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Xoo Yan은 정직하게 고개를 끄덕였다.스페이스X 팰컨9 타고 저궤도 진입
태양광 발전량 지상의 최대 8배
AI 전력난 해법 실험
“2035년 발사비 ㎏당 200달러
지상 데이터센터와 경쟁 가능”
구글이 자체 인공지능(AI) 반도체를 우주로 보냈다.지상 데이터센터의 전력·부지 한계를 벗어나 태양광으로 AI를 구동하는‘우주 데이터센터’구상의 첫 발을 뗀 것이다.
1일(현지시간) 오전 11시32분 미국 캘리포니아주 밴던버그 우주군기지에서 스페이스X의 팰컨9 로켓이 발사됐다‘트랜스포터-18’로 명명된 이번 로켓에는 구글의 AI 위성을 비롯해 소형 위성 등 130개 탑재체가 실렸다.발사 약 54분30초 뒤부터 11분에 걸쳐 탑재체들이 저궤도에 순차적으로 배치됐다.
이 가운데 냉장고 크기의 구글 위성에는 구글이 설계한‘트릴리움’텐서처리장치(TPU) 4개가 들어갔다.지구 관측 위성업체 플래닛랩스와 공동 개발한 시험 위성이다.구글이 지난해 공개한 우주 AI 인프라 연구 프로젝트‘선캐처(Project Suncatcher)’가 연구실을 벗어나 실제 우주에서 시험되는 것은 이번이 처음이다.
선캐처의 출발점은 AI 확산으로 폭증하는 전력 수요다.구글은 저궤도의 특정 궤도에서는 태양전지판이 거의 끊임없이 햇빛을 받을 수 있어 중위도 지상에 설치했을 때보다 연간 최대 8배 많은 태양에너지를 확보할 수 있다고 보고 있다.발전한 전력을 지구로 내려보내는 대신 전력이 있는 우주에 AI 반도체를 직접 올려 연산하겠다는 발상이다.구글 연구진은 장기적으로 “AI 연산을 확장하는 가장 확장성 높은 해법이 될 수 있다”고 평가했다.
이번 실험의 목적은 당장 우주에서 대규모 AI 모델을 학습시키는 데 있지 않다.지상용으로 설계된 TPU가 발사 충격과 우주 방사선,월드리프 캐릭터 슬롯진공 상태의 열을 견딜 수 있는지를 확인하는 일종의‘내구성 시험’이다.위성이 저궤도에 도달하기까지 약 10분 동안 최대 중력의 10배에 이르는 지속적인 가속과 진동이 발생하고,이문식 카지노TPU 같은 개별 부품에는 순간적으로 50~100g의 충격이 가해질 수 있다.구글은 발사 전 위성을 세 방향으로 흔드는 진동 시험을 실시했고 하드웨어가 이를 견뎠다고 밝혔다.
방사선도 관건이다.구글은 캘리포니아대 데이비스캠퍼스(UC데이비스)의 양성자 빔 시설에서 트릴리움 TPU에 방사선을 조사하며 AI 연산을 수행했다.실험 결과 TPU는 5년간 우주에서 받을 것으로 예상되는 누적 방사선량을 넘어선 수준에서도 영구적인 고장을 일으키지 않았다.
더 까다로운 문제는‘열’이다.지상 데이터센터에서는 팬과 냉각수로 열을 빼낼 수 있지만 진공 상태의 우주에서는 공기를 통한 냉각이 불가능하다.구글은 히트파이프와 방열판을 이용해 TPU의 열을 우주로 방출하는 방식을 시험하고 있다.이번 위성에서는 열 관리를 위해 TPU를 한 번에 약 15분씩 가동하며 구글의 오픈 AI 모델‘젬마(Gemma)’를 실행할 예정이다.
구글의 최종 구상은 위성 한 대를 거대한 데이터센터로 만드는 방식과 다르다.수십 개의 TPU를 탑재한 소형 위성 여러 대를 가까이 띄운 뒤 레이저로 연결해 하나의 AI 클러스터처럼 작동시키겠다는 것이다.구글 연구진은 650㎞ 상공에 위성 81대를 반경 1㎞ 안에 배치하는 모델을 예시로 제시했다.AI 학습에 필요한 통신량을 감당하려면 위성 간 링크당 약 10Tbps(초당 테라비트)급 대역폭이 필요하다.현재 상용 위성 간 광통신이 통상 1~100Gbps에 머물러 있어 기술적 격차가 크다.구글은 내년 위성 두 대를 추가로 띄워 고속 레이저 통신을 시험할 계획이다.
경제성을 좌우하는 최대 변수는 발사비다.구글 연구진은 스페이스X의 과거 발사 비용 하락 추세가 이어지고 스타십의 재사용이 확대될 경우 2035년께 저궤도 발사 가격이 ㎏당 200달러 밑으로 떨어질 가능성이 있다고 분석했다.이를 위해서는 누적 약 37만t,재밌는 연애 밸런스게임스타십 기준 약 1800회 분량의 화물을 추가로 우주에 보내야 한다.연평균으로는 약 180회 발사에 해당한다.
㎏당 200달러가 현실화되면 계산이 크게 달라진다.구글은 스타링크 위성 수준의 발전 효율을 가정할 경우 우주에서 전력 1㎾를 확보하는 데 드는 연간 비용이 약 810달러까지 낮아질 수 있다고 추산했다.미국의 AI 데이터센터가 전력 1㎾당 연간 570~3000달러를 쓰는 것과 겹치는 수준이다.
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