太空运算时代到来！辉达亮相Space-1 Vera Rubin模组
辉达 (NVDA-US) 也要将 AI 送上太空。执行长黄仁勋今 (17) 日宣布，太空运算时代已经到来，此次推出 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模组，是款针对太空环境的产品，与 NVIDIA H100 GPU 相比，该模组上的 Rubin GPU 可为太空推论运算提供最高达 25 倍的 AI 运算能力，为轨道资料中心、先进的地理空间情报处理及自主太空营运提供次世代运算能力。
黄仁勋指出，随着辉达部署卫星星座并深入探索太空，智慧必须存在于任何生成资料的地方。跨太空和地面系统的 AI 处理能力，能够实现即时感知、决策制定和自主性，将轨道资料中心转化为探索工具，并把太空飞行器转化为自主导航系统。辉达正与合作伙伴携手，将公司的技术延伸到地球之外，大胆地将智慧带到前所未及之处。
辉达指出，最新的加速运算平台正开启太空创新的新时代，为轨道资料中心 (ODC)、地理空间情报和自主太空营运提供 AI 算力，公司透过将资料中心等级的效能带入尺寸、重量与功耗 (SWaP) 受限的环境，让 AI 应用能够从地面到太空、乃至太空环境之间无缝运作，同时支援日益複杂的任务需求。
NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模组与 H100 GPU 相比，该模组上的 Rubin GPU 可为太空推论运算提供最高达 25 倍的 AI 运算能力，为轨道资料中心、先进的地理空间情报处理及自主太空营运提供次世代运算能力。
NVIDIA IGX Thor 和 NVIDIA Jetson Orin 平台提供了高能效且高效能的 AI 推论、图像感知和加速资料处理能力，以紧凑型模组实现真正的在轨边缘运算。
辉达资料中心平台包括 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本 GPU，可为地理空间情报提供高资料输送量、随需应变的地面处理能力，在分析庞大图像档案时，与基于 CPU 的传统批量处理系统相比，效能提升高达 100 倍。
辉达补充，强化太空任务能力业界领导者 Aetherflux、Axiom Space、Kepler Communications、Planet、Sophia Space 与 Starcloud 正採用 NVIDIA 加速运算平台，在轨道与地面环境中推动次世代太空任务。
Aetherflux 创办人暨执行长 Baiju Bhatt 表示，Aetherflux 正为太空中的电力与运算开创全新的模式。NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模组可在轨道边缘环境中提供高效能且节能的 AI 运算，并由太阳能驱动。这使自主运作与关键任务服务得以实现，同时开启可扩展的太空 AI 基础设施，将 AI 能力延伸至地球之外。
Kepler Communications 执行长 Mina Mitry 表示，Kepler Communications 正在打造新一代资料网路，以实现太空中的即时连接。NVIDIA Jetson Orin 直接为我们的卫星提供了先进的 AI 功能，使我们能在星座间智慧地管理与路由资料，将我们的网路转变为更智慧、更高效的平台，从而降低延迟，并在全球规模下提供安全且可靠的连线。
Planet 共同创办人暨执行长 Will Marshall 表示，Planet 每天为地球拍摄影像，这是一项需要全球最先进运算能力才能应对的资料挑战。透过将 NVIDIA 的加速运算平台从太空整合至地面，我们大幅提升了对实体世界进行索引的能力。藉由 NVIDIA CorrDiff AI 模型，我们正以近乎即时的速度，将原始像素转化为可执行的洞察。透过这项合作，我们正在实现行星智慧 (planetary intelligence) 的革命性跃进，协助人类以相同于全球变化的速度做出更明智的决策。
Sophia Space 执行长 Rob DeMillo 表示，Sophia Space 致力于打造模组化、被动散热的託管运算平台，为客户提供专属基础设施，使其能在太空中直接运行应用程式。NVIDIA Jetson Orin 让我们能将 AI 能力嵌入这些基础设施，在严格的尺寸、重量与功耗限制下，支援即时处理与自主运作。这为太空带来类似云端的灵活性，也让轨道运算更具商业化的可行性。
Starcloud 执行长 Philip Johnston 表示，Starcloud 正打造专门定製的轨道资料中心，以直接在太空中提供云端和 AI 基础设施。借助 NVIDIA 技术，我们能够在轨道上提供真正的超大规模 AI 运算，透过在源头处理资料，减少对下行链路的依赖，并首次帮助客户在太空中运行训练和推论工作负载。这是将全球云端服务无缝扩展到太空的关键一步。
随着商业太空产业的快速扩张，意味着对轨道上即时资料处理的需求日益增长。NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模组可提供大规模的资料中心级 AI 能力，使大型语言模型和进阶基础模型得以直接在太空中运作。其紧密整合的 CPU-GPU 架构和高频宽互连技术提供了所需效能和记忆体，可即时处理来自太空设备的庞大资料流。透过将 Hyperscale AI 功能导入轨道平台，Space-1 Vera Rubin 模组开启了在轨分析、自主科学探索并快速生成洞察。
NVIDIA 资料中心平台支援地理空间情报随着太空生态系的扩张，其生成的资料量也不断增加。 虽然在轨运算提高了影像感测器、雷达和射频感测器等地理空间感测卫星的即时处理能力，但大多数收集到的资料将与地球上数百 PB 的历史档案汇合，以支援大规模地理空间趋势分析。
位于地面的地理空间图像处理系统历来都在 CPU 上运行，导致运算周转时间较长。与传统架构相比，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本 GPU 可大幅加速地面处理。
此外，透过利用 CUDA 的灵活性，地理空间情报用户可将处理能力部署于云端、边缘地面站和轨道上。这些用户还能够快速整合新的 AI 功能，并从这些庞大图像档案中动态提取洞察，以用于灾难回应和环境监测、气候和天气预报、基础设施和资源管理等。