Az Nvidia űrszámítástechnikát indít, mesterséges intelligenciát juttat Föld körüli pályára

A világ vezető mesterségesintelligencia-konferenciáján jelentették be, San Joséban. Az MI űrbe megy.

Forrás: Shutterstock

Az Nvidia – a világ legnagyobb mesterségesintelligencia-csipgyártója – a héten tartotta éves fejlesztői konferenciáját San Joséban, ahol egyebek mellett bejelentette, hogy MI-feldolgozó modult fejleszt műholdakba és pályán keringő adatközpontokba:

a napenergiával működő Space–1 Vera Rubin Module a jelenlegi csúcscsipjük teljesítményének 25-szörösét nyújtja az űrben.

Jensen Huang vezérigazgató szerint „az utolsó frontier, az űr-számítástechnika megérkezett” – bár a modul pontos megjelenési dátuma egyelőre nem ismert, az Nvidia mérnökei egyelőre az űrbeli hűtési kihívásokon dolgoznak.

A „frontier” fordulat nem véletlen: a Star Trek mottójából jön – „Space, the final frontier”, vagyis az űr mint az emberiség utolsó meghódítandó határvidéke. Huang tudatosan hasznája ezeket a szavakat: az MI már meghódította a felhőt, az adatközpontokat, az autókat, a gyárakat, a kórházakat – most jön az utolsó terület, ahová még nem jutott el: az űr. A „frontier” szónak van egy amerikai pionír felhangja is (vadnyugat, feltáratlan terület), amire szintén utal Huang: az Nvidia most „telepesként” vonul be az űrbe.

A bejelentett Space–1 Vera Rubin modul egy űrben működő mesterséges intelligencia feldolgozó modul.

Az utolsó meghódítandó terület

A Rubin generációs GPU-val felszerelt, mesterséges intelligencia alapú feldolgozó modul napenergiával működtetve, a földi adatközpontokéhoz hasonló MI-alapú feldolgozási teljesítményt tud biztosítani. Ez lehetővé teszi nagyméretű nyelvi modellek (ChatGPT, Gemini, Claude és társai) közvetlen futtatását az űrben.

Továbbá, ott vannak az energiahatékony és kompakt IGX Thor és a Jetson Orin mesterséges intelligencia feldolgozó modulok is, amelyek lehetővé teszik a peremhálózati számítástechnikát az űrben.

Az „edge computing” – peremhálózati számítástechnika – azt jelenti, hogy az adatfeldolgozás nem egy távoli adatközpontban történik, hanem ott helyben, ahol az adat keletkezik: a gyárban, a kórházban, az autóban, vagy épp a műholdban. A hagyományos modellben a szenzor gyűjti az adatot, feltölti a felhőbe, ott feldolgozzák, visszaküldi az eredményt – ez lassú és sávszélesség-igényes. Az edge computing esetén maga az eszköz (a „perem") végzi a számítást azonnal, helyben.

Ha ez nem lenne elég: az Nvidia a Starcloud startup céggel együttműködve egy 5 GW-os űrbeli adatközpontot is telepíteni akar Föld körüli pályán. Ami nem csupán terv: a Starcloud 2025 novemberében már sikeresen Föld körüli pályára állította első tesztelő műholdját, a Starcloud–1-et, amelyen az első Nvidia H100 csip működött az űrben – és decemberben már egy nagy nyelvi modellt is futtatott rajta.

Miért érdekes ez? A földi adatközpontokhoz nagyméretű hűtőrendszerekre van szükség, amelyek hihetetlen mennyiségű édesvizet használnak a processzorok hűtésére, de az űrben a hűtés víz nélkül is megoldható. Ennek eredményeként az adatközpontok költségei, beleértve az indítási költségeket is, a földi költségek tizedére csökkenthetők. A tervek szerint a napelemekkel 4 négyzetkilométernyi területet látnak el.

Forrás: Nvidia

Az Nvidia adatközpont-platformjai hasznosulhatnak a katasztrófaelhárítás és környezeti monitoring területén, mivel a nagy felbontású képek mesterséges intelligenciával gyorsított feldolgozása lehetővé teszi a bozóttüzek, árvizek és olajszennyezések azonnali azonosítását, és gyors riasztásokat indít. Az időjárási minták és a hosszú távú éghajlatváltozások agilis és pontos nyomon követése megoldja a légköri adatok fejlett elemzését. A fejlesztés nagy hatással lehet az infrastruktúra- és erőforrás-gazdálkodásra: az összetett objektumok észlelésének és trendelemzésének automatizálása lehetővé teheti a globális energiahálózatok, a közlekedési hálózatok és a mezőgazdasági viszonyok autonóm felügyeletét.

„Elérkezett az űr-számítástechnika, az utolsó határ. Ahogy műholdkonstellációkat telepítünk és egyre mélyebbre ásunk az űrben, az intelligenciának ott kell jelen lennie, ahol adatok keletkeznek” – mondta Jensen Huang.

A mesterséges intelligencia feldolgozása az űrben és a földi rendszereken keresztül lehetővé teszi a valós idejű érzékelést, döntéshozatalt és autonómiát, az orbitális adatközpontokat felfedező eszközökké, az űrhajókat pedig önnavigáló rendszerekké alakítva. Bátran eljuttatjuk az intelligenciát oda, ahová korábban még soha nem jutott.