NASA は、RISC-V を将来の宇宙ミッションの参照エコシステムにすることに傾倒しています

ISC-V は、宇宙飛行プロセッサを提供するために NASA によって選択されました

SiFive X280 は、ベクトル拡張機能を備えたマルチコア対応 RISC-V プロセッサであり、高性能を必要とするアプリケーションに最適です。

SiFive、創設者 とコンピューティングのリーダー RISC-V, 自身のウェブサイトで発表した 公式 NASA によって選ばれた 提供する のコア 宇宙飛行計算プロセッサ 高いパフォーマンス (HPSC) 次世代。

NASA の HPSC プロジェクトは、フライト コンピューティング技術を開発しています。 少なくともXNUMX倍の計算能力を提供します 現在のフライト コンピューターの。 NASA は XNUMX 月に、その HPSC プロジェクトが、各チップに複数の処理コアを搭載した新しく設計されたマルチコア チップと、それらを実行するためのオペレーティング ソフトウェアを提供すると発表しました。

NASA のエンジニアのチームが HPSC 開発アプローチを管理し、コンピューター チップの設計と提供の技術管理を行います。 L宇宙の自然放射線による電子部品の損傷s、最終的にそれらが失敗する原因となり、そこで実行される計算にエラーが発生します。 また、信号が地球から宇宙の離れた場所に伝わるまでに時間がかかるため、多くの宇宙活動は地球上の機器の助けを借りずに行う必要があります。

HPSC は、スペースに収まるように特別に設計されます。 また、必要な最も重要な操作に使用できる信頼性の高い結果を提供する機能も含まれます。たとえば、別の惑星へのロボットの着陸または飛行、宇宙飛行士の地球からの移動の支援、宇宙の小さな物体の近くでの操作などです。外側の太陽系.

電力が不足していることが多いため、 HPSC は、データを 100 倍速く処理できるように設計されています。 現在の宇宙仕様のコンピューターよりも 同じ量のエネルギーを使用しています。 また、使用していないときは機能をオフにし、不要なときは電力を削減することもできます。

HPSC は、事実上すべての将来の宇宙ミッションで使用されることが期待されています。、惑星探査から月および火星のミッションまで。 HPSC u280 コアの SiFive Intelligence X8 RISC-V ベクトル コアを使用します。、100 つの追加の SiFive RISC-V コアと共に、今日の宇宙船の計算能力を XNUMX 倍に向上させます。 この計算性能の大幅な向上は、自律ローバー、視覚処理、宇宙飛行、誘導システム、通信、その他のアプリケーションなど、さまざまなミッション要素の新しい可能性を開くのに役立ちます。

「RISC-V半導体の米国リーダーとして、世界有数の宇宙機関から最も重要なアプリケーションに電力を供給するために選ばれたことを非常に誇りに思います。 「X280 は、競合するプロセッサに比べて桁違いのパフォーマンスの向上を提供し、当社の RISC-V SiFive IP により、NASA は拡大するグローバル RISC-V エコシステムのサポート、柔軟性、および長期的な実行可能性から恩恵を受けることができます。 SiFive では、未来に制限はなく、私たちの革新の影響が地球をはるかに超えて広がっていることを嬉しく思います。 »

NASAの決定 とマイクロチップ RISC-V 設計の選択 これは、オープンでロイヤリティ フリーの RISC-V 命令セット (ISA) の新規性だけではありません。 Kang 氏によると、RISC-V アーキテクチャは es そのうちのXNUMXつ おそらく大規模な開発者ベースを持つでしょう 10年、15年、さらには20年で、したがって、eNASAにとっては安全な賭けです。

「現在の PowerPC チップを見ると、私たちは何十年も使用してきました。現在、PowerPC プログラマーは何人いますか?」と彼は言いました。 NASA の HPSC プロセッサの基盤となるアーキテクチャはわかっていますが、どのような放射線硬化が使用されるか、宇宙向けの半導体に必要なその他の特殊な処理など、設計が最終的にどのように実装されるかを待つ必要があります。

あらゆるタイプの NASA ミッションは計算能力を必要とするため、このアップグレードされたチップは、地上での科学ミッション、深宇宙ミッション、有人飛行など、NASA の将来のすべての取り組みに役立つ可能性があります。

さらに、RISC-V のオープンで協調的な性質により、学術および科学ソフトウェア開発者の幅広いコミュニティが、科学アルゴリズムおよびアプリケーションの開発に貢献し、多くの数学関数、フィルター、変換されたニューラル ネットワーク ライブラリなどを最適化することができます。

出典 https://www.sifive.com


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