The development of carbon-neutral data centres in space¶
本文非常适合与 OEC 和 SpaceMicroDC(MICRO'23) 联动
- 背景与挑战:
- 随着AI和高性能计算的发展, 地面数据中心能耗和碳足迹激增.
- 同时, 卫星数量增加产生了海量"空间大数据", 传统将数据传回地面处理的方式导致了高延迟, 并加重了地面数据中心的能耗负担.
- 解决方案与目标:
- 为了实现碳中和并最大化卫星效能, 文章提出在太空中建设碳中和数据中心, 利用卫星搭载高级边缘计算和云计算能力.
- 太空环境的独特优势: 具备两个实现碳中和计算的关键特性
- 丰富的太阳能(可通过高效太阳能电池捕获).
- 巨大的冷热汇(深空), 可自发吸收计算产生的废热.
- 冷却技术的可行性:
- 模型分析表明, 由于深空温度极低, 太空中的辐射冷却效率远高于地面. 这使得在太空中部署低成本, 轻量级且热安全的主动辐射冷却系统成为可能.
- 提出的两大框架:
- 轨道边缘数据中心 (Orbital Edge Data Centre): 配备专用AI加速器的数据传感卫星, 用于在源头处理 空间原生大数据
- 轨道云数据中心 (Orbital Cloud Data Centre): 配备通用服务器和宽带连接的卫星星座, 用于处理 来自地面和空间的计算任务
- 评估与决策方法:
- 提出: 一种评估云数据中心生命周期碳利用效率 (Lifecycle CUE) 的建模方法
- 建议: 采用 carbon-aware multicloud solution, 即: 根据生命周期碳足迹, 在轨道云和地面云之间动态选择计算位置
积累部分数据
(1) OEC数据量超大
以Starlink为例, 其每天通过激光链路为客户传输超过42,000 TB的数据, 平均每颗卫星每天传输超过14 TB的数据
- 根据峰值吞吐量推算, 单星每日峰值数据传输量可达20.16 TB
- 据此估算, 大多数卫星每天的数据传输量可能在10-20 TB之间, 显示了空间数据生成和传输的巨大规模
(2) 环境问题刻不容缓
- 2021年, 全球数据中心和传输网络各消耗了全球约1-1.5%的电力(220-320 TWh)并排放了约0.5%的温室气体
- 尽管全球总占比看似不高, 但考虑到数据中心总数仅以千计, 这意味着单个数据中心的能源强度极高
- 仅2019年, 美国的数据中心就消耗了近6,200亿升水
A framework for orbital edge data centres

(1) 定义: 配备了"数据传感器"和紧凑型"高级数据处理器(AI加速器)"的卫星
(2) 其他配置: 足够大的太阳能电池板(动力) + 辐射冷却器(热处理)
AI Accelerator
AI加速器通常是专用的, 增强深度学习的紧凑型设备, 如NPU, GPU, FPGA和ASIC
(3) 作用: 仅在数据生成的源头(太空)进行边缘计算. 极少往地面方向传(仅一些metadata)
A framework for orbital cloud data centres

(1) 定义: 专用于计算, 功能更强大! 每颗计算卫星配备宽带连接和通用服务器, 服务器包含CPU, RAM, SSD, GPU, RAID和OS等组件
(2) 其他配置: 足够大的太阳能电池板(动力) + 可展开主动辐射冷却系统(热处理)
(3) 作用:

相比 "edge data centres", "cloud data centres" 通过虚拟化环境提供更广泛的服务: 包括卫星宽带、数据处理、存储和应用托管
- 直接处理超出轨道边缘计算能力的超大空间原生大数据
- 支持融合来自多个不同服务功能的传感卫星星座的数据
它主要负责与地面进行数据交互/传输的
别的跟碳中和有关, 不是笔者的研究重点. 这里梳理对比 edge centres 和 cloud centres:
| 核心对比指标 | Orbital Edge Data Centre | Orbital Cloud Data Centre |
|---|---|---|
| 定义与形态 | 配备数据传感器(如相机)和专用 AI 加速器的卫星 | 由配备通用服务器和宽带连接的计算卫星组成的星座(类似 Starlink) |
| 核心硬件 | 专用计算设备: 深度学习增强的紧凑型设备, 如 NPU, GPU, FPGA 和 ASIC | 通用服务器: 包含 CPU, RAM, SSD, GPU, RAID 和操作系统, 支持虚拟化 |
| 数据来源 | 空间原生数据: 主要处理自身传感器采集的数据 (如地球成像数据) | 混合来源: 既处理空间原生数据(来自其他卫星), 也处理地面外包的计算任务 |
| 主要功能 | 源头处理: 在数据产生的源头进行实时分析和过滤 | 多功能服务: 提供卫星宽带, 数据存储, 通用计算, 应用托管等云服务 |
| 与地面的关系 | 减少传输: 旨在替代传统的"弯管"传输, 仅下传处理后的高价值小数据 | 双向交互: 作为地面云的延伸, 接受地面任务外包, 并提供宽带连接 |
| 散热需求 | 可使用被动辐射冷却, 但在热量较大时也可考虑主动冷却 | 由于高性能服务器产生密集热量, 通常需要集成主动辐射冷却系统 |
从功能角度而言, cloud centres 更🐮一点