NVIDIA отправит GPU на Луну: ИИ-чипы Jetson впервые испытают на лунной поверхности

Компания NVIDIA продолжает расширять область применения своих графических процессоров далеко за пределы центров обработки данных, автомобилей и промышленных роботов. Следующей площадкой для испытаний фирменной платформы Jetson станет Луна.

Как сообщает TechCrunch, американский стартап Lunar Outpost, занимающийся разработкой роботизированных систем для космической инфраструктуры, объявил, что следующий луноход компании получит вычислительный модуль NVIDIA Jetson для обработки данных лидарной системы. Если миссия завершится успешно, это будет первый случай, когда GPU окажется на поверхности Луны и будет использоваться в реальных условиях космической эксплуатации.

По словам генерального директора Lunar Outpost Джастина Сайруса, инженеры намерены сравнить возможности платформы NVIDIA Jetson с традиционной бортовой вычислительной системой, уже имеющей космическую квалификацию. Главная задача — оценить преимущества более производительных GPU-решений и понять, насколько они подходят для работы в условиях повышенной радиации, экстремальных температур и ограниченного энергопотребления.

Проект реализуется в рамках программы NASA по привлечению частных компаний к исследованию Луны перед будущими пилотируемыми экспедициями. Новый ровер Lunar Outpost отправится к спутнику Земли на посадочном модуле компании Intuitive Machines и займётся исследованием труднодоступных участков поверхности, включая кратеры. Следующая миссия запланирована в район аномалии Райнер Гамма — загадочной области с необычными магнитными свойствами, происхождение которых до сих пор остаётся предметом научных дискуссий. Обе миссии должны стартовать до конца текущего года на ракете SpaceX Falcon 9.

Хотя семейство NVIDIA Jetson значительно менее известно широкой аудитории, чем ускорители Blackwell или архитектура Vera Rubin для ИИ-центров обработки данных, именно эти компактные и энергоэффективные модули широко применяются в робототехнике, беспилотных системах и промышленной автоматизации. Их главное преимущество заключается в возможности выполнять обработку данных непосредственно на устройстве, снижая задержки и уменьшая зависимость от каналов связи.

Источник: TechCrunch