El Argonne National Laboratory del Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) ha incorporado dos sistemas nuevos, Tara y Minerva, al servicio de inferencia de la Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), su centro de supercomputación. Con ellos el servicio suma miles de GPU de NVIDIA, más de 50 modelos disponibles y soporte para herramientas de agentes de IA, según anunció la propia ALCF el 04/11/2026.
Las claves de la ampliación del servicio de inferencia de la ALCF en 30 segundos
- Tara aporta 672 nodos con 2.688 superchips NVIDIA GH200 y, según la ALCF, unas 100 veces la memoria de GPU que tenía antes el servicio.
- Minerva suma ocho nodos con 64 GPU NVIDIA B200, y Metis pasa de 32 a 96 procesadores SambaNova SN40L.
- El catálogo supera los 50 modelos y se usa por API o chat web.
- Lo pueden usar investigadores de los laboratorios del DOE, la comunidad de usuarios de la ALCF y los equipos de la Genesis Mission.
El servicio, conocido en la documentación técnica como ALCF Inference Endpoints, permite a los científicos consultar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) y otros modelos de IA sin tener que desplegar ni mantener la infraestructura que hay detrás. Los modelos se ejecutan en las instalaciones de la ALCF, algo que el laboratorio presenta como un entorno seguro para trabajar con datos de investigación sensibles. Hasta ahora el servicio se apoyaba en Sophia, un clúster de NVIDIA DGX A100, y en Metis, basado en procesadores de SambaNova.
La nota de la ALCF vincula la ampliación con la Genesis Mission, la iniciativa nacional del DOE para aplicar la IA a la ciencia, la seguridad nacional y la energía, dirigida por el subsecretario de Ciencia, Darío Gil. El texto de Argonne usa además una terminología poco habitual: habla de «super intelligence» (SI), que equipara a la inteligencia artificial, una denominación que el DOE también emplea en sus anuncios recientes sobre la Genesis Mission.
Tara, Minerva y la ampliación de Metis: qué hardware hay detrás
El sistema más grande es Tara. Según la ALCF, se ha desarrollado en colaboración con HPE sobre la arquitectura de clase exaescala HPE Cray Supercomputing EX4000 y tiene 672 nodos que reúnen 2.688 superchips NVIDIA GH200 Grace Hopper, que combinan CPU y GPU en un mismo módulo. El laboratorio calcula que Tara, por sí sola, multiplica por unas 100 la memoria de GPU de la que disponía el servicio hasta ahora. Esa memoria es lo que limita qué modelos se pueden alojar y cuántas peticiones simultáneas se atienden.
Minerva es más pequeño. Lo ha construido World Wide Technology (WWT) y está formado por ocho nodos con 64 GPU NVIDIA B200, de la generación Blackwell. La ALCF también ha ampliado Metis de dos a seis SambaRacks, hasta un total de 96 procesadores SambaNova SN40L, diseñados para inferencia de alto rendimiento y baja latencia. La ficha pública del AI Testbed de la ALCF todavía describe Metis con 32 aceleradores repartidos en 16 nodos, la configuración anterior a esta ampliación.
| Sistema | Hardware | Escala | Software de servicio |
|---|---|---|---|
| Tara (nuevo) | NVIDIA GH200 Grace Hopper sobre HPE Cray EX4000 | 672 nodos, 2.688 superchips | DirectAPI |
| Minerva (nuevo) | NVIDIA B200 | 8 nodos, 64 GPU | DirectAPI |
| Metis (ampliado) | SambaNova SN40L | 6 SambaRacks, 96 procesadores | DirectAPI |
| Sophia | NVIDIA DGX A100 | 24 nodos, 8.320 GB de memoria de GPU | vLLM |
La documentación de la ALCF ya muestra los cuatro clústeres como activos y añade que habrá sistemas adicionales próximamente, sin concretar cuáles ni cuándo. No todos ofrecen las mismas funciones: Sophia, que funciona con vLLM, admite también embeddings y procesamiento por lotes, mientras que Metis se limita a las interfaces de chat y de respuestas.
Tara y Minerva no salen de la nada. El 28/10/2025, Argonne presentó junto a NVIDIA, HPE y WWT tres sistemas orientados a inferencia y formación (Minerva, Janus y Tara), el mismo día en que el DOE, NVIDIA y Oracle anunciaron Solstice y Equinox, los futuros superordenadores de IA de Argonne con 100.000 y 10.000 GPU Blackwell. En aquel comunicado, Argonne describía Tara como un sistema adquirido en colaboración con NVIDIA; la nota actual pone el acento en HPE y su arquitectura Cray. Equinox estaba previsto para entregarse en 2026 y la nota de esta semana no actualiza su calendario.
Más de 50 modelos, acceso por API y un entorno tipo chat
Según la ALCF, el servicio ofrece ya más de 50 modelos, desde LLM de pesos abiertos muy extendidos hasta modelos fundacionales científicos y de visión por ordenador. Entre las incorporaciones recientes cita Muse Spark Open de Meta, Beam de Reflection y Mistral Large 4. El catálogo incluye también familias conocidas como Gemma, de Google, y Llama, de Meta, además de modelos científicos como AuroraGPT y GenSLM.
