Certes, mais le PDG de Google semble y croire.
Tensor Processing Unithttps://x.com/sundarpichai/status/1985754323813605423
Our TPUs are headed to space!
Inspired by our history of moonshots, from quantum computing to autonomous driving, Project Suncatcher is exploring how we could one day build scalable ML compute systems in space, harnessing more of the sun’s power (which emits more power than 100 trillion times humanity’s total electricity production).
Like any moonshot, it’s going to require us to solve a lot of complex engineering challenges. Early research shows our Trillium-generation TPUs (our tensor processing units, purpose-built for AI) survived without damage when tested in a particle accelerator to simulate low-earth orbit levels of radiation. However, significant challenges still remain like thermal management and on-orbit system reliability.
More testing and breakthroughs will be needed as we count down to launch two prototype satellites with @planet by early 2027, our next milestone of many. Excited for us to be a part of all the innovation happening in (this) space!
![]()
Apparemment 2 satellites prototypes seront envoyés en 2027.Un Tensor Processing Unit (TPU, unité de traitement de tenseur) est un circuit intégré développé par Google pour accélérer les systèmes d'intelligence artificielle par réseaux de neurones. À la différence d'un GPU (Graphics processing unit), ce circuit intégré ne contient pas de fonction pour le rendu graphique, mais uniquement des unités de calcul optimisées pour le calcul tensoriel sur un grand volume de données.
Donc il faut attendre 2028 et regarder où en sera le projet à ce moment là.
Il existe des milliers de satellites en orbite qui sont équipés de panneaux solaires pour alimenter un ordinateur de bord. Ben là c'est un peu pareil.
J'ai demandé à Grok pour rigoler :
Là ça semble stupide de s'ajouter autant de contraintes pour rien, mais vous verrez dans le futur.Pourquoi des panneaux solaires + TPU ?
- Alimentation :
Les satellites seront 100 % solaires, avec des panneaux optimisés pour un ensoleillement quasi-constant. Cela évite les contraintes énergétiques terrestres (réseaux électriques, eau de refroidissement). Les TPU, qui consomment beaucoup pour l'entraînement d'IA, seront refroidis par le vide spatial (éliminant 40 % des coûts de refroidissement au sol).- Tests prévus : Résistance aux radiations cosmiques (les TPU ont été testés pour 5 ans d'exposition équivalente), liens laser optiques à 1,6 Tbps pour interconnecter les satellites, et latence milliseconde dans un cluster de 81 satellites (vision à long terme).
- Économie : Avec les coûts de lancement en baisse (merci SpaceX), Google vise une parité coût avec les data centers terrestres d'ici 2035, pour répondre à l'explosion de la demande en compute IA.
Il y aura peut-être des constellations de satellites Google.
Il faudra remplacer les satellites régulièrement, mais ce que font plusieurs entreprises aujourd'hui.
- Chute drastique des coûts de lancement :
- Actuellement, lancer un kg en orbite coûte 1 500-2 900 $/kg (via SpaceX ou Rocket Lab).
- Projection : Moins de 200 $/kg d'ici mi-2030s, grâce à la "courbe d'apprentissage" des fusées réutilisables (Starship de SpaceX, etc.). Cela rend le lancement aussi abordable que l'énergie pour un data center terrestre (570-3 000 $/kW/an).
- Impact sur la durée de vie : Un satellite de 5 ans coûte ~200 $/kW/an en lancement amorti. Au-delà, c'est rentable si la constellation produit plus de valeur (compute IA) que les remplacements.
- Production d'énergie solaire 8x supérieure :
- En orbite sun-synchrone (aurore-crépuscule), les panneaux captent le Soleil quasi-continûment (pas de nuit ni d'atmosphère), générant 8 fois plus d'énergie qu'au sol.
- Résultat : Un satellite produit plus de kWh sur sa vie que son coût de lancement. Le Soleil émet 100 trillions de fois la consommation électrique humaine – l'espace en exploite une fraction infime, mais scalable à l'infini sans terres ni eau.
- Refroidissement gratuit et économies opérationnelles :
- Le vide spatial offre un refroidissement radiatif passif (COP ~25 vs. 2-3 au sol), éliminant 40 % des coûts de data centers terrestres (eau, électricité pour clim).
- Pas de contraintes terrestres : zéro terrain (les data centers IA pourraient consommer 81 GW aux US d'ici 2030, équivalent à tout le Texas), zéro émissions locales.
- Modularité et scalabilité des constellations :
- Pas de méga-satellites : Des clusters de 81 petits satellites (formation de 1 km, latence ms) interconnectés par lasers optiques (1,6 Tbps déjà testé en labo).
- Remplacement sélectif : Quand un satellite "meurt" (fin de vie), on en lance un nouveau sans arrêter le cluster. Les TPUs Trillium ont survécu à 5 ans d'exposition radiative simulée (15x les besoins).
- Échelle : Une constellation de milliers pourrait atteindre des térawatts de compute IA, pour des revenus via Google Cloud (entraînement de modèles, inférence).








Répondre avec citation






Quel est votre avis sur le sujet ?






Partager