記憶體運算架構突破瓶頸！密西根大學SRAM晶片大幅降低太空望遠鏡功耗，為系外行星探索開啟新契機
科技產業資訊室 (iKnow) - 黃松勳 發表於 2026年8月6日
圖、記憶體運算架構突破瓶頸！密西根大學SRAM晶片大幅降低太空望遠鏡功耗，為系外行星探索開啟新契機
未來太空望遠鏡若要直接拍攝類地系外行星，除了需要更精密的光學系統之外，如何在太空環境中即時處理龐大影像資料，也逐漸成為影響任務成敗的關鍵因素。美國密西根大學（University of Michigan）研究團隊近日提出兩種以記憶體為核心（Memory-centric）的新型晶片架構，其中採用SRAM（Static Random Access Memory）的設計，可將原本約3,000瓦的GPU運算需求降至僅51瓦，功耗降低約59倍，同時大幅減輕衛星重量，為下一代太空科學任務帶來新的系統設計方向。
這項研究的重要性並不僅止於節省能源，而是重新思考太空運算架構的設計方式。研究指出，現行高效能運算系統最大的瓶頸往往不是計算能力不足，而是資料在處理器與記憶體之間頻繁搬移所消耗的大量能源。透過將資料與運算資源更緊密整合，可有效降低資料傳輸成本，進一步提升整體運算效率，讓未來太空望遠鏡具備更高即時分析能力。
研究團隊以NASA規劃中的「宜居世界天文台」（Habitable Worlds Observatory）作為應用情境進行模擬。該望遠鏡未來目標是搜尋類似地球且可能存在生命跡象的系外行星，但由於行星亮度遠低於鄰近恆星，因此系統必須持續修正極其細微的光學誤差，即時處理大量矩陣運算，以消除星光干擾並擷取微弱的行星訊號，對於運算效能與能源效率提出極高要求。
為解決資料搬移瓶頸，研究團隊提出兩種不同架構。第一種方案採用27組高頻寬記憶體（HBM），每組HBM由16層DRAM堆疊而成，並搭配客製化處理器，以提高資料傳輸效率。第二種方案則採用56個SRAM晶粒（Chiplet），每顆約配置2GB分散式SRAM，將資料與運算單元配置於相近位置，降低反覆存取主記憶體所造成的能源浪費。
研究團隊利用Synopsys Design Compiler完成晶片功耗、效能及面積模擬，同時針對太空高輻射環境進行10,000次錯誤注入測試，以模擬宇宙射線造成位元翻轉（Bit Flip）的情況。研究搭配演算法式容錯（Algorithm-Based Fault Tolerance, ABFT）機制，不僅成功偵測所有可能導致影像失真的重大錯誤，也未產生誤判，顯示此架構具備良好的可靠性。
模擬結果顯示，HBM方案可將功耗降至928瓦，而SRAM架構原本即可降低至90瓦；進一步透過降低部分資料運算精度後，最終功耗僅需51瓦，相較GPU架構減少約59倍。研究團隊估算，若將此成果應用於未來太空望遠鏡，整體衛星重量可由約1,100公斤降至193公斤，不僅減少太陽能板、電池與散熱系統需求，也有助於降低發射成本與系統複雜度。
研究進一步估計，以25年任務週期計算，衛星重量大幅降低後，可望節省約4.3億美元任務成本。對於深空探測而言，每降低一公斤重量，都可能帶來更高酬載能力、更低發射成本及更長任務壽命，因此晶片架構最佳化的效益，已不只是半導體設計議題，更直接影響整體太空任務經濟性與科學效益。
目前研究仍處於模擬驗證階段，下一步將製造SRAM晶粒並進行實體硬體測試，以驗證設計是否符合預期效能。若後續實驗成果順利，此類以記憶體為核心的運算架構，未來除了可應用於NASA新一代太空望遠鏡之外，也有望延伸至深空探測器、衛星AI邊緣運算及其他高可靠度航太系統。隨著AI、高效能運算與太空科技持續融合，如何降低資料搬移成本、提升每瓦效能，將逐漸成為下一世代太空晶片的重要發展方向，而記憶體運算架構也可能因此成為未來太空半導體設計的新主流。(1238字；圖1)
參考資料：
Memory chips cut computing power 59-fold, may trim satellite weight by 2,000 pounds. Interesting Engineering, 2026/8/3
Designing memory-centric chips for future space telescopes. University of Michigan Engineering News, 2026/8/3
Designing memory-centric chips for future space telescopes. University of Michigan Computer Science and Engineering, 2026/8/4
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