- Hewlett Packard Enterprise развернет компактный вычислительный модуль Spaceborne Computer-4 на луноходе Astrolab FLIP.
- Система проведет первые в истории тесты суперкомпьютеров (HPL и HPCG) и запустит локальные ИИ-модели прямо на лунной поверхности.
- Запуск запланирован на конец 2026 года на ракете SpaceX Falcon Heavy в рамках программы NASA CLPS.
Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления на Луне
Компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) анонсировала отправку своей вычислительной платформы четвертого поколения - Spaceborne Computer-4 (SBC4) - на поверхность Луны. Устройство отправится в космос на борту лунохода Flex Lunar Innovation Platform (FLIP) компании Astrolab в рамках инициативы NASA Commercial Lunar Payload Services (CLPS). Посадку в районе южного полюса спутника, неподалеку от горы Монс-Мутон (Mons Mouton), обеспечит модуль Griffin-1 от Astrobotic (подразделение Voyager Technologies).
Миссия рассчитана на год работы, а ее ключевой задачей станет локальная обработка данных, избавляющая от необходимости пересылать терабайты необработанной информации на Землю через узкий канал связи. Проект станет первой демонстрацией работы полноценных ИИ-алгоритмов и бенчмарков суперкомпьютерного уровня непосредственно на другом небесном теле.
Аппаратные особенности и радиационная стойкость SBC4
Модуль SBC4 существенно миниатюризирован по сравнению с оригинальным Spaceborne Computer 2017 года, работавшим на МКС. Платформа представляет собой безвентиляторный двухплатный блейд размером примерно 10 на 4-5 дюймов и толщиной в один дюйм. Тепло от чипов отводится напрямую в теплораспределительную плиту лунохода FLIP.
Хотя конкретный поставщик кремния держится в секрете из-за высоких эксплуатационных рисков, система включает в себя энергоэффективный центральный процессор, графический ускоритель и пару стандартных потребительских накопителей Kioxia BG6 M.2 NVMe SSD суммарной емкостью 1 ТБ, объединенных в зеркальный массив программного RAID 1. Опыт HPE показал, что компоненты потребительского класса отлично справляются с космическими условиями, если отказоустойчивость выстроена на уровне софта: система динамически снижает частоты или отключает блоки при перегреве и превышении радиационных порогов.
| Параметр | HPE Spaceborne Computer-1 (2017, МКС) | HPE Spaceborne Computer-4 (2026, Луна) |
|---|---|---|
| Форм-фактор | Серверная стойка, водяное охлаждение | Компактный безвентиляторный блейд (~10×4-5 дюймов) |
| Масса | Около 56 кг (124 фунта) | Сверхлегкий модуль для интеграции в шасси |
| Накопители | Классические твердотельные накопители | 1 ТБ Kioxia BG6 NVMe SSD (программный RAID 1) |
| Вычислительные задачи | HPL, HPCG (>1 Тфлопс) | HPL, HPCG, генеративные нейросети (LLM), RAG, LiDAR |
| Локация миссии | Низкая околоземная орбита (МКС) | Южный полюс Луны (район Mons Mouton) |
Научные задачи: LLM, машинное зрение и первый Top500 с Луны
На поверхности Луны SBC4 проведет стресс-тесты High Performance Linpack (HPL) и High Performance Conjugate Gradients (HPCG), что сделает его первым участником мирового рейтинга Top500, подавшим заявку с внеземного объекта. Помимо проверки производительности, интенсивные вычисления помогут разогревать платформу во время суровых 14-суточных лунных ночей.
В научный пакет NASA также входят испытания архитектуры FLUID (Federated Learning for Unbounded and Intelligent Decentralization), объединяющей модели Земли, МКС и Луны, а также локальной языковой модели (LLM) с поддержкой RAG для мгновенного анализа бортовой документации. Машинное обучение займется анализом потоков со стереокамер и лидаров лунохода для автономной навигации. Партнер проекта, компания Deloitte, протестирует комплекс предиктивной кибербезопасности Silent Shield.
Успех SBC4 откроет дорогу концепции Edge Computing на других планетах. Возможность обрабатывать сенсорные потоки и генерировать аналитические сводки прямо на борту решает фундаментальную проблему лунной связи: полусекундные задержки и критический дефицит пропускной способности радиоканала.
Поразительно, как они адаптировали обычные потребительские NVMe SSD для лунных условий чисто за счет софта. Интересно, как пассивное охлаждение справится с перепадами температур во время лунной ночи? И какие именно задачи локальные нейросети будут решать первыми — автономную навигацию или сразу анализ грунта?