От огромных солнечных батарей до трудностей с поддержанием оптимальной температуры — не говоря уже о высокоэнергетическом излучении — существует множество инженерных проблем, которые необходимо решить, прежде чем мы сможем строить центры обработки данных в космосе.
Компания Starcloud планирует построить спутник-центр обработки данных размером 4 на 4 километра. Звездное облако
Можно ли решить проблему ненасытной потребности ИИ в колоссальных центрах обработки данных, запустив их в космос? Технологические компании рассматривают низкую околоземную орбиту как потенциальное решение, но исследователи говорят, что это маловероятно в ближайшем будущем из-за множества сложных и нерешенных инженерных проблем.
Огромный спрос на продукты генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, и инвестиции в них создали беспрецедентную потребность в вычислительной мощности, которая требует как огромных земельных участков, так и гигаватт электроэнергии, эквивалентных той, что потребляют миллионы домов. В результате центры обработки данных все чаще используют неэкологичные источники энергии, такие как природный газ, а технологические компании утверждают, что возобновляемые источники энергии не могут обеспечить ни необходимое количество электроэнергии, ни стабильность, требуемую для надежного использования.
Для решения этой проблемы руководители технологических компаний, такие как Илон Маск и Джефф Безос, предложили запускать центры обработки данных на орбиту, где они смогут постоянно получать доступ к более высокому уровню солнечного света, чем солнечные батареи на Земле. Ранее в этом году Безос, который, помимо основания Amazon, также владеет космической компанией Blue Origin, заявил, что он видит центры обработки данных мощностью в гигаватты в космосе в течение 10-20 лет.
У Google есть более конкретные и ускоренные планы по созданию центров обработки данных в космосе, включая пилотную программу под названием Project Suncatcher, которая в 2027 году планирует запустить два прототипа спутников с чипами TPU для искусственного интеллекта, чтобы проверить их работу на орбите. Но пока, пожалуй, самым передовым экспериментом по обработке данных в космосе стал запуск в этом году одного графического процессора H100 компанией Starcloud, поддерживаемой Nvidia. Этого явно недостаточно для работы современных систем искусственного интеллекта — например, считается, что у OpenAI в распоряжении миллион таких чипов.
Для достижения такого масштаба на орбите технологическим компаниям потребуется решить ряд нерешенных задач. «С точки зрения академических исследований, [космические центры обработки данных] еще очень далеки от уровня серийного производства», — говорит Бенджамин Ли из Университета Пенсильвании, США.
По словам Ли, одна из самых больших проблем, не имеющая очевидного решения, — это огромные размеры, необходимые для работы в масштабе, требуемом для вычислительных задач ИИ. Это связано как с количеством энергии, необходимой от солнечных панелей, которые занимают огромную площадь поверхности, так и с необходимостью отвода тепла, выделяемого чипами, что является единственным вариантом охлаждения в космосе, где нет воздуха. «Вы не можете охлаждать их испарительным способом, как на Земле, обдувая их холодным воздухом», — говорит Ли.
«Квадратные километры площади будут использоваться независимо как для выработки энергии, так и для охлаждения», — говорит Ли. «Эти системы быстро становятся довольно большими. Когда речь идет о мощности в 1000 мегаватт, это огромная площадь в космосе». Действительно, Starcloud заявляет о планах построить центр обработки данных мощностью 5000 мегаватт, который займет 16 квадратных километров, или примерно в 400 раз больше площади солнечных панелей на Международной космической станции.
По словам Кришны Муралидхарана из Университета Аризоны (США), существуют перспективные технологии, которые могли бы снизить эти требования, например, термоэлектрические устройства, способные преобразовывать тепло обратно в электричество и повышать эффективность работы микросхем в космосе. «Это не проблема, это вызов», — говорит Муралидхаран. «Сейчас мы можем решить эту проблему, используя большие радиаторные панели, но в конечном итоге потребуются гораздо более сложные решения».
Но космос — это совершенно иная среда по сравнению с Землей и в других отношениях, включая обилие высокоэнергетического излучения, которое может поражать компьютерные чипы и нарушать вычисления, вызывая ошибки. «Это замедлит все», — говорит Ли. «Вам придется перезапускать вычисления, вам придется восстанавливать и исправлять эти ошибки, поэтому, вероятно, производительность одного и того же чипа в космосе будет ниже, чем при развертывании на Земле».
По словам Муралидхарана, такой масштаб также потребует одновременного запуска тысяч спутников, а это, в свою очередь, потребует чрезвычайно точных лазерных систем как для связи между центрами обработки данных, так и с Землей, где свет будет частично искажаться атмосферой. Но Муралидхаран оптимистично настроен и считает, что это не фундаментальные проблемы, и их можно будет решить в будущем. «Это вопрос времени, а не того, удастся ли это сделать», — говорит он.
Ещё один вопрос, вызывающий неопределённость, заключается в том, будут ли искусственным интеллекту по-прежнему требоваться такие огромные вычислительные ресурсы к тому времени, когда станут доступны космические центры обработки данных, особенно если прогнозируемый прогресс в возможностях ИИ не будет масштабироваться с увеличением вычислительной мощности, на что уже есть некоторые предварительные признаки. «Вполне возможно, что требования к обучению достигнут пика или стабилизируются, а затем спрос на огромные, более масштабные центры обработки данных также достигнет пика и стабилизируется», — говорит Ли.
Однако, по словам Муралидхарана, даже в этом сценарии космические центры обработки данных могут найти применение, например, для поддержки космических исследований на Луне или в Солнечной системе, или для проведения наблюдений за Землей.
Источник: www.newscientist.com
