El Departamento de Energía de EE.UU. se ha asociado con Nvidia y Oracle para construir siete nuevas supercomputadoras de IA con el fin de acelerar la investigación científica y desarrollar IA con capacidad de agencia para el descubrimiento. Dos de estos sistemas, ubicados en el Laboratorio Nacional de Argonne, formarán la mayor infraestructura de supercomputación de IA del Departamento de Energía.
En su intervención en la Conferencia Anual de Tecnología de GPU de su compañía, Jensen Huang, CEO de Nvidia, anunció una colaboración con Oracle y Argonne, con sede en Illinois, para construir la supercomputadora de IA más grande jamás construida por el Departamento de Energía: Solstice, un sistema con 100.000 GPU Blackwell. Al interconectarse con Equinox, otro nuevo sistema que Nvidia y Oracle están construyendo en Argonne, con 10.000 GPU Blackwell, las supercomputadoras interconectadas tendrán un rendimiento de cómputo de IA combinado de 2.200 exaFLOP.
«Junto con Oracle, estamos construyendo la supercomputadora más grande del Departamento de Energía, que servirá como motor de descubrimiento en Estados Unidos, brindando a los investigadores acceso a la infraestructura de IA más avanzada para impulsar el progreso en campos que van desde la investigación en salud hasta la ciencia de los materiales», declaró Huang sobre los planes del dúo en Argonne.
Sin embargo, Solstice y Equinox no solo proporcionarán mayor potencia de procesamiento para los experimentos científicos en Argonne; también formarán parte del esfuerzo del laboratorio para «desarrollar científicos agénticos», señaló Nvidia. Si bien no proporcionó muchos detalles sobre las implicaciones de esto para la investigación científica en el laboratorio, Nvidia señaló que el objetivo de introducir la IA agéntica en la investigación científica del Departamento de Energía se centraba en «impulsar la productividad de I+D y acelerar el descubrimiento gracias a los fondos públicos para investigación en una década».
Se espera que Equinox entre en funcionamiento el próximo año, pero ni Nvidia ni el Departamento de Energía dieron un plazo para la llegada del gigantesco sistema Solstice al panorama de la supercomputación con IA. Argonne también planea lanzar otros tres nuevos sistemas basados en Nvidia en el laboratorio: Tara, Minerva y Janus. Se mencionó poco sobre estos sistemas, salvo que la compañía afirmó que estarían abiertos a investigadores de otras instalaciones para ampliar el acceso a la supercomputación basada en IA para quienes no cuentan con una máquina local.
Los Álamos también se suma a la iniciativa de la IA de Nvidia.
Para no quedarse atrás del plan de Argonne de una gigantesca supercomputadora de IA de Nvidia, el Laboratorio Nacional de Los Álamos en Nuevo México también recibirá dos nuevos sistemas basados en Nvidia Vera Rubin, a pesar de que el año pasado instaló un gran sistema de IA de Nvidia en el laboratorio: la supercomputadora Venado.
Vision, uno de los dos nuevos sistemas que llegarán al LANL en 2027, «se basará en el éxito» de Venado, según nos informó un portavoz de Los Álamos, aunque no se explicó qué significa exactamente. Vision se utilizará para cargas de trabajo no clasificadas en los campos de seguridad nacional, ciencia nuclear y de materiales, modelado energético e investigación biomédica, según informó el laboratorio.
El otro nuevo sistema, Mission, también estará impulsado por IA y se construirá con la plataforma Vera Rubin de Nvidia. Ambos sistemas también están siendo desarrollados por HPE con su plataforma Cray Supercomputing GX5000, pero Mission se utilizará para cargas de trabajo clasificadas de ciencia de seguridad nacional y reemplazará a la supercomputadora Crossroads, que entró en funcionamiento en el LANL en 2023. Al igual que Vision, Mission está previsto que entre en funcionamiento en 2027.
«Los sistemas Mission y Vision representan una inversión significativa en nuestras capacidades de ciencia de seguridad nacional y ciencia básica», declaró el director del LANL, Thom Mason, en el comunicado del laboratorio. «Estos sistemas están diseñados específicamente para la supercomputación en la era de la IA».
Que alguien se haya molestado en resolver el problema de la precisión de los agentes de IA antes de integrarlos en cargas de trabajo científicas es otra cuestión.
