雖然我們的電腦和智慧型手機中的晶片的能力在過去十年中取得了驚人的進步，但有一個世界對這種能力的氾濫表示羨慕：航太工業。在太空征服的背景下，計畫豐富——衛星星座、月球和火星計畫、立方體衛星等。 – 我們送到太空的機器的電子現實與我們放入手機的電子現實非常不同。太空對半導體來說是一個充滿敵意的領域，經過強化以承受真空輻射的晶片的性能與在乾燥陸地上運行的晶片相去甚遠。
但事情正在發生變化，一種晶片可以加速我們對太空的征服和開發：VPU。此影像處理器（視覺處理單元），我們已經看到它在無人機、自動駕駛汽車和其他視訊監控系統中的發展尤其明顯。他們的角色？與 CPU 和 GPU 相比，可以更快、更有效率地解釋來自相機的資訊。在這個全新的 VPU 世界中，一平方公分的小晶片正在星空中找到自己的位置：英特爾 Myriad 處理器。
數據和計算之謎
在太空中，沒有人聽到你尖叫。但沒有多少人支持你的計算。如果他們能夠正確管理他們的機器、探測器和其他相機，那麼適合太空的處理器就不是權力的典範。 “到目前為止，所有太空任務（涉及圖像，編者註）以同樣的方式發生：衛星將資料傳送到地球，由地面設備計算» 歐洲太空總署 (ESA) 機載電腦系統專業工程師 Gianluca Furano 解釋。
問題 ？從太空向地面發送資料的頻寬是有限的。提高影像處理或吞吐量會導致能耗和散熱增加，這是空間中的兩個極端限制因素。在經典場景中，衛星緩慢發送其所有影像，其中一些影像對應用程式不感興趣（雲、海洋區域等）。
這就是 Myriad 2 發揮作用的地方，這款最初用於無人機的晶片遠非最新的晶片，而是在太空中創造了奇蹟。 “這是太空開發領域將發生的一場真正的革命。»，Gianluca Furano 興奮不已，他是他的第一顆立方體衛星，PhiSat-1（對書呆子來說是 Φ-Sat-1），於 9 月 2 日成功發射。一顆衛星的任務純粹是技術性的：專用於用高光譜相機進行成像，它必須證明人工智慧晶片在太空中使用的相關性。
如果以傳統方式裝備，這顆奈米衛星別無選擇，只能將影像逐滴傳輸到地面中繼站。有時資訊處理速度會減慢幾個小時。 “使用 Myriad 2 晶片，衛星不會發送原始數據，而是自行處理，只向我們發送分析後的數據。例如，它可以偵測森林火災並直接向我們發送訊息和 GPS 座標。雖然有時需要一天的時間來傳輸、處理和編譯訊息，但使用 VPU，這個過程現在只需幾分鐘！”，他很高興。
僅 1 瓦即可提供大量功率
VPU 的優勢在於其專業性，這使得它們非常節能。太空中的有力論據。 “我們並沒有盲目地整合 Myriad 2，我們進行了大量的基準測試、大量的內部測量。從 fPGA 到 CPU（無論是否空間）到 PC GPU 甚至 Nvidia 的 Jetson 等。我們發現，在影像分析方面，Myriad 2 的表現與 Jetson 一樣好，但 TDP 僅 1 瓦！光是 Jetson 就消耗 10W，也就是說 PhSat-1 電子設備的總功率！」。然而，如果在地球上我們總是能添加風扇、熱管、水冷，以獲得最佳效能，太空就不允許這種瘋狂行為。
«高達 5W，無需主動冷卻解決方案。但過了這個門檻，你就必須開始考慮它，這會增加重量、體積等。» 富良野先生解釋。 “給你一個想法，在火星漫遊車上添加一個消耗 1 瓦的儀器意味著在這裡添加一點額外的太陽能電池板，那裡多一點電力，這將使它增加要帶走的品質。在鏈條的末端，額外 1 瓦的功率和耗散意味著額外燃燒 1 噸燃料！»
