットワークへ
GoogleとPlanet Labsは、来年予定されている別の実験にも取り組んでいる。この実験では、コンピューティングにより特化した2基の衛星を使用し、レーザー通信で接続して、より大規模なワークロードを実行することを試みる。Project Suncatcherの長期的な構想は、近接編隊を組んで稼働し、データを並列処理する81基の衛星によるネットワークである。
Googleは、複数のラックに分散したワークロードを実行する際、TPU間の通信速度と遅延が決定的に重要になると考えている。そのため同社は、現在のアプリケーションだけでなく、5年後に予想されるコンピューティング需要も考慮して構想を設計した。
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この動きは、宇宙データセンターが依然として実現可能性の実証段階にあり、地上のデータセンターに取って代わる準備が整ったものではないことを示している。課題はチップを軌道へ送ることだけにとどまらず、大量の機器を繰り返し、低コストで輸送できる打ち上げ基盤の構築も含んでいる。
Joule誌に掲載される査読済み論文の版で、Googleは、2035年までに打ち上げコストを1キログラム当たり約200ドルにするには、SpaceXのコスト低減曲線が年間約20％のペースで続くという前提に基づき、37万トンを軌道へ輸送する必要がある可能性があると試算した。1回のミッション当たりのペイロードを200トンと仮定すると、これは10年間でStarshipを約1,800回、つまり年間180回打ち上げることを意味する。
この頻度は大きな課題となる。記事執筆時点で、Starshipは1年間に5回を超えて飛行したことがない。一方、将来的な打ち上げ頻度の引き上げに関するSpaceXとイーロン・マスクの予測には、2029年に1時間に1回の飛行に到達する可能性も含まれているが、依然として実証されていない予測である。
軌道上コンピューティングの限界
Googleの更新された試験によれば、チップは、5年と見積もられる衛星の寿命全体にわたって宇宙放射線に耐えられる可能性があり、Bealsの発言によれば、通常の推論処理におけるエラー率は比較的低く、約100万回の処理につき1件のエラーに近いという。しかし、同じ信頼性の水準では、数千個のチップを数か月にわたって使用して巨大モデルを訓練するには不十分な可能性があり、現段階で可能な用途には明確な限界がある。