惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

爱范儿
爱范儿
P
Palo Alto Networks Blog
月光博客
月光博客
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
I
InfoQ
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
腾讯CDC
T
Threatpost
D
DataBreaches.Net
Vercel News
Vercel News
F
Fortinet All Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Forbes - Security
Forbes - Security
U
Unit 42
C
Check Point Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
O
OpenAI News
量子位
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
V
Visual Studio Blog
Recorded Future
Recorded Future
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
The Last Watchdog
The Last Watchdog
S
Security Affairs
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
罗磊的独立博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
V
V2EX
小众软件
小众软件
S
SegmentFault 最新的问题
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
W
WeLiveSecurity
AI
AI
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
博客园 - 聂微东
I
Intezer
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
P
Proofpoint News Feed
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The Cloudflare Blog
博客园_首页
NISL@THU
NISL@THU
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Центры обработки данных в космосе — это ужасная, кошмарная и совершенно бесполезная идея
SLY_G · 2026-05-01 · via Все публикации подряд на Хабре

Центры обработки данных в космосе — это ужасная, кошмарная и совершенно бесполезная идея

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели397

Перевод

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, в спешном порядке объединяются с компаниями, занимающимися космическими запусками и спутниками, чтобы строить центры обработки данных в космосе. Скажу кратко: это не сработает

Для ясности: я бывший инженер и учёный НАСА с докторской степенью в области космической электроники. Я также проработал в Google 10 лет в различных подразделениях компании, включая YouTube и тот отдел облачных технологий, который отвечал за развёртывание ИИ-ресурсов, поэтому я вполне компетентен высказать своё мнение по этому вопросу.

Краткая версия статьи: это абсолютно ужасная идея, которая действительно не имеет никакого смысла. Для этого есть множество причин, но все они сводятся к тому, что электроника, необходимая для работы центра обработки данных, особенно развёртывающего ИИ-ресурсы на основе графических процессоров (GPU) и тензорных процессоров (TPU), является полной противоположностью тому, что работает в космосе. Если вы раньше не работали конкретно в этой области, я бы предостёрег вас от поспешных выводов, потому что реальность обеспечения функционирования космического оборудования в космосе не всегда интуитивно очевидна.

Энергия

Часть солнечной батареи МКС

Часть солнечной батареи МКС

Первая причина, на которую обычно ссылаются при обсуждении строительства дата-центра в космосе, — это якобы обилие источников энергии. На самом деле это не так. У вас есть два основных варианта: солнечная и ядерная энергия. Солнечная энергия подразумевает развёртывание солнечной батареи с фотоэлементами — по сути, аналога того, что установлено на крыше моего дома здесь, в Ирландии, только в космосе. Это работает, но не является чем-то волшебным по сравнению с установкой солнечных панелей на земле — потери энергии в атмосфере не так велики, поэтому интуитивное представление о необходимой площади вполне применимо. Самая большая солнечная батарея, когда-либо развёрнутая в космосе, — это батарея Международной космической станции (МКС), которая в пиковые моменты может выдавать чуть более 200 кВт энергии. Для её развёртывания потребовалось несколько полётов шаттлов и огромный объём работы — её площадь составляет около 2500 квадратных метров, что превышает половину размера поля для американского футбола.

Если взять за эталон NVIDIA H200, потребляемая мощность на одно устройство GPU составляет порядка 0,7 кВт на чип. Эти устройства не работают автономно, а эффективность преобразования энергии не достигает 100 %, поэтому на практике более подходящим ориентиром может служить показатель в 1 кВт на один GPU. Таким образом, огромная панель размером с МКС могла бы питать примерно 200 графических процессоров. Звучит внушительно, но давайте посмотрим на ситуацию с другой стороны: строящийся дата-центр OpenAI в Норвегии планирует разместить у себя 100 000 графических процессоров, каждый из которых, вероятно, потребляет больше энергии, чем H200. Чтобы достичь такой же мощности, нужно было бы запустить 500 спутников размером с МКС. Сравните это с тем, что одна серверная стойка (такая, какую продаёт NVIDIA в готовой конфигурации) вмещает 72 графических процессора, так что каждый гигантский спутник эквивалентен всего лишь примерно трём стойкам.

