Les GPU H100 de Nvidia s'envolent vers l'espace : Crusoe et Starcloud sont les pionniers des centres de données cloud alimentés par l'énergie solaire et basés dans l'espace

Les GPU H100 de Nvidia s'envolent vers l'espace : Crusoe et Starcloud sont les pionniers des centres de données cloud alimentés par l'énergie solaire et basés dans l'espace

Les premiers GPU Nvidia H100 s'envoleront vers l'espace le mois prochain. Cette annonce intervient alors que Crusoe, une entreprise spécialisée dans l'IA, dévoile son projet de devenir « le premier opérateur de cloud public à exécuter des charges de travail dans l'espace ». Le déploiement orbital de Crusoe Cloud sera alimenté par des GPU Nvidia H100 et des accélérateurs IA dans les satellites du centre de données IA de Starcloud, partenaire stratégique.

En 2022, Nvidia a rapporté que, pour leurs débuts dans les tests d'IA standard MLPerf, les GPU NVIDIA H100 Tensor Core ont établi des records mondiaux dans l'inférence sur toutes les charges de travail, fournissant jusqu'à 4,5 fois plus de performances que les GPU de la génération précédente. Ces résultats démontrent que Hopper est le meilleur choix pour les utilisateurs qui exigent des performances maximales sur des modèles d'IA avancés. Le H100, alias Hopper, a relevé la barre des performances par accélérateur dans les six réseaux neuronaux du cycle. Il a démontré sa supériorité en termes de débit et de vitesse dans des scénarios distincts sur serveur et hors ligne.

Récemment, les premiers GPU Nvidia H100 s'envoleront vers l'espace le mois prochain. Cette annonce intervient alors que Crusoe, une entreprise spécialisée dans l'IA, dévoile son projet de devenir « le premier opérateur de cloud public à exécuter des charges de travail dans l'espace ». Le déploiement orbital de Crusoe Cloud sera alimenté par des GPU Nvidia H100 et des accélérateurs IA dans les satellites du centre de données IA de Starcloud, partenaire stratégique.

Crusoe et Starcloud partagent une vision axée sur l'énergie d'une infrastructure de centre de données IA qui exploite l'énergie solaire dans l'espace. Les rayons lumineux riches en énergie émis par le soleil ne sont pas gênés par l'atmosphère terrestre dans l'orbite de Starcloud. Ainsi, les entreprises qui installent ce type de ressources dans l'espace peuvent bénéficier d'une « énergie renouvelable presque illimitée et peu coûteuse ». Selon les estimations, les centres de données solaires spatiaux bénéficieront de coûts énergétiques 10 fois inférieurs (y compris les coûts de lancement) à ceux des centres de données terrestres.


Comment Starcloud installe des centres de données dans l'espace

Les centres de données extraterrestres sont à l'horizon. Bientôt, un satellite équipé d'une intelligence artificielle de Starcloud, membre du programme NVIDIA Inception pour les start-ups, sera en orbite autour de la Terre. Il s'agit d'un grand pas en avant vers l'objectif ultime de la start-up, qui est de mettre en place des centres de données de pointe dans l'espace. Cela pourrait contribuer à relever les défis posés par la demande croissante en IA, notamment en matière de consommation d'énergie et de refroidissement des centres de données sur Terre.

« Dans l'espace, vous disposez d'une énergie renouvelable presque illimitée et peu coûteuse », explique Philip Johnston, cofondateur et PDG de la start-up basée à Redmond, dans l'État de Washington. « Le seul coût pour l'environnement sera celui du lancement, puis il y aura une réduction de 10 fois les émissions de dioxyde de carbone pendant la durée de vie du centre de données par rapport à l'alimentation d'un centre de données terrestre sur Terre. »

Le lancement prochain du satellite Starcloud, prévu en novembre, marquera les débuts cosmiques du GPU NVIDIA H100 et la première utilisation dans l'espace d'un GPU de pointe de classe centre de données. Le satellite Starcloud-1, qui pèse 60 kg et a environ la taille d'un petit réfrigérateur, devrait offrir une puissance de calcul GPU 100 fois supérieure à celle de toute opération spatiale précédente.


Comment les centres de données spatiaux peuvent améliorer la durabilité ?

Au lieu de dépendre de l'eau douce pour le refroidissement par des tours d'évaporation, comme le font de nombreux centres de données terrestres, les centres de données spatiaux de Starcloud peuvent utiliser le vide de l'espace lointain comme dissipateur thermique infini.

Le fait d'émettre la chaleur résiduelle sous forme de rayonnement infrarouge dans l'espace permet d'économiser d'importantes ressources en eau sur Terre, car le refroidissement ne nécessite pas d'eau. L'exposition constante au soleil en orbite signifie également une énergie solaire quasi infinie, ce qui évite aux centres de données de dépendre de batteries ou d'une alimentation de secours.

Starcloud estime que les coûts énergétiques dans l'espace sont 10 fois moins élevés que ceux des options terrestres, même en incluant les frais de lancement. « Dans 10 ans, presque tous les nouveaux centres de données seront construits dans l'espace », prédit Johnston.


Applications des centres de données spatiaux

L'un des premiers cas d'utilisation des centres de données extraterrestres est l'analyse des données d'observation de la Terre, qui pourrait servir à des applications de détection des types de cultures et de prévision météorologique locale. De plus, le traitement des données en temps réel dans l'espace offre d'immenses avantages pour des applications critiques telles que la détection des incendies de forêt et la réponse aux signaux de détresse. L'exécution de l'inférence dans l'espace, là où les données sont collectées, permet d'obtenir des informations presque instantanément, réduisant ainsi les temps de réponse de plusieurs heures à quelques minutes.

Les méthodes d'observation de la Terre comprennent l'imagerie optique avec des caméras, l'imagerie hyperspectrale utilisant des longueurs d'onde lumineuses au-delà de la vision humaine et l'imagerie radar à synthèse d'ouverture (SAR) pour créer des cartes 3D haute résolution de la Terre. Le SAR, en particulier, génère beaucoup de données — environ 10 gigaoctets par seconde, selon Johnston —, de sorte que l'inférence dans l'espace serait particulièrement avantageuse pour la création de ces cartes.

« Starcloud doit être compétitif par rapport au type de charge de travail que vous pouvez exécuter sur un centre de données basé sur Terre, et les GPU NVIDIA sont les plus performants en termes de formation, de réglage fin et d'inférence », a déclaré Johnston, expliquant pourquoi l'entreprise a choisi d'utiliser le calcul accéléré NVIDIA pour le lancement prochain de son satellite. « Faire partie du programme NVIDIA Inception a été essentiel, car cela nous a permis de bénéficier d'un soutien technique, d'un accès aux experts NVIDIA et aux GPU NVIDIA », ajoute Johnston.

Starcloud, qui vient d'obtenir son diplôme du programme Google for Startups Cloud AI Accelerator, prévoit d'exécuter Gemma, un modèle ouvert de Google, en orbite sur des GPU H100, prouvant ainsi que même les grands modèles linguistiques peuvent fonctionner dans l'espace. Pour ses futurs lancements, la start-up envisage d'intégrer la plateforme NVIDIA Blackwell, qui, selon Johnston, offrira des performances d'IA en orbite encore plus élevées, avec des améliorations pouvant atteindre 10 fois celles de l'architecture NVIDIA Hopper.

Source : Nvidia, Starcloud

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