NVIDIA 支持的初创公司 Starcloud 最近在太空中首次成功训练了大型语言模型（LLM），标志着向太空数据中心迈出了重要一步。随着对计算能力和能源需求的增加，利用太空资源成为未来的发展方向。
Starcloud 于上个月成功发射了其 Starcloud-1卫星，该卫星搭载了 NVIDIA H100GPU，完成了对 Andrej Karpathy 所研发的 nano-GPT 模型进行训练，并在谷歌 DeepMind 的 Gemma 模型上进行了推理。Starcloud 的创始人兼首席执行官 Philip Johnston 在 LinkedIn 上表示:“我们刚刚在太空中使用 NVIDIA H100成功训练了第一个 LLM!我们也是第一个在太空中运行谷歌 Gemma 版本的团队!”
Johnston 进一步指出，这一成就标志着将计算资源转移至太空的重大进展，旨在减轻地球能源资源的消耗，利用几乎无限的太阳能。Starcloud 的首席技术官 Adi Oltean 也表示，H100在太空中的运作需要公司工程团队的创新和努力，团队计划未来测试更多模型。
Starcloud 成立于2024年，主张建立太空计算中心，以应对传统数据中心面临的环境压力。国际能源署预计，到2030年，数据中心的电力消耗将翻一番。此外，地球上的设施面临水资源匮乏和排放上升的问题，而太空平台可以利用不间断的太阳能，避免降温难题。
该公司计划建造一个完全由太阳能供电的太空数据中心，规模达到5吉瓦，覆盖面积达四公里，预计将超越美国最大的发电厂，同时比同等规模的地面太阳能农场更为便宜和紧凑。
除 Starcloud 外，谷歌、SpaceX 及贝索斯的蓝色起源等公司也在探索太空数据中心的可能性。谷歌最近宣布了 Suncatcher 项目，旨在将 AI 数据中心置于轨道上，利用卫星与高通量光学连接形成分布式计算集群。谷歌首席执行官 Sundar Pichai 称之为 “月球计划”，计划在2027年进行早期测试。
与此同时，SpaceX 也计划利用下一代 Starlink 卫星建立太空数据中心，并预计在未来五年内成为最低成本的 AI 计算选择。
划重点:
🌌 Starcloud 在太空中首次训练大型语言模型，标志着向太空数据中心的重大进展。
☀️ 该公司计划建立一个5吉瓦的太阳能数据中心，预计将超越最大的地面发电厂。
🚀 多家公司正在探索太空数据中心的可能性，推动太空计算的快速发展。
