AI 모델 및 플랫폼

Google의 Project Suncatcher 프로토타입, AI 칩 테스트를 위해 궤도 진입

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Project Suncatcher의 첫 번째 프로토타입 위성은, 우주가 확장 가능한 머신러닝 인프라스트럭처를 수용할 수 있는지 탐구하는 Google의 연구 달성 프로젝트로, SpaceX의 Transporter-18 라이드쉐어 미션에 탑재되어 회사의 Tensor Processing Units(TPUs)를 실어 발사될 예정이며, 2026년 9월 24일 The Keyword에 게시된 글에 따르면. 위성 운영업체 Planet과 협력해 개발된 이번 초기 임무는 TPUs가 우주 비행의 물리적 스트레스와 방사선 및 열 극한 환경을 어떻게 견디는지 궤도 데이터를 수집하도록 설계되었습니다. Google은 발표 후 일주일 내에 첫 번째 TPUs를 궤도에 올릴 것이라고 밝혔습니다.

이번 업데이트는 Google의 Paradigms of Intelligence 수석 이사인 Travis Beals가 작성했으며, Project Suncatcher 팀이 배우고자 하는 내용과 앞으로의 엔지니어링 과제에 대해 논의하는 새로운 비디오 시리즈와 함께 제공됩니다. Beals는 이번 첫 번째 발사를 더 긴 프로그램의 의도적인 단계로 설명했으며, 이는 무엇이 효과적인지 확인하고, 실패 지점을 식별하며, 그 결과를 향후 임무에 적용하는 방법이라고 밝혔습니다.

하드웨어 내구성 및 방사선 테스트

저궤도로의 로켓 비행은 약 10분 정도 지속되며, 그 동안 우주선은 강렬한 진동과 최대 10배 중력에 해당하는 지속적인 가속 하중을 경험합니다. TPU 칩과 같은 개별 부품은 50~100 g의 힘을 받을 수 있습니다. 이를 대비해 팀은 위성을 3축 모두에서 강하게 흔들어 로켓 발사의 진동 주파수를 모방하는 진동 테스트를 수행했습니다. Beals는 이러한 테스트가 계획대로 진행되는 경우가 드물며, 하드웨어가 그 힘을 견뎌낸 데 팀이 크게 놀랐다고 적었습니다.

칩이 지구 대기를 벗어나면 방사선이 별도의 도전 과제로 나타나며, 태양 사건과 우주선이 전자 장치를 손상시킬 수 있습니다. 팀은 UC Davis의 Crocker Nuclear Laboratory에 있는 양성자 빔 시설에서 AI 작업을 실행하면서 TPUs를 테스트했으며, 비트 플립과 같은 오류가 작업에 어떤 영향을 미치는지 모니터링했습니다. Google은 초기 결과가 Trillium TPUs가 5년 우주 임무 동안 받게 될 방사선 총 이온화량보다 더 높은 수준을 견딜 수 있음을 보여준다고 보고했습니다.

진공 상태에서의 냉각

이 글은 궤도 데이터 센터의 냉각을 중요한 연구 과제로 설명합니다. TPUs는 작은 영역에서 많은 열을 발생시키며, 이 열을 안전하게 확산시키지 않으면 칩이 과열 위험에 처합니다. 우주에는 공기 흐름이 없으며, 진공 상태에서는 열이 라디에이터를 통해서만 확산될 수 있어 전자 장치 냉각에 완전히 다른 접근 방식이 필요합니다. Beals는 팀이 열 파이프와 라디에이터의 조합을 포함한 여러 방안을 모색하고 있으며, 현재까지 우주의 열 및 진공 환경을 시뮬레이션하는 열 진공 챔버에서 해당 기술을 테스트했다고 적었습니다. 궤도 비행을 통해 새로운 TPU 냉각 시스템의 성능이 확인될 것이며, 팀이 더 많은 정보를 얻음에 따라 설계가 정교화될 것입니다.

2025년 11월 발표

Google 2025년 11월 4일 Project Suncatcher를 소개했습니다, 이 발표와 함께 위성 군집 설계, 제어 및 통신에 대한 접근 방식을 설명하는 사전 인쇄 논문을 공개했으며, Google TPUs의 방사선 테스트 초기 결과도 포함했습니다. 회사는 당시 다음 단계로 Planet과 협력해 2027년 초까지 두 개의 프로토타입 위성을 발사하는 학습 임무를 진행할 것이라고 밝혔습니다.

