Google stuurt vier AI-chips de ruimte in voor eerste test met ‘datacenter in een baan om de aarde’

Google zet op 1 oktober een eerste concrete stap richting datacenters in de ruimte. Een experimentele satelliet met vier TPU-chips moet aantonen of dezelfde AI-processors die in datacenters op aarde worden gebruikt ook in een baan om de aarde kunnen functioneren. Vooral koeling, straling en communicatie vormen daarbij technische uitdagingen.

Het klinkt voorlopig nog meer als een ruimtevaartproject dan als een datacenter, maar voor Google is de lancering van 1 oktober wel degelijk een eerste praktijktest van een mogelijk nieuwe vorm van digitale infrastructuur. Het bedrijf werkt onder de naam “Project Suncatcher” aan het idee om op termijn grote hoeveelheden AI-rekenkracht in een baan om de aarde onder te brengen.

De eerste satelliet is nadrukkelijk geen compleet datacenter. Het experimentele systeem, dat ongeveer zo groot is als een koelkast, bevat vier Tensor Processing Units (TPU's) van Google. Ter vergelijking: in conventionele AI-datacenters worden dergelijke accelerators met duizenden tegelijk ingezet. De zonnepanelen van de satelliet leveren bovendien slechts ongeveer 1 kW.

De satelliet is afkomstig van satellietbedrijf Planet en wordt gelanceerd tijdens de Transporter-18-missie van SpaceX. Google had oorspronkelijk het plan om in 2027 twee speciaal voor Project Suncatcher ontwikkelde prototypes te lanceren. Door bestaande satelliettechnologie van Planet te gebruiken, kan het bedrijf nu al eerder praktijkervaring opdoen.

Achter Project Suncatcher zit vooral een energievraagstuk. De snelle groei van AI zorgt ervoor dat datacenters steeds grotere hoeveelheden elektriciteit nodig hebben. Tegelijkertijd wordt het op veel plaatsen moeilijker om voldoende netcapaciteit te vinden voor nieuwe datacenters of uitbreidingen van bestaande faciliteiten.

In een lage baan om de aarde ziet de energievoorziening er heel anders uit. Volgens Google kunnen satellieten daar vrijwel continu zonlicht ontvangen en daardoor tot acht keer zoveel zonne-energie opwekken als vergelijkbare systemen op aarde. Het uiteindelijke idee is om grote aantallen satellieten met AI-processoren onderling te verbinden en gezamenlijk AI-workloads te laten verwerken.

Dat betekent overigens niet dat traditionele datacenters binnenkort overbodig worden. Onderzoeksbureau JLL wees er eerder dit jaar op dat vooral workloads zoals AI-training, batchprocessing en simulaties interessant kunnen zijn voor orbital computing. Toepassingen waarbij een zeer lage latency noodzakelijk is, blijven veel logischer in datacenters dicht bij gebruikers en netwerken op aarde.

Koeling wordt de grote uitdaging

Voor datacenterprofessionals is misschien wel het interessantste onderdeel van de test de manier waarop Google met warmte omgaat. Op aarde zijn inmiddels geavanceerde lucht- en vloeistofkoelsystemen beschikbaar voor AI-hardware. In het vacuüm van de ruimte kan warmte echter niet via luchtstroming worden afgevoerd.

Google experimenteert daarom met een combinatie van thermisch interfacemateriaal, aluminium en koperen heatpipes, en radiatoren. De warmte van de TPU's moet eerst worden afgevoerd naar de radiator, waarna deze uiteindelijk als straling aan de ruimte wordt afgegeven.

De beperkingen daarvan zijn tijdens deze eerste missie goed zichtbaar. Google kan de vier TPU's naar verwachting slechts ongeveer vijftien minuten achter elkaar zwaar belasten. Daarna moeten de chips worden uitgeschakeld zodat het koelsysteem de opgebouwde warmte kan afvoeren. Voor een daadwerkelijk operationeel AI-datacenter is dat uiteraard onvoldoende, maar juist daarom is de komende missie vooral bedoeld om meetgegevens te verzamelen.

Gewone TPU's moeten de ruimte overleven

Een tweede vraag is hoe datacenterhardware zich houdt onder omstandigheden waarvoor deze oorspronkelijk niet is ontworpen. Google gebruikt voor de test namelijk TPU-technologie die ook op aarde wordt ingezet. Tijdens de lancering krijgt de hardware te maken met sterke trillingen en hoge G-krachten. Eenmaal in een baan om de aarde vormt straling een volgend probleem. Kosmische straling en zonnedeeltjes kunnen elektronica beschadigen of bijvoorbeeld bits in geheugens en berekeningen laten omslaan.

Google heeft zijn TPU's daarom vooraf onder meer aan stralingstests onderworpen. Volgens het bedrijf waren de resultaten daarvan voldoende om de volgende stap te zetten en de processoren daadwerkelijk de ruimte in te sturen. De missie moet duidelijk maken of de uitkomsten van laboratoriumtests overeenkomen met de praktijk.

Een derde technische uitdaging lijkt sterk op een probleem waarmee ontwerpers van grote AI-datacenters op aarde eveneens worstelen: de interconnect. Voor grote AI-modellen is niet alleen veel rekenkracht nodig, maar ook enorme bandbreedte tussen de afzonderlijke accelerators. Google voorziet daarom uiteindelijk clusters van satellieten die ieder tientallen TPU's bevatten. Deze satellieten moeten met snelle laserverbindingen onderling communiceren. Daarbij moeten ze voortdurend zeer nauwkeurig weten waar ze zich ten opzichte van elkaar bevinden.

Laserverbindingen tussen satellieten bestaan al, maar bestaande systemen zijn vooral ontwikkeld voor relatief grote afstanden en lagere bandbreedtes. Voor Suncatcher zijn juist zeer snelle verbindingen over relatief korte afstanden nodig. Google vergelijkt de benodigde nauwkeurigheid met het raken van een doelwit ter grootte van een muntstuk op kilometers afstand, terwijl zowel zender als ontvanger bewegen. Een test met twee satellieten staat voor 2027 gepland.

De lancering van 1 oktober moet daarom vooral als een technologisch experiment worden gezien. De satelliet zal slechts enkele maanden operationeel zijn en is bedoeld om informatie te verzamelen over onder meer betrouwbaarheid, stralingsbestendigheid en warmteafvoer.