La carrera por el cálculo en el espacio se ha convertido en una verdadera carrera armamentística.
Musk pronostica que, para 2032, los satélites de IA espacial impulsados por energía solar se convertirán en la solución de cálculo de menor costo a nivel mundial.
La afirmación de Jensen Huang, CEO de NVIDIA, en marzo de este año, también define en cierta medida esta carrera: dondequiera que se generen datos, debe haber inteligencia.
Después de la intervención de estos dos gigantes, el campo de batalla del cálculo espacial ha alcanzado una altura sin precedentes, pero los desafíos de ingeniería que enfrenta el cómputo en el espacio siguen siendo mucho más duros que en tierra.
Sin convección de aire, los chips no pueden disipar calor; hay partículas de alta energía en el universo que pueden hacer que los chips fallen en cualquier momento...
△Satélites de cálculo nacionales e internacionales (generados con ayuda de IA)
Por otro lado, también se ha filtrado un nuevo movimiento de Musk: su empresa SpaceX está considerando adquirir la empresa de módulos ópticos Mesh.
El negocio principal de Mesh, la empresa que ha llamado la atención de Musk, es la producción en masa de transceptores ópticos para mejorar la eficiencia de comunicación de los centros de datos de IA, y así mejorar la calidad y la eficiencia.
Por qué la computación óptica es naturalmente adecuada para el espacio
En la carrera del cálculo espacial, los chips enfrentan desafíos mucho más severos que en tierra, y la carga de cálculo debe superar tres obstáculos: radiación, disipación de calor y consumo de energía.
Los chips electrónicos tradicionales dependen del almacenamiento de cargas y del funcionamiento de transistores de silicio, mientras que el espacio está lleno de una gran cantidad de partículas cósmicas de alta energía.
Una vez que una partícula de alta energía golpea un chip, puede provocar efectos como el volteo de un solo evento (SEU) o el bloqueo de un solo evento (SEL), lo que lleva a errores de cálculo o incluso al fallo del dispositivo.
Los chips de computación óptica eluden fundamentalmente este obstáculo.
La computación óptica utiliza fotones como portadores de información para el cálculo. Los fotones en sí mismos no tienen carga eléctrica, son naturalmente inmunes a la interferencia directa del impacto de partículas de alta energía y no requieren un diseño especial de protección contra la radiación.
La disipación de calor es el segundo obstáculo, y también el más complicado.
Cuando los chips electrónicos tradicionales funcionan, la transmisión de electrones a través de los cables y el encendido/apagado de los transistores inevitablemente generan calor. Las tareas de IA tienen una gran demanda de movimiento de datos y cálculo, lo que mantiene alto el consumo de energía y la generación de calor de los chips electrónicos.
El espacio es un entorno de vacío, sin convección de aire, y solo existen la conducción de calor y la radiación térmica como vías de disipación.
Las severas limitaciones en las condiciones de disipación de calor pueden llevar fácilmente a que los chips tradicionales reduzcan su frecuencia o fallen.
La forma de trabajar de los chips de computación óptica es completamente diferente. La luz se propaga a través de guías de onda para realizar los cálculos, un proceso que casi no genera calor.
El tercer obstáculo es el consumo de energía.
Los satélites en órbita dependen en gran medida del suministro de energía de paneles solares. Cuando entran en periodos de sombra orbital, solo cuentan con las baterías a bordo, lo que hace que el suministro de energía sea extremadamente limitado.
Cuanto mayor es el consumo de energía de un chip de alta potencia de cálculo, mayor es el área de paneles solares requerida, lo que aumenta a su vez el peso, el volumen y los costos de lanzamiento del satélite.
El consumo de energía estático de los chips de computación óptica es teóricamente cercano a cero, lo que encaja naturalmente con las severas restricciones energéticas de los satélites, superando así la mitad de este obstáculo.
Las tres características de la computación óptica: resistencia a la radiación, baja generación de calor y bajo consumo de energía, son en el entorno espacial "armas secretas" que ayudan al cálculo espacial a superar directamente los obstáculos técnicos de la etapa inicial.
Al superar estos tres obstáculos, la computación óptica tiene una ventaja a nivel de sistema en escenarios espaciales que es difícil de igualar para la computación electrónica:
Bajo el mismo peso de carga útil, la computación óptica puede lograr una mayor potencia de cálculo total.
Trasladar los centros de datos terrestres al espacio tiene como limitación principal el peso y el volumen de la carga útil.
La arquitectura completa de los servidores tradicionales está diseñada para su forma terrestre. Llevar la potencia de cálculo al espacio implica que el chip de cálculo, el almacenamiento, la CPU y los sistemas de disipación de calor y las capas de protección contra la radiación asociados... cada componente ocupa un valioso espacio en la carga útil, dejando poco espacio realmente disponible para el cálculo.
El enfoque propuesto por NVIDIA es integrar la CPU y la GPU en un solo chip, logrando una potencia de cálculo relativamente considerable con un tamaño y peso extremadamente pequeños. El módulo Space-1 Vera Rubin es una continuación de esta idea.
Pero la computación óptica puede llegar aún más lejos.
Dado que los chips de computación óptica tienen baja generación de calor y bajo consumo de energía, las estructuras de disipación de calor y los sistemas de energía necesarios pueden ser más ligeros y pequeños. En una carga útil del mismo peso, la computación óptica puede albergar más potencia de cálculo.
Por lo tanto, bajo las mismas condiciones de suministro de energía y disipación de calor, la potencia de cálculo total lograda por la computación óptica es mayor que la de la computación electrónica.