Атомная энергия не поможет. Речь здесь идёт не об атомных реакторах, а о радиоизотопных термоэлектрических генераторах (РИТЭГ), мощность которых обычно составляет около 50–150 Вт. Такой мощности не хватит даже на работу одного графического процессора, даже если вам удастся уговорить кого-то предоставить вам подкритический кусок плутония и не возражать против того, что у вас будут все шансы разбросать его по обширной территории планеты, когда ваша ракета-носитель взорвётся и разлетится на куски.

Терморегулирование

Усовершенствованная система терморегулирования МКС (Boeing)

Усовершенствованная система терморегулирования МКС (Boeing)

Я видел немало комментариев по поводу этой концепции, в которых люди говорят что-то вроде: «Ну, в космосе холодно, так что охлаждать оборудование будет очень просто, верно?»

Э-э… Нет. Определённо нет.

Охлаждение на Земле — дело относительно простое. Конвекция воздуха работает довольно эффективно: если направлять поток воздуха на поверхность, особенно на такую, которая имеет большое отношение площади к объёму (как, например, радиатор), тепло довольно эффективно отводится в воздух. Если требуется более высокая удельная мощность, чем даёт воздух (а графические процессоры с высокой мощностью определённо относятся к этой категории), можно использовать жидкостное охлаждение для отвода тепла от чипа к более крупному радиатору/теплоотводу, расположенному в другом месте. В дата-центрах на Земле обычно устанавливают контуры охлаждения, в которых оборудование охлаждается с помощью охлаждённой рабочей жидкости (обычно воды), циркулирующей по стойкам, при этом тепло отводится, а охлаждённая жидкость возвращается в контур. Обычно теплоноситель охлаждается за счёт конвективного охлаждения воздухом, так что в любом случае на Земле всё работает через воздух.

В космосе нет воздуха. Условия там настолько близки к полному вакууму, что с практической точки зрения разницы нет, поэтому конвекции просто не будет. В космической инженерии мы обычно думаем о терморегулировании, а не просто об охлаждении. Дело в том, что в космосе нет температуры как таковой. Температура есть только у материалов. Если спутник вращается, как курица на вертеле, он будет стремиться к постоянной температуре, примерно такой же, как у поверхности Земли. Если он не вращается, сторона, обращённая в сторону от Солнца, будет постепенно охлаждаться, причём нижний предел, обусловленный космическим микроволновым фоном, составляет около 4 кельвинов, что лишь немного выше абсолютного нуля. На стороне, обращённой к Солнцу, температура может подниматься до сотен градусов Цельсия. Поэтому управление тепловым режимом требует очень тщательного проектирования, чтобы тепло направлялось туда, куда нужно. Поскольку в вакууме нет конвекции, этого можно достичь только с помощью теплопроводности или какого-либо теплового насоса.

Я разрабатывал космическое оборудование, которое побывало в космосе. В одном конкретном случае я создал систему камер, которая должна была быть очень компактной и лёгкой, но при этом обеспечивать возможности съёмки научного уровня. В процессе проектирования основное внимание уделялось системе теплового управления — это было необходимо, поскольку на небольших космических аппаратах мощность ограничена, а тепловое управление нужно было реализовать при минимальной массе. Поэтому никаких тепловых насосов или других сложных устройств — я пошёл в другом направлении, разработав систему, потребляющую максимум около 1 ватта в пиковый момент и снижающую потребление примерно до 10% от этого значения, когда камера находится в режиме ожидания. Вся эта электроэнергия превращается в тепло, поэтому, если я могу потреблять 1 ватт только во время съёмки изображения, а затем отключать датчик изображения после попадания данных в ОЗУ, я могу сократить потребление вдвое, а когда изображение будет загружено в бортовой компьютер, я смогу отключить ОЗУ и снизить потребление до относительно незначительного уровня. Единственное, что требовало управления теплом, — это прикрутить край платы к шасси, чтобы внутренние медные плоскости на плате могли отводить выделяемое тепло.

