기술 회사인 구글은 AI 칩을 장착한 태양열 위성을 배치하여 지구 기반 데이터 센터의 에너지 수요를 줄이기 위해 햇빛을 활용하여 궤도에서 AI 작업을 실행하는 연구 이니셔티브인 Project Suncatcher를 발표했습니다.
이 프로젝트는 구글 TPU를 탑재한 위성의 컴팩트한 컨스텔레이션을 구상하고 있으며, 이를 자유 공간 광 링크를 통해 상호 연결하여 지상 자원에 미치는 영향을 제한하면서 대규모 계산의 잠재력을 제공합니다.
초기 연구 결과는 "미래의 우주 기반, 확장성이 뛰어난 AI 인프라 시스템 설계를 향하여"라는 제목의 사전 인쇄 논문에 자세히 설명되어 있으며, 이 논문에서는 고대역폭 위성 통신, 궤도 역학, 컴퓨팅에 대한 방사선 효과와 같은 주요 과제를 다루고 있습니다.
프로젝트 선캐처는 야심차고 영향력 있는 과학 및 엔지니어링 프로젝트를 추진하는 Google의 전통을 이어갑니다.
우주 기반 AI 위성을 위한 ML 인프라의 타당성 평가
발표에 따르면, 제안된 시스템은 지속적인 태양 노출을 극대화하고 무거운 배터리에 대한 의존도를 최소화하기 위해 새벽-황혼 시간대의 태양 동기 저궤도에서 작동하는 위성 네트워크를 구상하고 있습니다.
이러한 비전을 달성하려면 몇 가지 기술적 과제를 극복해야 합니다. 첫째, 위성 간 링크는 초당 수십 테라비트를 지원하는 데이터 센터 규모의 대역폭에 도달해야 합니다. 이는 다중채널 고밀도 파장 분할 다중화(DWDM)와 밀집 위성 편대에서의 공간 다중화를 통해 실현 가능합니다. 벤치마크 테스트는 이미 트랜시버 쌍당 800Gbps 단방향 전송을 시연했습니다.
둘째, 위성 군집을 조밀하게 유지하려면 정밀한 궤도 제어가 필요합니다. 연구팀은 힐-클로헤시-윌트셔 방정식에 기반하고 미분 가능한 시뮬레이션으로 개선된 물리 모델을 사용하여, 수백 미터 간격으로 위성을 배치한 군집이 적절한 정지궤도 유지 기동만으로도 안정을 유지할 수 있음을 보였습니다.
셋째, TPU 가속기는 우주 방사선을 견뎌야 합니다. Google 의 Trillium v6e Cloud TPU에 대한 테스트 결과, 구성 요소가 예상 5년 임무 노출량보다 훨씬 높은 복용량에서도 작동하는 것으로 나타났습니다.
마지막으로 경제적 타당성은 발사 비용의 감소에 달려 있는데, 예측에 따르면 2030년대 중반까지 킬로그램당 200달러 이하로 떨어질 수 있으며, 이를 통해 우주 기반 AI 데이터 센터의 킬로와트-년 비용이 지상 시설과 비슷해질 가능성이 있습니다.
구글, 프로토타입 위성 임무 계획으로 우주 기반 AI 실현 가능성 모색
초기 평가에 따르면 우주 기반 머신 러닝 계산은 실현 가능하며 근본적으로 물리학이나 엄청난 비용에 의해 제한되지 않지만 열 조절, 고대역폭 지상 통신, 안정적인 궤도 운영 등 상당한 엔지니어링 장애물이 여전히 남아 있습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 Planet과 협력하여 2027년 초까지 두 대의 프로토타입 위성을 발사하여 우주에서 TPU 성능을 테스트하고 분산형 ML 워크로드를 위한 광학 위성 간 링크를 검증하는 학습 미션을 계획하고 있습니다. 장기적으로는 대규모 기가와트 위성군에서 우주에 최적화된 컴퓨팅 아키텍처와 긴밀하게 결합된 태양 에너지 수집 및 열 관리를 결합하는 더욱 통합된 위성 설계를 채택할 수 있습니다. 이는 현대의 시스템온칩(SoC) 기술이 스마트폰 혁신을 통해 발전한 방식과 유사합니다.
Google이 궤도 기반 머신 러닝을 위한 태양열 AI 위성을 탐색하기 위해 Project Suncatcher를 공개한다는 게시물이 Metaverse Post 에 처음 게재되었습니다.
