Bulut Bilişim ve Veri Merkezleri

Google, TPU çiplerini yörüngede çalıştırmayı test ediyor ve uzay veri merkezleri kurmak için 1.800 fırlatmaya ihtiyaç duyulacağını tahmin ediyor

Google, uzayda yapay zekâ çalıştırmayı test etmek amacıyla Planet Labs tarafından geliştirilen deneysel bir uydunun parçası olarak ilk gelişmiş TPU çipini yörüngeye gönderdi. Şirketin hakemli bir çalışmasına göre, yörüngedeki veri merkezlerini ölçeklendirmek için on yıl içinde yaklaşık 1.800 Starship fırlatması gerekebilir; fırlatma, soğutma, enerji ve geniş ölçekli işletim alanlarında ise önemli zorluklar devam ediyor.

2026-10-01
3 dk okuma
105 görüntülenme
certi.news Editorial Team
Google, TPU çiplerini yörüngede çalıştırmayı test ediyor ve uzay veri merkezleri kurmak için 1.800 fırlatmaya ihtiyaç duyulacağını tahmin ediyor

Google, yapay zekâ iş yüklerini Dünya’nın dışında çalıştırmanın mümkün olup olmadığını pratik olarak test etmek amacıyla ilk gelişmiş Tensor Processing Unit (TPU) işlem çipini, Kaliforniya’dan fırlatılan bir SpaceX roketiyle yörüngeye gönderdi. Planet Labs tarafından inşa edilen uydu, yörüngede büyük hesaplama kümeleri geliştirmeyi amaçlayan Project Suncatcher projesinin bir prototipini taşıyor.

Çipin gerçek koşullarda test edilmesi

Test, TPU’nun yaklaşık bir kilovat sürekli enerji sağlanırken çalışabilmesine, soğutmayı yönetmesine ve olası arızaları tespit etmek üzere bir dizi modeli çalıştırmasına odaklanıyor. Google’da projenin sorumlusu olan Travis Beals, yer testlerinin gerçek koşulları tamamen taklit edemeyeceğini söyledi.

Uydu hizmete alındıktan sonra çip, enerji ve termal yönetim sistemleri üzerindeki baskıyı azaltmak için 15 dakikalık devreler hâlinde çalışacak. Mevcut model, gelişmiş hesaplama için tamamen tasarlanmış bir platforma dayanmıyor; Planet Labs’ın standart bir platformu üzerine inşa edildi.

Prototipten yörünge ağına

Google ve Planet Labs, gelecek yıl gerçekleştirilmesi beklenen başka bir deney üzerinde çalışıyor. Bu deneyde hesaplama için daha özel iki uydu kullanılacak; uyduların lazer iletişimiyle birbirine bağlanması ve daha büyük iş yüklerinin çalıştırılması denenecek. Suncatcher projesinin uzun vadeli vizyonu ise yakın bir formasyon hâlinde çalışan ve verileri paralel olarak işleyen 81 uydudan oluşan bir ağ kurmak.

Google, birden fazla raf üzerine dağıtılmış iş yüklerini çalıştırırken TPU birimleri arasındaki bağlantı hızının ve gecikme süresinin kritik olacağını düşünüyor. Bu nedenle tasarımını yalnızca mevcut uygulamaları değil, beş yıl sonra öngörülen hesaplama ihtiyaçlarını da dikkate alarak oluşturdu.

Bu haber neden önemli?

Bu adım, uzay veri merkezlerinin hâlâ fizibilite kanıtlama aşamasında olduğunu ve karasal veri merkezlerinin hazır bir alternatifi olmadığını ortaya koyuyor. Zorluk yalnızca bir çipi yörüngeye göndermekle sınırlı değil; aynı zamanda devasa miktarlarda ekipmanı tekrarlanan bir tempoyla taşıyabilecek, düşük maliyetli bir fırlatma altyapısı kurmayı da kapsıyor.

Joule dergisinde yayımlanacak hakemli bir araştırma makalesinin versiyonunda Google, 2035 yılına kadar kilogram başına yaklaşık 200 dolarlık bir fırlatma maliyetine ulaşmak için maliyet düşürme eğrisinin SpaceX’te yıllık yaklaşık %20 oranında devam edeceği varsayımına dayanarak yörüngeye 370 bin ton taşınması gerekebileceğini tahmin etti. Her görev için 200 tonluk bir taşıma kapasitesi varsayımına göre bu, on yıl içinde yaklaşık 1.800 Starship fırlatması, yani yılda 180 fırlatma anlamına geliyor.

Bu oran büyük bir zorluk teşkil ediyor; zira Starship, haberin yayımlandığı tarihe kadar herhangi bir yılda beşten fazla uçuş gerçekleştirmedi. SpaceX ve Elon Musk’ın gelecekte fırlatma sıklığını artırmaya, hatta 2029’da her saat başı bir uçuşa ulaşma ihtimaline ilişkin öngörüleri ise pratikte henüz kanıtlanmış değil.

Yörüngedeki hesaplamanın sınırları

Google’ın güncellenmiş testleri, çiplerin beş yıl olarak tahmin edilen bir uydu ömrü boyunca uzay radyasyonuna dayanabileceğini ve Beals’ın açıklamasına göre olağan çıkarım işlemlerinde görece düşük bir hata oranıyla, yaklaşık her bir milyon işlemde bir hatayla çalışabileceğini gösteriyor. Ancak aynı güvenilirlik düzeyi, binlerce çip kullanılarak aylar boyunca devasa modellerin eğitilmesi için yeterli olmayabilir; bu da mevcut aşamada mümkün olan uygulamalara açık bir sınır getiriyor.

Haber kaynağı
c
Yazar

certi.news Editorial Team

Aynı kategoride

Bunlar da ilginizi çekebilir

Tüm haberleri gör