富士通有限公司和山口大学联合开发了用于低轨道合成孔径雷达（SAR）卫星的低功耗边缘计算技术，该技术使用小型卫星上的冗余GPU来“近实时”（10分钟内）处理图像。
该技术由一个冗余计算机系统组成，该系统可以承受宇宙辐射引起的软错误以及相应的编程环境，同时在小型卫星约20W的典型功率限制内运行。在演示中，我们对SAR卫星的原始数据进行了L1和L2处理，成功估算出了以百米为单位的海上风速。这一结果也表明了应用于光学卫星和多高光谱卫星的可能性。
此外，富士通还准备了一个名为“Fujitsu Research SOft error Radiation Armor (FRSORA)”的库，允许用户在 Linux、Python 和 OSS 上轻松开发对宇宙辐射具有鲁棒性的程序，并计划于 2026 年 2 月发布。
从： 
开发低功耗边缘计算技术，利用小卫星上的冗余GPU实现近实时图像处理
【编辑部评论】
这种利用小型低轨SAR卫星“在约10分钟内估算出海上风速”的成就，不仅仅是缩短处理时间，还进一步推动了“将外层空间本身重新定义为边缘计算平台”的趋势。到目前为止，由于数据量巨大，原始SAR数据必须下行到地面站然后进行处理。然而，采用冗余GPU和20W级低功耗设计来进行在轨L1和L2处理的案例在世界上很少见。
技术要点是，它同时满足两个条件：“严重的功率限制”和“宇宙辐射引起的软错误”。是。虽然分配给小型卫星应用的功率据称约为 20W，实现冗余配置，允许两个处理器执行相同的处理并比较结果。处理时间（包括错误检测和重新计算）大约为 10 分钟。针对每个处理内容优化性能和功耗之间权衡的设计，可以说是一个将直接导致未来车载AI推理的架构概念。
另一件需要注意的事情是，“FRSORA”库安装在 Linux、Python 和通用 OSS 之上。过去，航天器软件需要大量专用的RTOS和专用工具链，这限制了开发人员的范围。以库的形式提供软容错功能，使 ML 工程师和 Python 工程师能够更轻松地与太空就绪代码进行交互。这一选择具有象征意义，因为它充当了通向将空间视为云和边缘的延伸的世界观的桥梁。
海上风速估计已被视为应用程序的切入点，这是一个很容易想象它未来将如何扩展的用例。能够以高分辨率了解海上当前位置与许多行业直接相关，例如船舶安全航行、港口运营以及海上风力发电运营的优化。此外，通过在光学卫星和多高光谱卫星上部署相同的框架，可以更及时地检测森林火灾、非法采伐、农作物健康和海洋污染等全球异常现象。
另一方面，如果有可能在轨道上完成高级分析，就需要仔细设计实时检测和通知的内容。实时处理与监视和安全直接相关的数据（例如海上活动和边境附近的活动）的可能性越大，操作指南和国际规则制定将变得越重要。在innovaTopia，我们相信未来的社会争论将集中在如何设计此类技术，不仅将其作为加强监视的手段，而且将其设计为“保护环境和人类生命的传感器网络”。
从长远来看，富士通和山口大学的这一举措开创了尝试将地面人工智能和高性能计算基础设施中常见的概念转移到太空极端环境的先例。通过考虑冗余GPU、软错误对策、L1/L2处理，甚至未来20W级恶劣条件下的AI处理，我们可以一睹未来5到10年外太空将如何演变成一个巨大的分布式边缘计算平台。当你在这种背景下关注新闻时，看似小众的技术公告开始看起来像是会改变人类感知和决策方式的片段。
【术语解释】
合成孔径雷达 (SAR)
一种雷达方法，将微波辐射到地球表面并分析反射波以生成二维图像。
冗长构成GPU
一种计算机配置，通过同时在多个 GPU 上执行相同的进程并比较输出结果来检测故障。
软错误
这是指由于宇宙辐射等因素而发生暂时性位翻转，但硬件本身并未受到物理损坏的错误现象。
L1处理
将原始SAR数据通过压缩处理转换为正常的二维图像的过程具有计算量大的特点。
L2处理
这是对L1处理后的图像进行有关地表和大气的校正，并估计海上风速和波高等物理量的处理阶段。
洋上风速推定
一种通过SAR图像分析海面粗糙度并估算海洋风速的遥感方法，分辨率可达数百米。
[参考链接]
富士通有限公司（外部）
一家总部位于日本的 ICT 公司，提供广泛的技术和服务，包括计算、人工智能和卫星相关系统。
国立大学法人 山口大学（外部）
总部位于山口县山口市的国立大学，还进行卫星数据分析和遥感等地球观测相关研究。
山口大学新闻资料（PDF）（外部）
本文档用图详细介绍了小卫星冗余GPU和低功耗边缘计算技术的背景和验证结果。
[参考视频]
[参考文章]
用于小卫星近实时图像处理的低功耗边缘计算技术（外部）
本文概述了小型 SAR 卫星的低功耗边缘计算技术，该技术运行具有 20W 级功率的冗余 GPU，可在约 10 分钟内执行 L1/L2 处理和海洋风速估计，并解释了未来使用星载 AI 的可能性。
富士通等低功耗边缘计算技术（外部）
它以新闻形式介绍了富士通和山口大学开发的小卫星低功耗边缘计算技术，包括约20W的功率限制、10分钟内的图像处理以及FRSORA库的预定发布。
富士通和山口大学开发小型卫星图像处理技术（外部）
作为一种配备冗余GPU和错误处理机制的小型卫星图像处理技术，它解释了使用20W级系统在10分钟内完成处理来估算海上风速的演示细节，以及未来的应用和FRSORA的作用。
[编者后记]
我认为，考虑到“20瓦和10分钟”的具体限制，这种低功耗边缘计算技术是对智能可以带入太空多远这一问题的答案。另一方面，考虑到“高分辨率”可以直接导致监控的强度，因此必须考虑它用于什么目的、用于什么治理。
如果这个“空间边缘”进入你工作的领域，你更喜欢什么样的服务和规则设计？如果我们能一起思考的话我会很高兴。