将来の宇宙望遠鏡向けメモリ中心設計チップを開発

系外惑星を探索する将来の宇宙望遠鏡が直面する課題の解決策として、ミシガン大学の研究チームがメモリ中心的なカスタムチップ設計を提案した。シミュレーション上では、従来のGPUベースのシステムと比べて電力消費を数十分の一に削減でき、衛星全体の設計を大幅に簡素化できる見通しが示された。

NASAが計画する「Habitable Worlds Observatory」は、太陽系外の惑星に生命が存在する可能性を探る宇宙望遠鏡である。地球型の系外惑星を撮影するには、リアルタイムで膨大なデータを処理しながら光学系の微細な歪みを継続的に補正し、恒星の光をブロックして近傍の暗い惑星を鮮明に捉える必要がある。しかし現在の放射線耐性プロセッサはこのような高速処理に対応できず、強力なGPU系統を用いると宇宙ミッション向けの限定された電力予算を大幅に超える。研究チームが指摘するように、根本的な問題は計算能力の不足ではなく、メモリとプロセッサの間でデータを移動させることの効率の悪さである。系外惑星撮像には大規模な行列演算が必要だが、計算量に比べてデータ量が極めて多く、計算よりもデータを運ぶことに膨大な時間と電力が費やされるという構図だ。

研究チームは二つの設計手法を考案した。一つは27個の高帯域幅メモリ（HBM）チップを横並びに配置し、各チップを16個のDRAMで構成する方式である。もう一つは、56個の小型チップレット（各々約2GBのSRAM搭載）にデータと処理を分散させ、各チップレットが独立して計算を行う方式だ。両者の根底にある考えは、データの集約地とそれを使う計算処理の場所を物理的に近づけることで、移動距離を減らし、ボトルネックを解消することである。シミュレーション結果によると、標準的なGPU設計では3,000ワットの電力が必要だが、27スタック構成のHBM方式では928ワット、56チップレット構成のSRAM方式では90ワットまで削減できた。さらに浮動小数点データを小数点以下7桁相当に丸める数学的な最適化を施したSRAM設計は、わずか51ワットで動作する可能性があり、これはGPUベース設計比で約59倍の削減を意味する。研究チームはこの設計の実現可能性を確認するため、宇宙環境で問題となる宇宙放射線によるエラーを1万件シミュレートし、「Algorithm-Based Fault Tolerance」と呼ばれる数学的な誤り訂正手法で全ての危険なエラーを検出できることを実証している。

宇宙では重量とコストが直結する。電力消費の増加は、より大容量の太陽電池パネル、より重いバッテリー、より大型の冷却用放熱器を必要とするため、衛星全体が肥大化する。研究チームの試算では、電力を3,000ワットから51ワットに削減した場合、衛星の総重量は1,100キログラムから193キログラムに減少し、25年間の長期運用を想定すると総コストで4億3,000万ドル単位の削減につながると考えられる。この研究の次段階は、SRAMチップレットを実際に製造し、実験室環境でその性能と放射線耐性を検証することである。

こうした宇宙望遠鏡向けカスタムチップの開発動向は、国際的な宇宙産業において重要な技術領域であり、高い信頼性と放射線耐性を備えたメモリやロジックチップレットの製造能力が求められる市場が広がっていくと考えられる。日本の電子部品・半導体メーカーにとって、宇宙ミッション向けの先端的なカスタムチップの製造・検証というサプライチェーンのポジションは、今後の事業機会として機能する可能性がある。

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