- 내방사선 고전류 DC-DC 전력 설계로 AI1 트랜스폰더 성능·신뢰성 강화
스페이스칩스가 바이코의 전력 모듈을 적용해 AI 기반 위성 애플리케이션 개발에 속도를 내고 있다. 최신 초미세 공정 FPGA·ASIC을 탑재한 소형 위성의 전력 요구가 고전류·저전압으로 빠르게 이동하는 가운데, 스페이스칩스는 내방사선 고밀도 전력 아키텍처를 통해 온보드 AI 컴퓨팅의 한계를 확장한다는 전략이다.
소형 위성 임무가 5~10년 장기화되면서, 온보드 프로세서에는 높은 연산 성능과 함께 우주 환경에서의 열·방사선 조건을 견디는 전력 설계가 필수 요소로 부상했다. 고성능 프로세서는 저전압에서 대전류를 안정적으로 공급받아야 하며, 전력 변환 효율과 신뢰성은 시스템 성능을 좌우하는 핵심 변수로 작용한다.
AI1 트랜스폰더, 궤도 내 실시간 AI 처리 겨냥
이에 대응해 스페이스칩스는 ACAP 기반 AI 가속기를 탑재한 온보드 프로세서 카드 ‘AI1 트랜스폰더’를 선보였다. AI1 트랜스폰더는 최대 133 TOPS의 연산 성능을 제공하며, 지구 관측, ISAM(우주 내 정비·조립·제조), SIGINT, ISR, 통신 등 다양한 미션에서 실시간 자율 컴퓨팅을 지원한다. 장기 임무에 요구되는 신뢰성과 지속 가능성도 함께 고려했다.
스페이스칩스는 궤도 내에서 데이터를 처리하고 핵심 인사이트만을 지상으로 전송하는 방식이 위성 운용 효율을 크게 높일 수 있다고 보고 있다. 제한적인 RF 대역폭 환경에서 온보드 AI 처리는 위성 운영자의 선택지를 넓히는 대안으로 평가된다.
궤도 내 AI, 지구·우주 애플리케이션으로 확장
저궤도 관측 위성은 특정 지역에 대해 짧은 시간만 직접 가시선을 확보하는 경우가 많다. AI 알고리즘을 활용한 궤도 내 처리는 이러한 제약을 보완해, 지상과의 직접 통신이 어려운 상황에서도 보다 신속한 의사결정을 가능하게 한다. 스페이스칩스는 AI1 프로세서를 기반으로 우주 잔해물 추적, 위성 시스템 상태 모니터링, 악천후 패턴 식별, 농작물 생산과 연계된 강우 데이터 분석 등 다양한 활용 시나리오를 제시하고 있다.
산불과 화산 활동, 산업 사고로 인한 온도 이상 감지 역시 궤도 내 AI의 주요 활용 사례다. 이를 통해 비상 관리 조직은 위험 지역에 대한 대응 속도와 정확도를 높일 수 있다.
바이코 FPA, 고전류·저전압 전력 공급 핵심
AI 기반 온보드 컴퓨팅을 구현하기 위해 스페이스칩스는 바이코의 팩토라이즈드 전력 아키텍처(FPA)를 올 트랜스폰더 보드에 통합했다. FPA는 DC-DC 변환 기능을 독립 모듈로 분리해 전력 밀도와 효율을 동시에 높이는 설계 방식이다.
바이코의 내방사선 버스 컨버터 모듈(BCM)은 절연과 함께 28V 스텝다운을 담당하고, 프리레귤레이터 모듈(PRM)과 전압 변환 모듈(VTM)은 28V DC를 0.8V까지 변환해 고전류를 안정적으로 공급한다. 이러한 구성은 소형 폼팩터에서 높은 전력 밀도를 구현하는 데 초점을 맞췄다.
스페이스칩스는 바이코 FPA 적용을 통해 크기와 중량을 줄이면서도, 고성능 컴퓨팅에 필요한 전력 유연성을 확보했다는 설명이다. 듀얼 파워트레인 구조를 통한 내장 리던던시 역시, 결함 허용이 어려운 우주 환경에서 신뢰성을 높이는 요소로 작용한다.
전력 설계로 차세대 위성 컴퓨팅 기준 제시
스페이스칩스와 바이코는 이번 협력을 통해 궤도상에서 높은 전력 밀도와 신뢰성을 동시에 확보한 프로세서 보드를 구현했다. AI1 보드는 내방사선 특성을 갖춘 컴팩트한 설계로, 뉴스페이스 시대의 차세대 위성 컴퓨팅과 애플리케이션 설계를 뒷받침한다. 양사는 고성능 AI 처리와 전력 효율을 결합한 이번 아키텍처가 향후 위성 통신과 지구 관측, 우주 산업 전반에서 새로운 기준이 될 것으로 보고 있다.
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