Охлаждение даже одного процессора H200 станет настоящим кошмаром. Очевидно, что радиатор и вентилятор здесь совершенно бесполезны, но существует вариант H200 с жидкостным охлаждением. Допустим, мы его используем. Тепло от него нужно будет отводить на радиаторную панель — это не то же самое, что радиатор в автомобиле, ведь здесь нет конвекции, помните? — которая должна излучать тепло в космос. Предположим, что мы можем направить её в сторону, противоположную Солнцу.

Система активного терморегулирования (ATCS) на МКС является примером такой системы. Это очень сложная система, использующая контур охлаждения аммиаком и систему больших тепловых радиаторных панелей. Её предел рассеивания составляет 16 кВт, то есть примерно 16 графических процессоров H200, что чуть больше четверти наземного стоечного шкафа. Система тепловых радиаторных панелей имеет размеры 13,6 м × 3,12 м, то есть примерно 42,5 квадратных метра. Если взять за базовую величину 200 кВт и предположить, что вся эта мощность будет подаваться на графические процессоры, нам понадобится система в 12,5 раз больше, то есть примерно 531 квадратный метр, или примерно в 2,6 раза больше соответствующей солнечной батареи. Это будет очень большой спутник, по площади превосходящий МКС, и всё это ради эквивалента трёх стандартных серверных стоек на Земле.

Радиационная стойкость

Теперь мы переходим к теме моей докторской диссертации. Если предположить, что в космосе можно обеспечить как питание, так и охлаждение электроники, возникает дополнительная проблема — радиационная стойкость.

Первый вопрос: о какой части космоса идёт речь?

Если вы находитесь на низкой околоземной орбите (LEO), то вы находитесь внутри внутреннего радиационного пояса, где доза радиации аналогична той, которой подвергаются самолёты на большой высоте — больше, чем у пассажирского самолёта, но не критично. Дальше, на средней околоземной орбите (MEO), где находятся спутники GPS, спутники не защищены поясами Ван Аллена — хуже того, эта орбита буквально пронизывает их. За пределами поясов вы, по сути, находитесь в глубоком космосе (детали зависят от того, насколько близко к Солнцу вы находитесь, но принципы аналогичны).

В космосе существует два основных источника радиации — от нашей собственной звезды, Солнца, и из глубокого космоса. В основном это заряженные частицы, движущиеся со значительной долей скорости света, от электронов до атомных ядер с массой примерно до массы атома кислорода. Они могут наносить ущерб как напрямую, врезаясь в материал, из которого изготовлены микросхемы, так и косвенно, пролетая через кремниевую микросхему, ни с чем не сталкиваясь, но оставляя за собой след заряда.

Наиболее распространённым следствием такого явления является однократный сбой (single-event upset, SEU), когда прямое воздействие или (чаще всего) пролёт частицы через транзистор на короткое время (около 600 пикосекунд) вызывает появление импульса там, где его не должно быть. Если это приводит к изменению состояния бита, мы называем это SEU. Помимо повреждения данных, такие явления не вызывают необратимых повреждений.

Хуже всего — однократный латч-ап (эффект защёлкивания). Он происходит, когда импульс от заряженной частицы вызывает выход напряжения за пределы шин питания чипа, в результате чего транзистор фактически включается и остаётся включённым на неопределённое время. Я пропущу физику полупроводников, но вкратце: если это произойдёт неудачным образом, это может привести к появлению нежелательного соединения между шинами питания, что приведёт к необратимому выгоранию затвора. Это может разрушить чип, а может и нет, но без мер по смягчению последствий он может стать непригодным для использования.

