本年 1 月，加拿大年夜公司 Kepler Communications 在轨安排了今朝全球最大年夜的轨道计算集群：在 10 颗在轨运行的卫星上搭载约 40 颗英伟达 Orin 边沿处理器，并经由过程星间激光链路实现互联。 Kepler 今朝已经拥有 18 家客户，并在本周一宣布最新客户——始创公司 Sophia Space，将在 Kepler 星座上测试其独特的轨道计算机软件。
业内专家估计，由 SpaceX、蓝色来源等公司构思的大年夜范围太空数据中间，真正落地可能要到 2030 年代。 在此之前，第一阶段的贸易机会在于当场处理在轨采集的数据，以加强各类贸易和当局航天载荷传感器的才能。
Kepler CEO 米纳·米特里表示，公司并不将自身定位为“数据中间公司”，而是太空应用的基本举措措施供给者，欲望成为在轨其他卫星、以及更低空无人机和飞机的收集办事层，为其供给连接与算力支撑。
与 Kepler 的收集型定位不合，Sophia 正在研发被动散热的太空计算机，试图解决轨道大年夜范围数据中间面对的关键挑衅之一：在不依附粗笨昂贵的主动冷却体系前提下，若何给高机能处理器散热。 在两边的新合作中，Sophia 将把其自研操作体系上传至 Kepler 的一颗卫星，并测验测验在两颗航天器上、共计六块 GPU 上完成体系的启动与设备。 这类操作在地面数据中间早已是习认为常，但在轨道情况中尚属初次，被视为 Sophia 为 2027 岁尾首颗自有卫星发射前的一项关键“去风险”测试。
对 Kepler 来说，这一合作是证实其收集价值的重要一步。 今朝，其星座重要承载和处理来自地面的上行数据，或来自自身航天器搭载的“托管载荷”数据。 跟着行业成熟，Kepler 估计将慢慢与更多第三方卫星对接，为其供给收集和在轨处理办事。 米特里称，越来越多卫星公司已在基于这种模式筹划将来资产构造，尤其是对合成孔径雷达等高功耗传感器而言，将数据处理外包给外部算力节点具有明显优势。 美国军梗直是这类需求的重要客户，其新一代导弹防御体系高度依附卫星对威逼目标进行探测和跟踪。 Kepler 此前已在一项美国当局演示项目中完成星地间激光链路验证。
米特里强调，从贸易逻辑上看，团队更信赖太空应用将以推理为主而非练习，是以更偏向于安排大年夜量分布式、面向推理义务的 GPU，而不是少数具备超强练习才能的“超等 GPU”。 “假如一块处理器须要消费数千瓦电力，却只有 10% 的时光在工作，那其实意义不大年夜，”他指出，“在我们的模式下，GPU 根本是 100% 负载运行。”
这一类“边沿计算”——在数据采集地点当场处理以晋升响应速度——被视为轨道数据中间最先表现价值的场景。 恰是这种路径选择，使 Kepler 与 Sophia 在成长偏向上差别于 SpaceX、蓝色来源等大年夜型航天企业，以及 Starcloud、Aetherflux 等专注于扶植类地数据中间架构、采取数据中间级处理器的始创公司。
一旦这类技巧在轨道情况中获得验证，太空算力的想象空间将被进一步打开。 Sophia CEO 罗布·德米洛指出，美国威斯康星州上周方才经由过程法案，禁止在本地新建数据中间，美国联邦层面也有议员提出类似限制。 在他看来，任何限制地面数据中间扩大的政策，都在客不雅上进步了太空数据中间的吸引力。
“这个国度可能再也不会出现新的数据中间了，”德米洛语带奚弄地说，“接下来情况只会越来越怪。”
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