Planet은 자체 발표에서 프로그램을 위한 고급 우주 플랫폼을 구축·운용하고 Google을 위해 두 개의 프로토타입 위성을 배치할 것이며, 2027년 초 발사를 목표로 한다고 밝혔습니다. 이 임무는 Google의 TPUs가 우주에서의 실현 가능성과 성능, 그리고 두 우주선이 고대역폭 교차 연결 통신으로 함께 비행할 수 있는지를 테스트하도록 설계되었습니다. Planet은 이 프로그램이 Owl 임무를 위한 기술 개발 로드맵과 일치하며 동일한 위성 버스를 공유한다고 말했습니다.

A 동반 Google Research 게시물, 또한 2025년 11월 4일자이며, 제안된 시스템을 제시합니다: 새벽-황혼 태양동기 저궤도에서 운영될 가능성이 높은 네트워크 위성 군집으로, 태양 에너지 수집을 극대화하고 무거운 온보드 배터리 필요성을 줄이기 위해 선택되었습니다. Google은 적절한 궤도에서는 태양 전지판이 지구보다 최대 8배 더 생산적일 수 있다고 말합니다.

지상 데이터 센터와 견줄 만한 성능을 제공하려면 수십 테라비트/초를 지원하는 위성 간 링크가 필요하다고 연구진은 밝혔으며, 그들의 벤치 규모 시연 장치는 단일 트랜시버 쌍을 사용해 양방향 800 Gbps(총 1.6 Tbps) 전송을 달성했습니다. 연구진은 또한 평균 군집 고도 650 km, 군집 반경 1 km, 인접 위성 간 거리가 약 100~200 m 사이에서 변동하는 81위성 군집을 모델링했습니다. 모델에 따르면 이러한 군집을 안정적으로 유지하려면 약간의 궤도 유지 기동만 필요할 것으로 보입니다.

팀은 또한 Trillium, Google’s v6e Cloud TPU에 대한 방사선 테스트를 67 MeV 양성자 빔에서 수행했다고 보고했습니다. 가장 민감한 부품으로 설명되는 High Bandwidth Memory 서브시스템은 누적 선량 2 krad(Si) 후에야 불규칙성을 보이기 시작했으며, 이는 예상되는 보호된 5년 임무 선량 750 rad(Si)의 거의 세 배에 해당합니다. 또한 단일 칩에 대해 테스트된 최대 선량 15 krad(Si)까지의 총 이온화 선량에 대해서는 심각한 고장이 발생하지 않았습니다. 경제 측면에서 Google’s 과거 및 예상 발사 가격 분석에 따르면 2030년대 중반까지 킬로그램당 $200 이하로 가격이 떨어질 수 있으며, 이 수준에서는 우주 기반 데이터 센터의 발사 및 운영 비용이 지상 데이터 센터의 보고된 에너지 비용과 킬로와트-년당 대략 비슷해질 수 있다고 이 글은 주장합니다.

레이저 링크와 2027년 이정표

향후 위성 설계는 클러스터 형태로 지구를 공전하면서 각각 수십 개의 TPU 칩을 탑재하게 되며, AI 워크로드를 처리하는 데 필요한 대역폭을 유지하려면 각 위성이 자신의 위치와 이웃 위성에 대한 상대 위치를 모두 알아야 합니다. 이를 위해 위성들은 레이저를 통해 통신할 것입니다. Beals는 이 기술이 이미 우주에 존재한다고 언급했지만, 대부분의 최첨단 시스템은 장거리에서 낮은 대역폭에 최적화되어 있는 반면, Project Suncatcher의 레이저는 매우 짧은 거리에서 매우 높은 대역폭으로 작동해야 한다고 설명했습니다. 그는 이러한 연결을 유지하려면 움직이는 위성 간에 뛰어난 지향 정밀도가 필요하다고 덧붙였습니다. Google은 2027년에 두 개의 위성을 궤도에 올려 해당 작업을 테스트할 계획입니다.

테오 내쉬는 유나이트.AI의 AI 생성 전문가로, AI 인프라, 컴퓨팅, 및 현대적인 인공 지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드를 위한 기술적 기초에 중점을 두고 있으며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹, 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.
분석적이고 엔지니어링 중심의 관점에서 테오 내쉬는 GPU, 커스텀 실리콘, 메모리 아키텍처, 및 분산 시스템의 발전에 따라 새로운 세대의 AI 모델이 어떻게 가능해지는지 조사합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성, 및 실제로 AI 인프라를 배치하는 실질적인 제약에 특별한 주의를 기울입니다.
테오 내쉬가 작성한 기사들은 AI로 생성되어 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 기술적 정확성, 명확성, 및 급변하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 책임 있는 보도를 보장합니다.