В случае длительных миссий, к которым относятся космические центры обработки данных (поскольку их стоимость настолько высока, что для экономической рентабельности они должны находиться в космосе в течение длительного времени), необходимо также учитывать последствия облучения. Со временем рабочие характеристики микросхем в космосе ухудшаются: под воздействием многократных ударов частиц крошечные полевые транзисторы начинают переключаться медленнее, а их включение и выключение становится менее полным. На практике это приводит к снижению максимальной рабочей тактовой частоты и увеличению энергопотребления. Хотя это и не самая сложная проблема, её всё же необходимо смягчить, иначе можно столкнуться с ситуацией, когда чип, который нормально работал при запуске, перестаёт функционировать из-за недостаточного питания или охлаждения, либо из-за того, что тактовая частота стала выше той, которую чип способен выдержать. Поэтому необходимо иметь генератор тактовой частоты, который при необходимости может снижать скорость — это также можно использовать для управления энергопотреблением, так что вместо того, чтобы чип перестал функционировать, он просто будет работать медленнее.

Следующий вопрос из раздела «Часто задаваемые вопросы»: а нельзя ли просто использовать экранирование? Нет, вряд ли, или, может быть, только до определённой степени. Некоторые виды экранирования могут усугубить проблему — удар по экрану может вызвать поток частиц, которые затем вызовут сразу несколько ударов, последствия которых будет гораздо сложнее смягчить. Самые мощные космические лучи могут проходить через поразительное количество твёрдого свинца. Поскольку масса всегда имеет большое значение, редко удаётся использовать значительные объёмы экранирования, поэтому радиационная стойкость должна быть встроена в систему (это часто описывается как «радиационная стойкость по конструкции», RHBD).

Графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), а также оперативная память с высокой пропускной способностью, от которой они зависят, представляют собой абсолютно худший случай с точки зрения радиационной стойкости. Транзисторы с мелкой геометрией по своей природе гораздо более подвержены как SEU, так и латч-апу. Очень большая площадь кремниевого кристалла также увеличивает частоту ударов, поскольку она зависит от площади.

Чипы, действительно разработанные для работы в космосе, имеют иную структуру затворов и гораздо более крупную геометрию. Производительность используемых обычно процессоров примерно соответствует 20-летнему процессору PowerPC 2005 года выпуска. Более крупные геометрические размеры по своей природе более устойчивы как к SEU, так и к общей дозе облучения, а различные топологии затворов защищают от латч-апа, одновременно обеспечивая некоторую степень смягчения последствий SEU за счёт мелкозернистой избыточности на уровне схемы. Разработка GPU или TPU с использованием такого подхода, безусловно, возможна, но производительность будет составлять лишь небольшую долю от производительности GPU/TPU текущего поколения, предназначенных для использования на Земле.

Существует также подход «живём один раз» (я его так называю), при котором вы запускаете устройство в космос и надеетесь на лучшее. Это обычное явление для небольших кубсатов, и именно поэтому небольшие кубсаты часто выходят из строя через несколько недель на орбите. Caveat emptor!

Связь

Большинство спутников связываются с Землёй по радио. Достичь надёжной скорости выше 1 Гбит/с довольно сложно. Есть интересные разработки по использованию лазеров для связи со спутниками, но их реализация зависит от хороших атмосферных условий. Если сравнить это с типичной серверной стойкой на Земле, где межсоединение на 100 Гбит/с считается минимальным, то легко увидеть, что здесь тоже существует значительный разрыв.

Выводы

Полагаю, что такой проект реализовать вполне возможно, если вы действительно хотите это сделать, но, как я показал выше, во-первых, это будет чрезвычайно сложно, во-вторых, это обойдётся несоразмерно дорого по сравнению с наземными дата-центрами, и в лучшем случае обеспечит весьма посредственную производительность.

Если вы всё же считаете, что это стоит того, то удачи вам. Работа в космосе — дело не из лёгких. Лично я считаю, что это катастрофически плохая идея, но решать вам.