Земля больше не может поддерживать искусственный интеллект, что вынуждает Google и Nvidia отправляться в космос, что в конечном итоге приносит выгоду Маску.

Компания Google только что официально запустила проект по созданию лунного центра обработки данных, цель которого — разместить всю свою вычислительную мощность в космосе. Проект получил необычное название: Project Suncatcher.

Идея Google проста: вместо того, чтобы бороться за истощающиеся ресурсы на Земле, почему бы не подключиться напрямую к солнечной энергии в космосе? Эта новая лунная миссия преследует только одну цель: создать в космосе масштабируемую инфраструктуру искусственного интеллекта, работающую на солнечной энергии .

Несколько дней назад генеральный директор OpenAI Альтман и генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявили в подкасте, что…

Моя проблема сегодня заключается не в недостатке микросхем; дело в том, что у меня нет достаточного количества теплых корпусов, чтобы вставить их.

Звучит как Версаль, в конце концов, до этой волны искусственного интеллекта мы всегда думали, что вычислительная мощность — это все.

Но, как сказал Ультрамен в шоу, будущее ИИ требует новых прорывов в энергетике. Заказывать слишком много ИИ-чипов бесполезно, если поддерживающие их центры обработки данных и энергоснабжение не справляются.

Насколько возмутительно энергопотребление искусственного интеллекта? По данным Международного энергетического агентства (МЭА), к 2030 году энергопотребление глобальной инфраструктуры данных, как ожидается, будет эквивалентно энергопотреблению всей Японии.

Речь идёт не только об электричестве, но и о воде. Данные Всемирного экономического форума показывают, что центр обработки данных мощностью 1 мегаватт потребляет в день столько же воды, сколько потребляют примерно 1000 жителей развитых стран.

Однако за последние пять лет спрос на центры обработки данных резко возрос, однако темпы роста значительно превысили темпы планирования новых мощностей по производству электроэнергии.

Чтобы решить ту же проблему, Google планирует запустить созвездие спутников на солнечных батареях, оснащенных разработанными Google чипами TPU (используются для вычислений, аналогичны графическим процессорам Nvidia), чтобы создать в космосе «орбитальный центр обработки данных ИИ» .

Обязательно ли космос дешевле и эффективнее Земли?

Почему именно космос? Логика Google проста и понятна.

1. В 8 раз эффективнее: если спутник, несущий чип, находится на правильной орбите, эффективность его солнечных панелей в 8 раз выше, чем у Земли.

2. Круглосуточное бесперебойное электроснабжение: в космосе нет темноты и облаков, в отличие от солнечных панелей на Земле, которые могут непрерывно вырабатывать электроэнергию.

3. Нулевое потребление ресурсов: в космосе центрам обработки данных не нужно потреблять ограниченные площади Земли или большие объемы воды для охлаждения.

Центры обработки данных по всему миру всё чаще сталкиваются с проблемой нехватки энергии. В Исландии и Норвегии их строят для охлаждения, а в пустыне Невада — для электроснабжения. В Китае большинство крупных компаний размещают свои центры обработки данных в таких местах, как Гуйчжоу и Чжунвэй в Нинся, полагаясь на окружающую среду для охлаждения.

Однако условия в космосе гораздо сложнее, чем на Земле. В своей исследовательской работе Google подробно описывает проблемы, с которыми компания сталкивается в настоящее время, и методы их решения.

Чтобы искусственный интеллект «достиг небес», Google необходимо решить три основные проблемы.

Задача 1: «Локальная вычислительная сеть» в космосе?

Обучение ИИ требует огромного количества чипов, работающих одновременно, с чрезвычайно высокими требованиями к пропускной способности соединения и задержке. На Земле мы можем добиться высокоскоростной передачи данных с помощью оптоволокна, но как сделать это в космосе?

Решение Google: строевой полет + лазерная связь.

Они планируют, что спутники будут «летать очень близко друг к другу», на расстоянии нескольких километров или меньше друг от друга.

В моделируемой группировке из 81 спутника каждый спутник оснащен солнечной батареей, системой радиационного охлаждения и модулем оптической связи с высокой пропускной способностью; а расстояние между спутниками динамически изменяется от 100 до 200 метров .

На таком близком расстоянии они могут обеспечить высокоскоростное соединение посредством оптических межспутниковых каналов связи (FSO ISL). В своей публикации Google сообщила, что их демонстрационная модель успешно достигла скорости двунаправленной передачи данных 1,6 Тбит/с .

Проблема вторая: космическое «излучение»?

Космическая среда чрезвычайно сурова. Солнце, снабжая нас энергией, также испускает смертоносные высокоэнергетические частицы (радиацию), которые могут быть разрушительны для самых современных микросхем.

Решение Google: перетерпеть.

Они отправили в лабораторию свой собственный чип Cloud TPU v6e (Trillium) и бомбардировали его пучком протонов с энергией 67 МэВ.

