La actualidad manda y viendo cómo la tecnología en todos sus campos avanza cada año a niveles exponenciales, es necesario que las grandes compañías estén al pie del cañón trayendo todas esas mejoras al mundo. 

Así es como surge NVIDIA Eos, el superordenador creado por NVIDIA que ha llamado la atención de toda la comunidad tecnológica por sus locas capacidades gracias a un rendimiento impresionante y una arquitectura de vanguardia que desafía los límites de lo posible en el campo de la informática de alto rendimiento.

Clasificada como una auténtica bestia, se presentó por primera vez en la feria Supercomputing 2023 y actualmente ocupa el noveno lugar en la lista TOP500 de los superordenadores más rápidos del mundo —se queda justo por debajo del superordenador español Marenostrum 5—.

¿Pero qué es exactamente NVIDIA Eos y qué lo hace tan extraordinario? Es hora de conocer a fondo lo que Nvidia tiene preparado para todos y para el mundo de la inteligencia artificial en particular.

• ¿Qué es NVIDIA Eos?
• Pieza por pieza, así es este superordenador de NVIDIA
• ¿Vale y para qué servirá este monstruo de superordenador?

¿Qué es NVIDIA Eos?

NVIDIA Eos se presenta como un superordenador creado por NVIDIA, empresa líder en tecnología, que ha sacado a la luz esta potente máquina diseñada para realizar cálculos de inteligencia artificial extremadamente complejos a una velocidad increíblemente rápida. Al final, si se quieren hacer grandes cosas en este campo, hay que aportar de lleno por este tipo de sistemas.

La propia compañía describe a Eos como un sistema que puede alimentar una "fábrica de IA", ya que es un sistema SuperPod DGX H100 de gran escala. Además, comenta que es lo que le permite desarrollar sus propios avances en IA y muestra el poder de la última tecnología de Nvidia.

"Eos ofrecerá unos increíbles 18 exaflops de rendimiento de IA, y esperamos que sea el superordenador de IA más rápido del mundo cuando se implemente", comenta Paresh Kharya, director senior de gestión de productos y marketing de Nvidia. En términos simples, Eos puede realizar aproximadamente 18.400 millones de millones de cálculos por segundo cuando se trata de tareas relacionadas con la inteligencia artificial.

Eso sí, dejando a un lado sus componentes, de los que ahora se hablará, un dato relevante de este es su diseño modular y está pensado para que cualquier empresa pueda montar sus propios superordenadores de IA ajustados a sus necesidades.

Pieza por pieza, así es este superordenador de NVIDIA

diseñada para tareas de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento, está equipada con 576 sistemas DGX H100, cada uno con ocho GPU Nvidia H100, lo que suma un total de 4.608 GPU. Esto le permite a Eos lograr un rendimiento de 121,4 petaflops en precisión doble (FP64) y 18,4 exaflops en precisión mixta (FP8) para computación de alto rendimiento e IA, respectivamente.

Una pequeña parada en los exaflops y petaflops

Matizar esto de que los exaflops y petaflops. Eos tiene una potencia de 18,4 exaflops en aplicaciones de inteligencia artificial, lo que significa que puede realizar una cantidad enorme de cálculos matemáticos en un segundo. Por otro lado, cuando se menciona que tiene 121 petaflops, se está hablando de otra medida de rendimiento. Un petaflop es una medida de la velocidad a la que un ordenador puede realizar cálculos. 

Es como la velocidad de una bicicleta: si va a un petaflop, significa que puede hacer mil billones de cálculos por segundo. Así que cuando se dice que Eos tiene 121 petaflops, se refiere a que puede hacer alrededor de 121.000 billones de cálculos por segundo. 

Entonces, ¿por qué la diferencia entre 18,4 exaflops y 121 petaflops? Es porque los exaflops se utilizan específicamente para medir el rendimiento en inteligencia artificial, mientras que los petaflops son una medida más general de la velocidad de un ordenador y sus tareas, de ahí que se quede en puesto noveno y por debajo del Marenostrum 5, que tiene un rendimiento total máximo de cálculo de 314 petaflops.

Dejando esto a un lado y en cuanto al diseño de Eos, se basa en la arquitectura DGX SuperPOD y está optimizado para cargas de trabajo de IA y escalabilidad. Utiliza Mellanox Quantum-2 InfiniBand de NVIDIA, que ofrece velocidades de transferencia de datos de hasta 400 Gb/s, esencial para entrenar y escalar modelos de IA de gran tamaño sin problemas.

Además del hardware potente, Eos viene con un conjunto completo de software diseñado específicamente para el desarrollo e implementación de IA. Esto incluye software de desarrollo, orquestación y gestión de clústeres, almacenamiento acelerado y bibliotecas de red, así como un sistema operativo optimizado para cargas de trabajo de IA.

En cuanto al precio, claramente se desconoce, pero si cada NVIDIA H100 cuesta entre 30.000 y 40.000 dólares —recuerda que hay 4.608 en total—, y si se une todo al resto de componentes, se habla de unos 200 millones de dólares si se vendiese al público.

¿Vale y para qué servirá este monstruo de superordenador?

Eos será aprovechado por los equipos internos de ingeniería de software y desarrollo de IA de Nvidia para sus productos, incluidos vehículos autónomos y software de IA conversacional. También impulsará proyectos de investigación liderados por la compañía en áreas como la ciencia climática y la biología digital. 

"Cuando tengamos cargas de trabajo que realmente puedan beneficiarse del H100, y recomendadores y modelos de lenguaje, ahora, obviamente, esa carga de trabajo será la primera en Eos", dijo a HPCwire Charlie Boyle, vicepresidente y gerente general de DGX Systems en Nvidia.

Pero Nvidia también, por supuesto, pretende que Eos allane el camino para que los clientes construyan sistemas igualmente grandes. Boyle dijo que si bien "Nvidia quiere las mejores herramientas para que nuestros equipos de investigación y desarrollo las utilicen internamente", la parte más importante para los clientes de Nvidia es que "tenemos la copia exacta de lo que están ejecutando". 

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"Y la ventaja de construir una cosa y la ventaja de construir nuestros propios superordenadores a partir de esa cosa es que, prácticamente sin importar el tamaño de su sistema de un cliente, tenemos un sistema equivalente o más grande internamente", añade.

Por ejemplo, este superordenador podría servir para la industria farmacéutica. Si usasen Eos, podrían analizar rápidamente cómo interactúan diferentes compuestos con proteínas específicas en el cuerpo, identificar posibles efectos secundarios y evaluar la efectividad de diferentes dosis. Esto les permitiría tomar decisiones más rápidas e informadas sobre nuevos tratamientos, potencialmente salvando vidas.

En el caso de la industria de los vehículos autónomos, se podría mejorar la seguridad de estos mediante la simulación de accidentes y el desarrollo de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). Con la capacidad de cálculo masivo de Eos, las empresas pueden realizar simulaciones de colisiones, por ejemplo, en un tiempo récord.

Queda claro que, a medida que las empresas y los desarrolladores de todo el mundo buscan aprovechar el poder de la IA, Eos se posiciona como una pieza clave que promete acelerar el camino hacia aplicaciones impulsadas por la IA.