Hay dos vías de acceso. La primera es una interfaz de programación de aplicaciones (API) compatible con la de OpenAI, a la que se accede con un token que se obtiene con las herramientas alcf-tokens y alcf-ai. La segunda es una interfaz web tipo chat basada en Open WebUI, disponible en inference.alcf.anl.gov. La autenticación se hace con credenciales de los laboratorios nacionales y de la ALCF, y los tokens duran 48 horas, con una reautenticación obligatoria cada 30 días. El procesamiento por lotes, según la propia documentación, todavía es interno de la ALCF.
Detrás está FIRST (Federated Inference Resource Scheduling Toolkit), un sistema que el equipo de la ALCF presentó en los talleres de la conferencia SC25. Reparte las peticiones entre clústeres de computación de alto rendimiento (HPC), mantiene nodos «calientes» con modelos cargados para reducir la latencia y escala los recursos según la demanda. La ALCF dice que sigue trabajando en la forma de entregar las respuestas, en reutilizar información de peticiones anteriores para acortar los tiempos y en equilibrar la carga entre sistemas.
Agentes de IA conectados a la supercomputación
El soporte a flujos de trabajo con agentes es, según Argonne, una de las principales líneas de desarrollo del servicio. Los investigadores ya pueden usar los modelos de la ALCF con herramientas de agentes como Pi, OpenCode, Codex y Claude Code, y el equipo ha preparado software para facilitar esa conexión. Lo que todavía no existe es la pieza siguiente: herramientas para que los agentes interactúen directamente con la instalación, por ejemplo para lanzar trabajos de cálculo o acceder a datos de los sistemas de ficheros de la ALCF. Argonne lo presenta como un objetivo en desarrollo.
La directora de Ciencia de la ALCF, Katherine Riley, sostiene en la nota (cita traducida del inglés) que «estamos llegando a un punto en el que los flujos de trabajo con agentes desempeñan un papel mucho mayor en el proceso científico». Venkat Vishwanath, responsable del equipo de IA de la ALCF, explica que el centro está incorporando servicios y herramientas que complementen sus sistemas de cálculo, a medida que la inferencia gana peso en la ciencia.
Argonne pone dos ejemplos. ChemGraph, un marco de agentes desarrollado en el laboratorio para química computacional y ciencia de materiales, usa LLM alojados en el servicio para planificar y coordinar simulaciones a partir de una descripción en lenguaje natural. El otro es SYNAPS-I, un proyecto de la Genesis Mission sobre experimentos autónomos en fuentes de luz y de neutrones del DOE. Para él, la ALCF integró los modelos de visión SAM 3 y DINOv3 de Meta. En una demostración, un agente localizó la interfaz entre dos regiones de una muestra de microelectrónica: escaneó la muestra, analizó las imágenes con esos modelos y se desplazó hasta la zona pedida.
Estos sistemas conviven con el resto de la ALCF. Su máquina principal sigue siendo Aurora, el superordenador exaescala basado en Intel, con 63.744 GPU Intel Data Center GPU Max, que no forma parte del servicio de inferencia. El AI Testbed, por su parte, mantiene sistemas de Cerebras, Groq y Graphcore que requieren solicitar una asignación de tiempo; Metis es la excepción, porque está abierto a todos los usuarios a través de este servicio.
Preguntas frecuentes
¿Qué sistemas forman ahora el servicio de inferencia de la ALCF?
Cuatro clústeres activos: Tara (NVIDIA GH200), Minerva (NVIDIA B200), Metis (SambaNova SN40L) y Sophia (NVIDIA DGX A100). La documentación anuncia más sistemas próximamente, sin detallar cuáles.
¿Quién puede usar el ALCF Inference Service?
Los científicos de los laboratorios nacionales del DOE, la comunidad de usuarios de la ALCF y los equipos de proyectos de la Genesis Mission. El acceso exige iniciar sesión con credenciales de alguna de las instituciones admitidas.
¿Qué modelos de IA ofrece?
Más de 50, entre ellos Muse Spark Open, Mistral Large 4, Beam, Gemma, Llama, AuroraGPT, GenSLM, SAM 3 y DINOv3. Los usuarios también pueden pedir que se añadan otros modelos.
¿Se puede usar con Claude Code o Codex?
Sí. La ALCF indica que sus modelos ya funcionan con Pi, OpenCode, Codex y Claude Code. Que los agentes puedan lanzar trabajos o acceder a los ficheros de la ALCF es todavía un objetivo en desarrollo.
Fuentes:
- ALCF: New systems boost capabilities of the ALCF Inference Service (04/11/2026)
- ALCF User Guides: ALCF Inference Endpoints
- ALCF: ficha de Sophia
- ALCF: AI Testbed
- ALCF: Aurora
- ALCF: Argonne expands nation’s AI infrastructure with powerful new supercomputers and public-private partnerships (28/10/2025)
- DOE: The Genesis Mission
- Tanikanti et al.: FIRST: Federated Inference Resource Scheduling Toolkit for Scientific AI Model Access (SC ’25 Workshops)
