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Google 首次把自研 TPU 送入太空,Suncatcher 原型卫星随 SpaceX 火箭升空

October 2, 2026

TechCrunch 报道配图:太阳能板展开的卫星停在洁净室内,画面右下可见 Planet 标识。

美国东部时间 10 月 1 日 14:32(北京时间 10 月 2 日凌晨 2:32),SpaceX 的一枚 Falcon 9 火箭从加州范登堡太空军基地升空。据 ,这次 Transporter-18 拼车任务共搭载 130 个载荷,其中包括 Google 的 Project Suncatcher 原型卫星。

Space.com 报道配图:直播画面中的 Transporter-18 任务,火箭升空后约 19 秒。

,这是 Google 第一次把自研芯片送入太空。这颗卫星由 Planet Labs 建造;,卫星搭载了 4 颗 Google 自研 AI 加速芯片(Tensor Processing Unit,TPU),未来几周将收集这些芯片在物理应力、辐射与极端温度下的在轨数据。TechCrunch 还提到,Suncatcher 不是这枚火箭上唯一的太空 AI 载荷,Satlyt 和 Cowboy Space Company 的任务也在其中。

Project Suncatcher 是 Google 去年公布的轨道 AI 计算研究项目。按照 ,团队此前完成的地面测试包括振动、热真空舱和质子束辐射;这次发射把测试搬到了真实太空。

入轨后测什么:1 千瓦供电、真空散热与 15 分钟一批

TechCrunch 报道,这次任务要验证 TPU 能否在太空工作,具体包括三件事:为芯片持续供应 1 千瓦电力、给芯片散热、让一系列模型跑起来看会不会出错。负责 Project Suncatcher 的 Google 高管 Travis Beals 说:「我们在地面做过测试,但你知道,没有任何测试能完全等同于真实环境。」

太空里没有空气对流,芯片的热量只能靠散热器辐射出去。Google 的博文说,要观察热管加散热器这套方案在轨道上的实际表现,再据此改进设计。

卫星完成在轨调试、正式投用后,TPU 将以 15 分钟一批的节奏运行;TechCrunch 称,这是为了不让卫星的供电与热管理系统持续承压。另据 ,这颗卫星大约有一个冰箱那么大,任务只运行几个月。

同行评审版论文:约 1,800 次 Starship 发射与每公斤 200 美元

发射当天,TechCrunch 报道说,Google 还发布了轨道数据中心白皮书的同行评审版本,论文将在 Joule 发表。其中,作者对发射成本的判断是:SpaceX 自 Falcon 1 以来保持着约每年 20% 的降本学习曲线,因此有理由预期其到 2035 年把发射价格压到接近每公斤 200 美元。

基于 Falcon 9 已发射的载荷量,作者推算:要走上同样的降本轨迹,SpaceX 的 Starship 需要把 370,000 吨载荷送入轨道;以每次 200 吨计算,这大约是十年 1,800 次发射,也就是每年 180 次。TechCrunch 指出,这对一款一年飞行从未超过 5 次的火箭来说要求很高;Elon Musk 提出过 Starship 到 2029 年达到每小时一发的频率。论文作者强调,他们的分析不是经济可行性研究。

重做的辐射测试:推理错误率约百万分之一,训练仍是问题

TechCrunch 报道,更新后的研究给出了一个好消息:Google 的芯片很可能扛得住太空辐射。但这个结论来自一次重做:Google 发现,测试中芯片的配置方式带来了比实际太空环境更多的屏蔽,于是不得不在粒子加速器里重做辐照测试。新的结果中,芯片逻辑电路上的错误略有增加;公司仍然相信,它们足以在卫星五年的寿命里承担大规模推理负载。

Beals 这样描述错误率:「如果看典型的推理操作,错误率非常低,大约百万分之一。但另一方面,如果要跑成千上万颗芯片、连续数月的大规模训练,这就已经是问题了。」

2027 年的两颗卫星与 81 颗编队设想

TechCrunch 报道,现在这颗卫星基于 Planet Labs 的标准平台;两家公司准备在明年(2027 年)进行一次演示,届时两颗更专门为高强度计算设计的卫星将尝试通过激光通信链路协同运行,承担更实质的负载。Google 的博文也把两颗卫星的在轨激光链路测试列为 2027 年的里程碑。

更远的目标,是一张由 81 颗卫星近距离编队、并行处理构成的轨道数据中心网络。Beals 说:「当你试图跑一个多机架负载时,TPU 之间的带宽和延迟真的非常重要……我们想的不只是今天存在哪些负载,而是五年后它们会在哪里。」TechCrunch 指出,这主要是因为要以经济的方式扩大轨道数据中心规模,所需的火箭目前还不存在。

Google 表示,接下来几周收集的在轨数据将用于改进后续设计;这批数据要回答的问题很基础:TPU 能不能在辐射、真空和极端温度的轨道环境中稳定工作。

参考链接

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