Google porta per la prima volta uno dei suoi chip avanzati per l’intelligenza artificiale nello spazio. Il prototipo di un satellite destinato al calcolo orbitale è decollato dalla California a bordo di un razzo SpaceX, dando il via alla fase sperimentale del Project Suncatcher, l’ambizioso progetto con cui il colosso tecnologico vuole studiare i data center in orbita.
Il TPU di Google debutta nello spazio
Il satellite è stato realizzato da Planet Labs e avrà il compito di verificare se una Google Tensor Processing Unit (TPU), il chip sviluppato dall’azienda come alternativa alle GPU di Nvidia, possa funzionare in condizioni spaziali.
La prova dovrà affrontare diversi aspetti tecnici: fornire al chip un kilowatt di potenza continua, raffreddarlo e sottoporlo a una serie di modelli per verificare il comportamento dell’hardware e l’eventuale comparsa di errori.
«Abbiamo fatto test a terra, ma nessun test è completamente valido quanto la realtà», ha spiegato Travis Beals, dirigente di Google che guida Project Suncatcher.
Una volta operativo, il satellite utilizzerà il TPU per intervalli di 15 minuti, così da non sottoporre a uno stress eccessivo i sistemi di alimentazione e di gestione termica. Il prototipo sfrutta una piattaforma standard di Planet Labs, ma le due aziende stanno già lavorando a una dimostrazione più avanzata.
Due satelliti per far lavorare insieme i chip
Il prossimo progetto dovrebbe prevedere due satelliti progettati appositamente per il calcolo avanzato, con la possibilità di gestire carichi di lavoro più importanti. Le due unità dovrebbero inoltre collaborare attraverso un collegamento di comunicazione laser.
L’obiettivo di Google, però, va ben oltre questa prima sperimentazione. Suncatcher viene descritto da Beals come un “long-term moonshot”, una scommessa di lungo periodo sull’infrastruttura spaziale e sui carichi di lavoro AI che potrebbero affermarsi negli anni futuri.
La visione dell’azienda comprende un vero e proprio data center orbitale formato da 81 satelliti, disposti in formazione ravvicinata e capaci di elaborare i dati in parallelo.
La comunicazione tra i diversi TPU sarà un elemento fondamentale. «La larghezza di banda e la latenza tra i TPU contano davvero molto quando si cerca di eseguire un carico di lavoro multi-rack», ha spiegato Beals, sottolineando la necessità di progettare pensando non soltanto ai carichi AI attuali, ma anche a quelli che potrebbero esistere tra cinque anni.
Il nodo dei costi per portare i data center in orbita
Giovedì Google ha pubblicato anche una versione sottoposta a revisione tra pari del proprio white paper sui data center orbitali, che sarà pubblicato sulla rivista Joule.
Uno degli aspetti analizzati riguarda il costo dell’accesso allo spazio. Gli autori precisano che lo studio non è un’analisi di fattibilità economica, ma delinea uno scenario nel quale i costi dei lanci potrebbero diminuire progressivamente.
Secondo il documento, SpaceX avrebbe seguito una curva di apprendimento con una riduzione dei costi di circa 20% all’anno dal lancio del Falcon 1. Su questa base, Google considera ragionevole uno scenario nel quale i prezzi dei lanci possano arrivare vicino ai 200 dollari per chilogrammo entro il 2035.
Per raggiungere un simile livello, il paper stima che Starship dovrebbe portare in orbita circa 370.000 tonnellate di carico, equivalenti a circa 1.800 lanci nei dieci anni successivi, ovvero 180 all’anno, ipotizzando 200 tonnellate di carico per missione.
Si tratta di un obiettivo particolarmente impegnativo per un veicolo che finora non ha mai effettuato più di cinque voli in un anno.
I chip sembrano resistere alle radiazioni
Un altro elemento centrale della sperimentazione riguarda la resistenza dei TPU alle radiazioni spaziali. Google ha dovuto ripetere i test con un acceleratore di particelle dopo essersi accorta che la configurazione utilizzata inizialmente offriva ai chip una schermatura superiore rispetto a quella che avrebbero avuto realmente nello spazio.
I nuovi test hanno prodotto un numero leggermente maggiore di errori nei circuiti logici, ma Google ritiene comunque che i propri chip possano gestire grandi carichi di inferenza nello spazio durante i cinque anni di vita previsti per un satellite.
Il limite emerge invece quando si considerano operazioni molto più estese. Secondo Beals, il tasso di errore è molto basso per le normali operazioni di inferenza, circa uno su un milione, mentre diventerebbe problematico per un’enorme sessione di addestramento che coinvolga migliaia di chip per diversi mesi.
Fonte: TechCrunch
