来宾塑料挤出机厂家 地球电力不够用?谷歌、英伟达开始将算力运上太空


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电力供应紧缺成为AI数据中心建设的一个关键瓶颈。咨询公司富事高咨询(FTI Consulting)预测来宾塑料挤出机厂家,美国数据中心的能源需求将在2027年前几乎翻倍,大型数据中心的负载接入请求已使公用事业公司与电网容量不堪重负。

既然地球上电力存在限制,将数据中心建在太空,便成为越来越多硅谷科技公司的选择。

“我们的TPU(张量处理器)即将进入太空!”谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)近日在社交媒体上说,谷歌启动了一项名为“Suncatcher”(太阳捕手)的计划,探索在太空中构建可扩展的机器学习计算系统。

想在太空建设数据中心的硅谷科技公司不止谷歌。

SpaceX CEO埃隆·马斯克近日表示,SpaceX将在太空中建设数据中心。只需将配备高速激光链路的Starlink V3卫星进行规模扩大即可,SpaceX将会做到这一点。亚马逊创始人杰夫·贝索斯上个月也表示,未来10到20年,人类将能够在太空建造吉瓦级数据中心。

俄克拉荷马雷霆的夺冠赔率是1赔1.83,断层跑榜单。雷霆队继上赛季夺得总冠军后,本赛季更加一发不可收拾。他们在前21场比赛中赢下了其中的20场,战绩遥遥先其他球队。NBA杯小组赛也是4战全胜,同时还是所有8强球队中净胜分高的。随着球队二号得分手杰伦-威廉姆斯的复出,雷霆的实力毫无疑问将会更加恐怖。

雷霆队上赛季捧起NBA桂冠,自西雅图迁来后,整整17年收获队史一面冠军旗帜。SGA是球队夺冠基石,他攻守兼备,上赛季荣膺MVP和FMVP,霍姆格伦和杰伦·威廉姆斯则成为夺冠的左右手。休赛期,雷霆与三位核心球员完成顶薪续约,这也帮助球队保持长期竞争力。NBA已经连续7年没有球队卫冕了,只要保持健康,他们有很大希望克服卫冕道路上遭遇的挑战。

新赛季雷霆夺冠赔率1赔3.4遥遥先一众球队,作为本赛季的卫冕冠军,今年夏天采取以稳为主的策略,并没有对冠军阵容进行大刀阔斧的改革,而是成功与亚历山大、杰伦-威廉姆斯和切特-霍姆格伦这三位核心球员完成续约,保障了球队稳定的架构。上赛季亚历山大不仅带雷霆取得68胜14负的联盟一战绩,其个人还达成了单赛季同时获得常规赛MVP和总决赛MVP的神迹。更为可怕的是,雷霆作为一支青年军仍有很大的上升空间,如果保持健康,未来多年他们都将是NBA总冠军有力的争夺者。

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有一些AI芯片将先行进入太空。谷歌与卫星图像公司Planet Labs作,计划在2027年初发射两颗卫星,以探索建设大规模太空数据中心集群的可能。

英伟达GPU也即将进入太空。太空计算公司Starcloud计划在今年11月发射一颗载有英伟达H100 GPU的卫星进入太空,这将是先进数据中心GPU次进入外太空。承担任务的Starcloud-1卫星重达60公斤,体型与一台小冰箱差不多,预计将提供比以往其他太空运算设施高出100倍的GPU算力。该公司计划未来建造一座5吉瓦的轨道数据中心,配备大型太阳能和冷却电池板,宽度和长度约4公里。

在太空建设数据中心,能源充足是大的好处。

Starcloud的太空数据中心将不需要用水来冷却,也不需要依赖电池或备用电源。Starcloud联创始人菲利普·约翰斯顿称,塑料挤出机在太空中几乎可以获得无限低成本的可再生能源,对环境而言唯一的成本是发射,与给地球上的数据中心供电相比,太空数据中心整个生命周期将节省10倍的二氧化碳。

谷歌也在一篇博客中表示,太阳是太阳系的终能源,其释放能量过人类总发电量的100万亿倍,在正确的轨道上,太阳能电池板的产出比地球上高8倍,并且能持续发电,减少了对电池的需求。

杰夫·贝索斯则表示,太空持续可用的太阳能将使这些数据中心的能终越地球上的同类设施。这些大型AI训练集群好建在太空中,因为可以全天候利用太阳能,没有云、雨或其他天气干扰。

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太空可能在10年后成为一个新的计算场所。谷歌的博客称,未来太空可能是扩展AI计算的佳场所。菲利普·约翰斯顿表示,10年后,几乎所有新数据中心都将建在外太空。杰夫·贝索斯表示,未来几十年内太空数据中心的建设成本将不断降低。

业内也在探讨建设太空数据中心的成本能否降低。

谷歌在近日一篇论文中分析,高昂的发射成本一直是建造大规模太空系统的主要障碍,但根据历史数据和对发射价格的预测,到21世纪30年代中期,成本可能会下降到200美元/公斤以下。在这个成本下,启动和运营太空数据中心的成本可能与同等规模地面数据中心的能源成本大致相当。

就建设太空数据中心的可行,桑达尔·皮查伊还表示,早期研究表明,谷歌新一代TPU在粒子加速器中模拟近地轨道辐射水平的测试中完好无损,但诸如热管理、在轨系统可靠等重大挑战依然存在。

谷歌在上述论文中探讨了对卫星设计、控制和通信的初步研究方法,并提到谷歌TPU在太空应用中有惊人的抗辐射能力。谷歌称,根据初步分析,在太空进行机器学习并未受到基本物理定律的限制,也不存在无法克服的经济阻碍,不过,仍存在一些重大的工程难题,2027年发射的两颗卫星将进一步测试相关模型和TPU硬件在太空的运行情况。

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郑栩彤

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