Результат оказался «на удивление устойчивым к радиации», поскольку самая чувствительная высокоскоростная память (HBM) TPU начала выходить из строя только после воздействия дозы в 2 крад(Si), что почти в три раза превышает ожидаемую дозу радиации для 5-летней миссии (750 рад(Si)).

Это означает, что TPU от Google может непрерывно работать на низкой околоземной орбите в течение 5 лет без каких-либо необратимых повреждений.

Google планирует сотрудничать с Planet для запуска двух прототипов спутников к 2027 году для тестирования в реальных условиях эксплуатации .

Задача 3: Обратная связь по данным

В космосе передача данных между графическими процессорами происходит быстро и эффективно, но даже если вычисления завершаются в космосе, как можно передавать данные обратно на Землю с высокой скоростью?

Это серьезная проблема, которую Google признает в своей статье, и которую еще предстоит решить.

Проблема задержки : выбранная Google «орбита заката», максимизируя солнечную энергию, согласно статье, увеличит задержку в определенных точках на земле.

Узкое место в полосе пропускания : текущий рекорд оптической связи «земля-воздух» по-прежнему составляет 200 Гбит/с и был установлен NASA в 2023 году.

200 Гбит/с звучит как быстро, но для космического центра обработки данных ИИ этого канала явно недостаточно.

Однако, за всеми этими сложными техническими трудностями (локальные сети, радиация, наземная связь) стоит фундаментальное и фатальное препятствие, которое определяет, стоит ли решать все стоящее перед этим: стоимость выхода в космос .

Раньше это было самым большим препятствием: отправить в космос груз весом в один килограмм было дороже, чем отправить такое же количество золота.

Компания Google подсчитала в своей статье, что если стоимость запуска SpaceX удастся снизить до 200 долл. США/кг (примерно к 2035 году), то стоимость единицы электроэнергии космических центров обработки данных может сравняться со стоимостью наземных центров обработки данных и составит около 810 долл. США/кВт/год, что полностью совпадает с диапазоном 570–3000 долл. США/кВт/год для центров обработки данных в США.

Другими словами, когда ракеты станут достаточно дешевыми, космос станет более подходящим местом для строительства центров обработки данных, чем Земля.

Однако реальность такова, что текущая стартовая цена более чем в десять раз превышает идеальную цену.

Кто может это осуществить? SpaceX

В своей статье Google явно приняла предположение SpaceX о кривой обучения: всякий раз, когда общая запускаемая масса удваивается, стоимость запуска единицы продукции снижается на 20% .

Начиная с Falcon 1 и до Falcon Heavy, SpaceX снизила стоимость запуска с 30 000 долл. США/кг до 1 800 долл. США/кг; а для Starship цель составляет 60 долл. США/кг с 10-кратным увеличением возможности повторного использования, а в крайних случаях она может быть снижена до 15 долл. США/кг.

Это означает, что SpaceX, скорее всего, станет компанией, которая ляжет в основу экономической модели космических центров обработки данных Google.

Если Nvidia монополизирует графические процессоры на Земле, то SpaceX может однажды монополизировать вычислительные мощности в космосе.

На Земле Nvidia продает графические процессоры; в космосе SpaceX продает орбитальные станции.

Всего за несколько дней до публикации статьи Google, 2 ноября, мощный графический процессор Nvidia H100 был «впервые» отправлен в космос .

H100, установленный на спутнике стартапа Starcloud, может похвастаться вычислительной мощностью, в 100 раз превышающей мощность любого предыдущего космического компьютера.

Их задача более прямая: обрабатывать данные в режиме реального времени на орбите. Генеральный директор Starcloud привёл пример: объём необработанных данных со спутника SAR (радиолокационной съёмки) чрезвычайно велик. Вместо того, чтобы загружать сотни гигабайт необработанных данных, лучше анализировать их на орбите с помощью H100 и отправлять обратно только результат размером 1 КБ , например, «корабль находится в определённом месте, и его скорость очень велика».

На вопрос о том, как всего этого удалось достичь, генеральный директор Starcloud также указал на Маска: их видение полностью основано на «сокращении расходов, достигнутом благодаря SpaceX Starship» .

Спутник Starcloud-1, оснащенный графическим процессором NVIDIA H100, был запущен в космос с помощью ракеты-носителя Bandwagon 4 компании SpaceX Falcon 9.

За последние пять лет компания Nvidia неоднократно побивала свой рекорд по самой высокой рыночной капитализации, в основном за счет того, что она поставляет самые мощные вычислительные блоки (GPU); контролирует экосистему CUDA (Nvidia General Computing Platform), формируя программную привязку; и стала основным источником вычислительной мощности для всех компаний, занимающихся ИИ (OpenAI, Anthropic, Google).

В эпоху космических вычислительных мощностей все эти три фактора могут быть перераспределены, и тогда космические вычислительные мощности станут следующим большим преимуществом.

Возможно, пределы возможностей искусственного интеллекта только начинают проявляться.

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (WeChat ID: ifanr), где вы сможете как можно скорее получить еще больше интересного контента.

ifanr | Исходная ссылка · Просмотреть комментарии · Sina Weibo