Google은 연구 프로젝트 Project Suncatcher의 일환으로 시제품 위성을 발사해 우주에서 Tensor Processing Units(TPU)의 성능에 관한 직접적인 데이터를 수집할 준비를 하고 있다. 첫 번째 테스트는 발사 중 발생하는 강한 진동과 방사선, 저궤도 환경이 초래하는 열적 문제를 하드웨어가 견딜 수 있는지에 초점을 맞춘다.
Google은 SpaceX의 Transporter-18 공동 탑승 임무를 통해 Planet과 협력해 이번 임무를 수행한다. 이 위성은 완전한 기능을 갖춘 궤도상 데이터센터가 아니라, 더 넓은 단계로 넘어가기 전에 무엇이 작동하고 무엇이 실패할 수 있는지 팀이 파악하도록 돕는 테스트 플랫폼이다.
발사와 우주 환경에서 하드웨어 테스트
저궤도까지 비행하는 데는 약 10분이 걸리지만, 이 과정에서 중력의 최대 10배에 달하는 진동과 가속도가 발생할 수 있다. 한편 TPU 칩을 포함한 개별 부품에는 중력의 50~100배에 이르는 힘이 가해질 수 있다. 이에 Google은 발사 주파수를 모사하기 위해 위성을 세 축으로 흔들어 테스트했으며, 하드웨어가 이 테스트를 견뎠다고 밝혔다.
또한 연구팀은 캘리포니아대학교 데이비스의 Crocker Nuclear Laboratory에서 TPU 칩에 양성자 빔을 조사하고, 인공지능 부하를 실행하면서 비트 반전과 같은 오류를 모니터링했다. 초기 결과에 따르면 Trillium TPU 칩은 Google이 5년간의 우주 임무 중 노출될 것으로 예상하는 수준을 초과하는 총 이온화 방사선량을 견뎠다. 그러나 실제 환경에서의 성능을 확인하려면 궤도 테스트가 여전히 필요하다.
냉각이 가장 큰 공학적 과제
TPU 칩은 작은 공간에서 많은 양의 열을 발생시킨다. 지상에서는 공기 흐름이 열을 방출하는 데 도움을 주지만, 진공에서는 공기 열부하가 없기 때문에 열복사판과 기타 열 전달 수단에 의존해야 한다. Google은 현재 진공과 우주의 열 조건을 모사하는 챔버 안에서 히트 파이프와 열복사판을 결합한 설계를 테스트하고 있으며, 첫 번째 임무를 통해 이 시스템을 평가하고 개선할 예정이다.
실험 위성에서 처리 클러스터로
Project Suncatcher는 장기적으로 궤도에서 머신러닝을 처리할 수 있는 확장 가능한 인프라 구축 가능성을 연구한다. Google은 저궤도 위성이 거의 지속적인 햇빛을 받을 수 있어, 자료에 제시된 비교에 따르면 지상에서 이용할 수 있는 것보다 최대 8배 많은 태양에너지를 생산할 수 있다고 말한다.
미래 구상에는 각 위성에 수십 개의 TPU 칩을 탑재한 클러스터를 구성하고, 인공지능 부하에 필요한 대역폭을 제공하기 위해 위성들을 레이저로 연결하는 방안이 포함된다. 그러나 위성은 계속 이동하고 제안된 시스템은 짧은 거리에서 높은 대역폭을 필요로 하기 때문에, 이를 위해서는 통신 방향을 매우 높은 정밀도로 조정해야 한다. Google은 2027년에 두 위성을 궤도에 배치할 때 이 부분을 테스트할 계획이다.
이 테스트가 중요한 이유
여기서 실제 변화는 상용 제품을 발사하는 것이 아니라, 우주에서 인공지능 칩을 운영하는 문제를 이론적 구상에서 현장 측정으로 옮기는 데 있다. 임무 결과는 방사선과 진동에 대한 내성이 충분한지, 수동 냉각이 칩을 보호할 수 있는지, 그리고 확장을 막을 수 있는 제약이 무엇인지 판단하게 될 것이다. 궤도상 처리 인프라 구축의 실용성은 여전히 열려 있으며, Google은 자료에서 비용이나 용량에 대한 추정치 또는 상용 서비스 운영 일정은 제시하지 않았다.