კოსმოსში ყველაზე დიდი გამოთვლითი კლასტერი ამოქმედდა: ორბიტალური მონაცემთა ცენტრების ეპოქა იწყება
კანადურმა Kepler Communications-მა ორბიტაზე 40 Nvidia-ს პროცესორისგან შემდგარი ყველაზე დიდი გამოთვლითი კლასტერი აამუშავა, რაც კოსმოსური მონაცემთა ცენტრების განვითარებაში ახალ ეტაპს ნიშნავს.

მიუხედავად იმისა, რომ კოსმოსური მონაცემთა ცენტრების ირგვლივ დიდი აჟიოტაჟია, ორბიტაზე გრაფიკული პროცესორების (GPU) რაოდენობა ამ დრომდე საკმაოდ მცირე იყო. თუმცა, ვითარება იცვლება და ორბიტალური გამოთვლების ბიზნესი რეალურ ფორმას იძენს. ამჟამად ორბიტაზე არსებული ყველაზე დიდი გამოთვლითი კლასტერი კანადურმა კომპანია Kepler Communications-მა იანვარში გაუშვა. ის მოიცავს 10 მოქმედ თანამგზავრზე განთავსებულ 40 Nvidia Orin პროცესორს, რომლებიც ერთმანეთთან ლაზერული კავშირით არიან დაკავშირებულნი.
კომპანიას უკვე 18 კლიენტი ჰყავს. ორშაბათს ცნობილი გახდა ახალი პარტნიორის, სტარტაპ Sophia Space-ის შესახებ, რომელიც Kepler-ის თანამგზავრულ თანავარსკვლავედზე საკუთარი უნიკალური ორბიტალური კომპიუტერის პროგრამულ უზრუნველყოფას გამოცდის. ექსპერტები ვარაუდობენ, რომ ისეთი მასშტაბური მონაცემთა ცენტრები, როგორსაც SpaceX ან Blue Origin გეგმავენ, 2030-იან წლებამდე არ გამოჩნდება. პირველი ნაბიჯი კი ორბიტაზე შეგროვებული მონაცემების დამუშავება იქნება, რაც კერძო კომპანიებისა და სამთავრობო სააგენტოების კოსმოსური სენსორების შესაძლებლობებს გააუმჯობესებს.
Kepler-ის აღმასრულებელი დირექტორი, მინა მიტრი TechCrunch-თან საუბრისას აღნიშნავს, რომ კომპანია საკუთარ თავს არა მხოლოდ მონაცემთა ცენტრად, არამედ კოსმოსური აპლიკაციების ინფრასტრუქტურად მიიჩნევს. მათი მიზანია შექმნან ფენა, რომელიც უზრუნველყოფს ქსელურ მომსახურებას სხვა თანამგზავრებისთვის, დრონებისთვის ან საჰაერო ხომალდებისთვის.
ტექნოლოგიური გამოწვევები და Sophia Space-ის გადაწყვეტა
Sophia Space ავითარებს პასიური გაგრილების მქონე კოსმოსურ კომპიუტერებს. ეს ტექნოლოგია წყვეტს ორბიტალური მონაცემთა ცენტრების ერთ-ერთ მთავარ პრობლემას: მძლავრი პროცესორების გადახურების პრევენციას მძიმე და ძვირადღირებული აქტიური გაგრილების სისტემების გარეშე. ახალი პარტნიორობის ფარგლებში, Sophia საკუთარ ოპერაციულ სისტემას Kepler-ის ერთ-ერთ თანამგზავრზე ატვირთავს და შეეცდება მის კონფიგურაციას ორ ხომალდზე განაწილებულ ექვს გრაფიკულ პროცესორზე (GPU).
მსგავსი ოპერაციები დედამიწაზე არსებული მონაცემთა ცენტრებისთვის ჩვეულებრივი მოვლენაა, თუმცა ორბიტაზე ამის განხორციელება პირველად ხდება. პროგრამული უზრუნველყოფის გამართული მუშაობის დადასტურება Sophia-სთვის მნიშვნელოვანი ნაბიჯია რისკების შესამცირებლად, სანამ კომპანია 2027 წლის ბოლოს საკუთარ პირველ თანამგზავრს გაუშვებს. Kepler-ისთვის კი ეს პარტნიორობა საკუთარი ქსელის ეფექტურობის დამტკიცების საშუალებაა.
სამხედრო ინტერესი და ბაზრის პერსპექტივები