像 Myriad 這樣的 VPU（推理之王）的能源效率可以節省能源、頻寬和發送質量，因為它不需要「冷卻」。但它也降低了硬體和軟體成本。 “由於英特爾晶片已生產了數百萬份，與太空組件相比，它的價格便宜，並且受益於良好的軟體工具」。足以減少帳單和工作時間。這並不是說一切都很容易。
太空，對跳蚤來說是一個充滿敵意的環境
«我們花了兩年時間才使我們的硬體基礎符合太空要求»，G. Furano 解釋。 “我們加固了處理器周圍的電子設備，包括電源」。但由於 Myriad 2 不是為太空開發的組件，因此有必要開發一個考慮到這些限制的軟體部分。因此，記憶體管理和存取的功能本身已經發生了變化。將元素留在 RAM 中是不可能的，因為空間輻射會扭曲儲存在那裡的數據，甚至使系統停止服務。
解決方案是什麼？永遠從一張白紙開始：「為了避免任務累積造成的錯誤，每次影像計算之間記憶體都被完全清空。我們設計了演算法和軟體來控制儲存在記憶體中的數據，以確保其可靠性。以及冗餘例程，以防晶片元件無法正常工作»。
歐洲團隊總共花了四年才開發出 CubeSat PhiSat-1。這解釋了為什麼它沒有集成Myriad X 於 2018 年推出，而是 2016 年的“老”Myriad 2。太空發展需要時間，我們永遠跟不上消費品發展的速度»，為富良野先生辯護。但即使落後了近兩代——Keem Bay，Myriad 的替代品– 這個 VPU 是一場革命。
VPU（稍微）打開了科幻小說的大門
«VPU 為火災和農業等觀測科學開闢了新視野。但它們也將使目前不可行的事情成為可能“，富良野先生宣稱。在這些不可能的任務中？對接車輛。 “與不合作對象的約會（就像一顆漂移的衛星，編者註）沒有自主視覺運算系統是絕對不可能的。
Myriad 似乎是冠軍的任務。 “訓練機器很重要，但它只佔任務的 1%。對嵌入式系統來說最重要的是推理，它代表了99%的需求」。簡而言之：驅動機器所需的功率僅在演算法創建階段才重要。一旦這些開發出來，需求主要集中在快速和節能的晶片上——這再次解釋了為什麼選擇 Myriad 晶片而不是 Nvidia Jetson，它在學習方面更高效，但在應用方面卻較差。
從自動駕駛系統到本地資料處理，VPU 讓太空科學家、研究人員和工程師興奮不已。他們非常樂意使用不適合他們的組件。 “太空永遠無法推動大量生產富良野先生欣然承認。但這個社群依賴另一個產業：汽車產業。隨著自動駕駛汽車的出現，自動導航系統中涉及的感測器和處理器變得越來越強大。 “很明顯，（未來）我們將使用許多（整合）在自動駕駛汽車中的組件»，他繼續說。
為他人帶來成功
Φ-Sat-1 不是一個經典的科學任務，而是一項技術測試，旨在驗證 VPU 在太空用途中的相關性…已經完成。 Gianluca Furano 的團隊也驗證了整合 Myriad-2 的兩個硬體平台，每個平台都有自己的軟體框架，適用於小型或大型衛星。
因此，這些設計工作，包括硬體和軟體，將服務於五項而不是一項任務，所有這些都將來自公私合作夥伴關係。這項成功讓Intel在低功耗AI晶片上取得了巨大的成功，這種成功與伺服器晶片的「火力發電廠」截然不同——AMD的EPYC/Instinc、Nvidia的A100、Intel的Xeon和Xe HPC 。
英特爾的典範轉移，其模式最初是由 x86 架構的力量競賽所塑造的。這也許會讓這個在各個領域都受到干擾的巨頭重新獲得它所習慣的技術領先地位。
