虽然我们的计算机和智能手机中的芯片的能力在过去十年中取得了惊人的进步，但有一个世界对这种能力的泛滥表示羡慕：航天工业。在太空征服的背景下，项目丰富——卫星星座、月球和火星项目、立方体卫星等。 – 我们发送到太空的机器的电子现实与我们放入手机的电子现实非常不同。太空对半导体来说是一个充满敌意的领域，经过强化以承受真空辐射的芯片的性能与在干燥陆地上运行的芯片相去甚远。
但事情正在发生变化，一种芯片可以加速我们对太空的征服和开发：VPU。该图像处理器（视觉处理单元），我们已经看到它在无人机、自动驾驶汽车和其他视频监控系统中的发展尤其明显。他们的角色？与 CPU 和 GPU 相比，可以更快、更高效地解释来自摄像头的信息。在这个全新的 VPU 世界中，一平方厘米的小芯片正在星空中找到自己的位置：英特尔 Myriad 处理器。
数据和计算之谜
在太空中，没有人听到你尖叫。但没有多少人支持你的计算。尽管他们能够正确管理他们的机器、探测器和其他相机，但适合太空的处理器并不是功率模型。 “到目前为止，所有太空任务（涉及图像，编者注）以同样的方式发生：卫星将数据发送到地球，由地面设备进行计算» 欧洲航天局 (ESA) 机载计算机系统专业工程师 Gianluca Furano 解释道。
问题 ？从太空向地面发送数据的带宽是有限的。提高图像处理或吞吐量会导致能耗和散热增加，这是空间中的两个极端限制因素。在经典场景中，卫星缓慢发送其所有图像，其中一些图像对应用程序不感兴趣（云、海洋区域等）。
这就是 Myriad 2 发挥作用的地方，这款最初用于无人机的芯片远非最新的芯片，而是在太空中创造了奇迹。 “这是太空开发领域将发生的一场真正的革命。»，Gianluca Furano 兴奋不已，他是他的第一颗立方体卫星，PhiSat-1（对于书呆子来说是 Φ-Sat-1），于 9 月 2 日成功发射。一颗卫星的任务纯粹是技术性的：专用于用高光谱相机进行成像，它必须证明人工智能芯片在太空中使用的相关性。
如果以传统方式装备，这颗纳米卫星别无选择，只能将图像逐滴传输到地面中继站。有时信息处理速度会减慢几个小时。 “使用 Myriad 2 芯片，卫星不会发送原始数据，而是自行处理，只向我们发送分析后的数据。例如，它可以检测森林火灾并直接向我们发送信息和 GPS 坐标。虽然有时需要一天的时间来传输、处理和编译信息，但使用 VPU，这个过程现在只需几分钟！”，他很高兴。
仅 1 瓦即可提供大量功率
VPU 的优势在于其专业性，这使得它们非常节能。太空中的有力论据。 “我们并没有盲目地集成 Myriad 2，我们进行了大量的基准测试、大量的内部测量。从 fPGA 到 CPU（无论是否空间）到 PC GPU 甚至 Nvidia 的 Jetson 等。我们发现，在图像分析方面，Myriad 2 的性能与 Jetson 一样好，但 TDP 仅 1 瓦！仅 Jetson 就消耗 10W，也就是说 PhSat-1 电子设备的总功率！”。然而，如果在地球上我们总能添加风扇、热管、水冷，以获得最佳性能，太空就不允许这种疯狂行为。
«高达 5W，无需主动冷却解决方案。但过了这个门槛，你就必须开始考虑它，这会增加重量、体积等。» 富良野先生解释道。 “给你一个想法，在火星漫游车上添加一个消耗 1 瓦的仪器意味着在这里添加一点额外的太阳能电池板，那里多一点电力，这将使它增加要带走的质量。在链条的末端，额外 1 瓦的功率和耗散意味着额外燃烧 1 吨燃料！»
因此，像 Myriad 这样的 VPU（推理之王）的能源效率可以节省能源、带宽和发送质量，因为它不需要“冷却”。但它也降低了硬件和软件成本。 “由于英特尔芯片已生产了数百万份，与太空组件相比，它的价格便宜，并且受益于良好的软件工具”。足以减少账单和工作时间。这并不是说一切都很容易。
太空，对跳蚤来说是一个充满敌意的环境
«我们花了两年时间才使我们的硬件基础符合太空要求»，G. Furano 解释道。 “我们加固了处理器周围的电子设备，包括电源”。但由于 Myriad 2 不是为太空开发的组件，因此有必要开发一个考虑到这些限制的软件部分。因此，内存管理和访问的功能本身已经发生了变化。将元素留在 RAM 中是不可能的，因为空间辐射会扭曲存储在那里的数据，甚至使系统停止服务。
解决方案是什么？始终从一张白纸开始：“为了避免任务累积造成的错误，每次图像计算之间内存都被完全清空。我们设计了算法和软件来控制存储在内存中的数据，以保证其可靠性。以及冗余例程，以防芯片元件无法正常工作»。
欧洲团队总共花了四年时间才开发出 CubeSat PhiSat-1。这解释了为什么它没有集成Myriad X 于 2018 年推出，而是 2016 年的“老”Myriad 2。”太空发展需要时间，我们永远跟不上消费品发展的速度»，为富良野先生辩护。但即使落后了近两代人——Keem Bay，Myriad 的替代品– 这个 VPU 是一场革命。
VPU（稍微）打开了科幻小说的大门
«VPU 为火灾和农业等观测科学开辟了新视野。但它们也将使目前不可行的事情成为可能“”富良野先生宣称。在这些不可能的任务中？对接车辆。 “与不合作对象的约会（就像一颗漂移的卫星，编者注）没有自主视觉计算系统是绝对不可能的。
Myriad 似乎是冠军的任务。 “训练机器很重要，但它只占任务的 1%。对于嵌入式系统来说最重要的是推理，它代表了99%的需求”。简而言之：驱动机器所需的功率仅在算法创建阶段才重要。一旦这些开发出来，需求主要集中在快速和节能的芯片上——这再次解释了为什么选择 Myriad 芯片而不是 Nvidia Jetson，它在学习方面更高效，但在应用方面却较差。
从自动驾驶系统到本地数据处理，VPU 令太空科学家、研究人员和工程师兴奋不已。他们非常乐意使用不适合他们的组件。 “太空永远无法推动大量生产富良野先生欣然承认。但这个社区依赖于另一个行业：汽车行业。随着自动驾驶汽车的出现，自动导航系统中涉及的传感器和处理器变得越来越强大。 “很明显，（未来）我们将使用许多（集成）在自动驾驶汽车中的组件»，他继续说道。
为他人带来成功
Φ-Sat-1 不是一个经典的科学任务，而是一项技术测试，旨在验证 VPU 在太空用途中的相关性……已经完成。 Gianluca Furano 的团队还验证了集成 Myriad-2 的两个硬件平台，每个平台都有自己的软件框架，适用于小型或大型卫星。
因此，这些设计工作，包括硬件和软件，将服务于五项而不是一项任务，所有这些都将来自公私合作伙伴关系。这一成功让Intel在低功耗AI芯片上取得了巨大的成功，这种成功与服务器芯片的“火力发电厂”截然不同——AMD的EPYC/Instinc、Nvidia的A100、Intel的Xeon和Xe HPC 。
英特尔的范式转变，其模型最初是由 x86 架构的力量竞赛塑造的。这也许会让这个在各个领域都受到干扰的巨头重新获得它所习惯的技术领先地位。