ამჟამად Kepler ამუშავებს დედამიწიდან ატვირთულ ან საკუთარი ხომალდების მიერ შეგროვებულ მონაცემებს. თუმცა, სექტორის განვითარებასთან ერთად, კომპანია გეგმავს მესამე მხარის თანამგზავრებთან დაკავშირებას ქსელური და გამოთვლითი სერვისების მისაწოდებლად. მინა მიტრის თქმით, თანამგზავრული კომპანიები მომავალ აქტივებს უკვე ამ მოდელის გათვალისწინებით გეგმავენ, რათა ენერგოტევადი სენსორების (მაგალითად, სინთეზური აპერტურის რადარის - SAR) მონაცემთა დამუშავება გარე რესურსზე გადაიტანონ.
ამ ტიპის სამუშაოებისთვის საკვანძო კლიენტი აშშ-ის სამხედრო უწყებაა, რომელიც ავითარებს რაკეტსაწინააღმდეგო თავდაცვის ახალ სისტემას. ეს სისტემა დაფუძნებულია თანამგზავრების მიერ საფრთხეების აღმოჩენასა და თვალთვალზე. Kepler-მა უკვე მოახდინა კოსმოსიდან ჰაერში ლაზერული კავშირის დემონსტრირება აშშ-ის მთავრობისთვის. სწორედ მონაცემთა შეგროვების ადგილზე მათი სწრაფი დამუშავება (Edge processing) იქნება ის სფერო, სადაც ორბიტალური მონაცემთა ცენტრები პირველად დაამტკიცებენ თავიანთ ღირებულებას.
სტრატეგიული განსხვავებები და მომავლის ხედვა
Sophia და Kepler-ის ხედვა განსხვავდება ისეთი გიგანტებისგან, როგორიცაა SpaceX და Blue Origin, ან სტარტაპებისგან (Starcloud, Aetherflux), რომლებიც ორიენტირებულნი არიან მასშტაბურ მონაცემთა ცენტრებზე. მინა მიტრის განმარტებით:
„ჩვენ გვჯერა, რომ კოსმოსში უფრო მეტად საჭიროა ინფერენცია (Inference), ვიდრე მოდელების ტრენინგი (Training). ამიტომ, ჩვენი მიზანია გვქონდეს მეტი განაწილებული GPU, რომლებიც ინფერენციაზე იმუშავებენ, ნაცვლად ერთი სუპერმძლავრი პროცესორისა. თუ მოწყობილობა კილოვატობით ენერგიას მოიხმარს და დროის მხოლოდ 10%-ში მუშაობს, ეს არაეფექტურია. ჩვენს შემთხვევაში, გრაფიკული პროცესორები დროის 100%-ში დატვირთულია.“
ტექნოლოგიების ორბიტაზე გამოცდის შემდეგ, შესაძლებლობები კიდევ უფრო გაიზრდება. Sophia-ს აღმასრულებელი დირექტორი რობ დემილო აღნიშნავს, რომ გასულ კვირას ვისკონსინის შტატმა მონაცემთა ცენტრების მშენებლობაზე აკრძალვა დააწესა, რასაც კონგრესის ზოგიერთი წევრიც უჭერს მხარს. დედამიწაზე არსებული ნებისმიერი შეზღუდვა კოსმოსურ ალტერნატივას უფრო მიმზიდველს ხდის. „ქვეყანაში მონაცემთა ცენტრებისთვის ადგილი აღარ რჩება. აქედან მოყოლებული, მოვლენები საინტერესოდ განვითარდება“, — დასძენს დემილო.
მსგავსი სტატიები

Anthropic-ისა და xAI-ს პარტნიორობა: რატომ აჩენს ეჭვებს ილონ მასკის ახალი გარიგება?
Anthropic-მა xAI-ს მონაცემთა ცენტრის სიმძლავრეები სრულად შეისყიდა. რას ნიშნავს ეს ილონ მასკის კომპანიისთვის და რატომ გადადის xAI „ნეოქლაუდის“ მოდელზე?

ხელოვნური ინტელექტის ტერმინოლოგია: გზამკვლევი მათთვის, ვისაც გაგება სურს
გაეცანით ხელოვნური ინტელექტის ძირითად ტერმინებს: AGI-დან და LLM-დან დაწყებული, რამაგედონითა და ვალიდაციის დანაკარგით დასრულებული. სრული გზამკვლევი AI სამყაროში უკეთ ორიენტირებისთვის.

Nvidia-მ წელს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში უკვე 40 მილიარდი დოლარის ინვესტიცია განახორციელა
Nvidia-მ 2026 წლის დასაწყისში AI ეკოსისტემაში 40 მილიარდ დოლარზე მეტი დააბანდა, მათ შორის 30 მილიარდი OpenAI-ში, რაც კომპანიის გლობალურ გავლენას კიდევ უფრო ზრდის.