△Las tres ventajas de la computación óptica en escenarios espaciales (generadas con ayuda de IA)
En opinión de Pu Huanan, vicepresidente del Instituto de Investigación de Ciencia y Tecnología Fotónica (Optical Computing Institute), esta ventaja tiene una profunda motivación intrínseca.
El avance en el rendimiento de los chips de computación electrónica ha dependido durante mucho tiempo de la miniaturización de los procesos: integrar más transistores en la misma área, aumentando la densidad de operaciones mediante interconexiones más finas.
Sin embargo, este camino tiene un límite físico. Cuando el espacio entre las puertas de los transistores se reduce a cierto nivel, el efecto túnel cuántico aparece inevitablemente.
Los electrones pueden atravesar barreras de potencial teóricamente insuperables, causando fugas de corriente y errores de cálculo. Este es un techo que la computación electrónica no puede evitar a nivel físico.
La computación óptica sigue un camino completamente diferente.
La fabricación de chips de computación óptica no depende del sistema de procesos avanzados dominado por máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV). Los procesos de 45 nanómetros o más, e incluso a nivel submicro, existentes son suficientes para satisfacer las necesidades de fabricación de chips de computación óptica.
El aumento de la potencia de cálculo óptica se basa en la ampliación de la escala de la computación óptica y en el aprovechamiento completo de las múltiples dimensiones de multiplexación que poseen los propios fotones, como la longitud de onda, la polarización y los modos ópticos.
En esta ruta, la generación de calor y el consumo de energía de la computación óptica se mantienen estables, los costos pueden controlarse eficazmente y el techo de la potencia de cálculo está lejos de alcanzarse.
Los fotones resuelven el problema: del suelo a la inferencia en órbita en el espacio
El fotón es el portador central de la computación óptica.
La idea básica de la computación óptica es utilizar fotones en lugar de electrones para realizar la parte central de la inferencia de IA, es decir, las numerosas operaciones matriciales.
La ventaja de los chips de computación óptica es que una sola propagación de luz puede completar simultáneamente una gran cantidad de estas multiplicaciones, a una velocidad extremadamente rápida y generando casi nada de calor.
Sin embargo, mirando a toda la industria, la mayoría de las soluciones de computación óptica, en comparación con la computación electrónica, aún tienen cierta distancia para ser verdaderamente escalables, generalizables y desplegables de manera estable a gran escala.
Los dos problemas más destacados son:
Primero, el almacenamiento y el cálculo siguen separados. Durante la inferencia de IA, los parámetros del modelo deben trasladarse con frecuencia desde el almacenamiento externo a la unidad de cálculo, y el ancho de banda de memoria se convierte en el cuello de botella de todo el sistema;
Segundo, la integración a gran escala es difícil. Debido a las limitaciones físicas de las plataformas de silicio-fotónica en términos de tamaño del chip, deformación y densidad de interconexión, no es fácil escalar la potencia de cálculo con los esquemas de computación óptica tradicionales.
Estos dos umbrales mantienen a la computación óptica a cierta distancia del ecosistema de cálculo maduro y completo de los chips electrónicos.
△Arquitectura de computación en memoria fotónica del Instituto de Ciencia y Tecnología Fotónica (Optical Computing Institute)
△Sistema de computación óptica con encapsulado multicapa sobre sustrato de vidrio del Instituto de Ciencia y Tecnología Fotónica (Optical Computing Institute)
Pero desde el suelo hasta el espacio, Pu Huanan cree que "la computación óptica aún necesita superar un obstáculo de ingeniería".
La fase de lanzamiento del cohete implica vibraciones extremadamente intensas. Las estructuras ópticas, en comparación con los chips puramente electrónicos, introducen más encapsulado, por lo que la estabilidad estructural del chip bajo vibraciones de alta intensidad enfrenta pruebas adicionales.
Una vez en órbita, el sistema de computación óptica también necesita completar la verificación a nivel de sistema de energía, control térmico y comunicaciones en el entorno espacial real.
Computación óptica e interconexión óptica: el próximo as bajo la manga del cálculo espacial
Esta ruta es similar a la lógica de NVIDIA al evolucionar de una sola GPU a soluciones a nivel de clúster, pero la ruta tecnológica subyacente es completamente diferente.
Mirando a toda la industria del cálculo basado en el espacio (espacial), el desarrollo actual se encuentra aún en una etapa muy temprana, y hay un camino bastante largo por recorrer antes de alcanzar un despliegue comercial a gran escala.
Verificación tecnológica, integración de sistemas, despliegue a escala; cada eslabón aún tiene una gran cantidad de problemas de ingeniería por resolver.
Los recursos energéticos limitados de las plataformas satelitales, el ciclo de iteración de los chips espaciales, el acceso a órbita a bajo costo y a gran escala: estos son los umbrales que el cálculo espacial debe superar para pasar de la experimentación a la comercialización.
Solo cuando el costo integral del cálculo espacial sea menor que el del cálculo terrestre, o cuando los escenarios espaciales puedan proporcionar servicios de alto valor que el suelo no puede ofrecer, habrá un verdadero impulso para la popularización comercial.
La pista del cálculo espacial acaba de abrirse. Qué ruta tecnológica elijan los chips y sistemas de cálculo determinará el techo de capacidad de las futuras constelaciones de cálculo.
La computación electrónica se acerca gradualmente a su límite frente a la barrera física del proceso de fabricación. La computación e interconexión ópticas podrían ser precisamente una carta clave en esta carrera para sortear las limitaciones físicas y marcar una diferencia.
Este artículo proviene del WeChat público: Quantum Bits , autor: Atención a la tecnología de vanguardia, título original del artículo: "Respuesta nacional al cálculo espacial: ¡usar fotones es más eficiente! Musk y Huang Renxun dan demasiadas vueltas"
