谷歌近日宣布，将在太空中测试其AI计算基础设施的最新进展。该公司于9月24日（美国时间）公布了“Project Suncatcher”研究项目，计划发射搭载自家AI芯片TPU（Tensor Processing Unit）的原型卫星，验证其在宇宙环境中的运行表现。同时，谷歌还在YouTube发布了一系列视频，介绍该项目的科学背景和技术挑战。
“Project Suncatcher”是一个长期研究项目，旨在探索宇宙空间是否能够成为可扩展的机器学习计算平台。该项目于2025年启动。由于低轨道卫星几乎持续接受太阳光照射，太阳能发电效率可达到地面最大值的8倍。未来，谷歌希望通过轨道上的卫星群协同工作，处理大规模的AI计算任务。
本次任务由谷歌与Planet公司联合开发，将搭乘SpaceX的“Transporter-18”卫星共乘任务发射。此次发射将收集TPU芯片在发射过程中的物理压力、宇宙辐射及极端温度环境下的运行数据。
飞行至低轨道约需10分钟，期间卫星将经历剧烈振动和最高达10G的持续加速度，部分部件甚至承受50至100G的冲击力。为此，研究团队进行了三轴振动测试，模拟火箭发射时的振动环境，硬件成功通过考验。
此外，宇宙空间的太阳活动和宇宙射线产生的辐射可能对半导体造成严重损害。研究团队在美国加利福尼亚大学戴维斯分校的Crocker核研究所利用质子束设施，边运行AI工作负载边测试TPU，分析比特翻转等错误对处理的影响。初步结果显示，谷歌的“Trillium” TPU能够承受超过5年宇宙任务中预计的总电离辐射剂量。
冷却问题也是轨道运行中的重大挑战。TPU芯片热密度高，而真空的宇宙空间缺乏空气流动，散热只能依靠辐射器。谷歌采用热管与辐射器结合的多种冷却方案，并在热真空舱中反复测试模拟宇宙热真空环境。此次发射将验证新冷却系统的性能，并基于获得的数据优化设计。
未来，单颗卫星将搭载数十个TPU芯片，组成集群环绕地球运行。为了维持AI处理所需的通信带宽，每颗卫星需精准掌握自身与邻近卫星的相对位置，通过激光通信实现高速数据传输。
现有卫星激光通信多针对长距离低带宽优化，而谷歌团队的激光通信需在极短距离内实现极高带宽，并且在卫星高速移动状态下保持连接，要求达到从数英里外击中硬币大小目标的精度。该技术计划于2027年通过发射两颗卫星进行轨道验证。
