SRAMに基づくカスタムチップ設計は、将来の宇宙望遠鏡に必要な計算能力を約59倍削減する可能性があり、遠くの銀河で地球型惑星の画像を取得することを容易にします。ミシガン大学の研究者たちは、将来の望遠鏡が大量のデータをリアルタイムで処理する必要があることを考慮し、メモリ中心の2つのチップアーキテクチャを設計しました。彼らの最も強力な設計は静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）を使用しており、従来のGPUベースのシステムの約3,000ワットの計算電力をわずか51ワットに削減できます。この差は宇宙において重要な意味を持ちます。
低い計算電力は、より小型の太陽光パネル、バッテリー、冷却システムを意味し、宇宙船の全体的な質量を減少させます。
研究者たちは、アメリカ航空宇宙局（NASA）が提案した居住可能な世界観測所の背景でこの設計を研究しました。この宇宙望遠鏡は、太陽系外の惑星における生命の兆候を探すことを目的としています。このような望遠鏡は、恒星の光を遮り、近くのより弱い惑星を明らかにするために、微小な光学歪みを継続的に補正する必要があります。問題は、計算能力の不足だけではありません。データがメモリとプロセッサの間を移動するのに必要なエネルギーは、計算に必要なエネルギーを超える可能性があります。
未来の宇宙望遠鏡の計算需要は大幅に削減される
ミシガン大学の計算機科学および工学の助教授であり、この研究の共同著者であるナサニエル・ブレイヤー（Nathaniel Bleier）は、「私たちの研究の重要な洞察は、将来の宇宙ミッションはより多くの計算能力を必要とするだけでなく、正しいタイプの計算能力も必要であるということです。これらのワークロードにおいて、ボトルネックはデータの移動にあり、計算そのものではありません。」と述べています。このボトルネックを解決するために、チームは2つのアーキテクチャを開発しました。一つは、27個の高帯域幅メモリチップを使用し、各チップは16個の動的ランダムアクセスメモリチップで構成され、カスタムプロセッサに接続されています。
2つ目の設計は異なるアプローチを取り、処理とデータを56個のカスタムチップに分散させ、各チップには約2GBの分散SRAMが含まれています。
このアーキテクチャは、データをプロセッサに繰り返し移動させる必要がなく、メモリと計算リソースをより近くに配置します。研究者たちは、Synopsys Design Compilerを使用してこれらのチップをシミュレーションし、消費電力、性能、物理的サイズを評価しました。また、設計が放射線によって引き起こされるエラーをどのように処理するかをテストし、計算中に宇宙放射線がビット値を反転させる10,000回のシミュレーションを行いました。
SRAM設計は最初に電力要求を90ワットに削減しました。特定のデータの精度を減少させる数学的技術を使用することで、研究者たちはこの数字をさらに51ワットに削減し、システムが潜在的な計算エラーを検出する能力には影響を与えませんでした。この51ワットの要求は、研究で評価された3,000ワットのGPUインフラストラクチャの59分の1に相当します。研究者たちは、この削減により宇宙船の質量が約2,425ポンド（1,100キログラム）から425ポンド（193キログラム）に減少すると推定しています。この差はミッションコストに重大な影響を与える可能性があります。
既定の航空宇宙計算に基づき、チームは宇宙船の重量を減少させることで、25年間のミッションで約4.3億ドルの節約が可能であると推定しています。
ミシガン大学の電気およびコンピュータ工学の博士課程学生であり、この研究の共同著者であるバリー・リュウ（Barry Lyu）は、「私たちは計算が宇宙科学が達成できる目標を拡張することを望んでおり、制限を設けることはありません。ワークロードに基づいてハードウェアを設計することで、将来のミッションに必要なリアルタイム処理を実現可能にできます。」と述べています。チームは次のステップとしてSRAMチップを製造し、実験室でテストを行い、設計をシミュレーションから実体のハードウェアへと進める計画です。
項目 規格 電力要求 51ワット 質量 425ポンド（193キログラム）