El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y NVIDIA presentan una plataforma revolucionaria para la ciencia impulsada por inteligencia artificial
La carrera por la supremacía científica global da un nuevo paso con el anuncio del superordenador Doudna, también conocido como NERSC-10, que se está construyendo en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (EE.UU.). Este sistema de computación de alto rendimiento, impulsado por la arquitectura NVIDIA Vera Rubin y basado en infraestructura de Dell, está diseñado para liderar una nueva era de descubrimientos científicos acelerados por inteligencia artificial.
Nombrado en honor a Jennifer Doudna, premio Nobel y pionera de la tecnología CRISPR, el nuevo superordenador representa un esfuerzo estratégico del Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) por situar al país a la vanguardia de la investigación científica en áreas clave como la energía, la medicina, la astronomía o la física de partículas.
Una inversión para el futuro de la ciencia
“La construcción de Doudna reafirma el compromiso del DOE con el liderazgo científico de EE.UU. en inteligencia artificial y computación avanzada”, declaró Chris Wright, secretario de Energía. NVIDIA, por su parte, destacó el carácter disruptivo del proyecto. “Doudna es una máquina del tiempo para la ciencia, capaz de comprimir años de investigación en apenas días”, afirmó Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA.
Más allá del rendimiento bruto, el superordenador ha sido diseñado para integrarse directamente en los flujos de trabajo científicos. Esto significa que podrá recibir y procesar datos en tiempo real provenientes de telescopios, detectores de partículas o secuenciadores genómicos, todo gracias a la red ESnet y la conectividad de baja latencia con NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand.
Un salto exponencial en eficiencia y potencia
El nuevo sistema superará a su predecesor, Perlmutter, en más de 10 veces en capacidad de descubrimiento científico, utilizando solo entre dos y tres veces más energía. Esto representa una mejora de entre 3 y 5 veces en rendimiento por vatio, gracias a innovaciones en diseño de chips, equilibrado dinámico de carga y eficiencia a nivel de sistema.
Aplicaciones científicas de alto impacto
Entre los campos donde Doudna promete marcar la diferencia destacan:
- Fusión nuclear: simulaciones avanzadas para acelerar la obtención de energía limpia.
- Ciencia de materiales: modelos de IA que ayudan a diseñar nuevos materiales superconductores.
- Descubrimiento de fármacos: workflows ultrarrápidos para plegado de proteínas ante futuras pandemias.
- Astronomía: procesamiento en tiempo real de datos del instrumento espectroscópico DESI para mapear el universo.
Más de 11.000 investigadores podrán beneficiarse de sus capacidades casi instantáneas, lo que permitirá formular preguntas más complejas y obtener respuestas con una velocidad sin precedentes.
Inteligencia artificial al servicio de la ciencia
Doudna ha sido optimizado para ejecutar cargas de trabajo que combinan HPC tradicional, IA, flujos de datos en tiempo real y hasta algoritmos cuánticos. Plataformas como NVIDIA CUDA-Q permitirán el desarrollo escalable de algoritmos cuánticos e integración con sistemas HPC clásicos.
Actualmente, más de 20 equipos científicos están adaptando sus flujos de trabajo al nuevo sistema a través del programa NERSC Science Acceleration Program. Entre ellos, destacan iniciativas en física de partículas, clima, biología molecular y química computacional.
Desde la predicción de proteínas hasta la física fundamental
El superordenador también será clave para impulsar modelos de IA que ya han sido reconocidos con el Nobel, como los desarrollados por David Baker para predecir estructuras de proteínas. Otros investigadores, como Benjamin Nachman, emplean IA para mejorar el análisis de datos en física de partículas, y colaboraciones como Open Molecules 2025, en alianza con Meta, buscan modelar reacciones químicas complejas a partir de datos masivos.
Infraestructura preparada para lo que viene
A nivel técnico, Doudna se apoya en la plataforma NVIDIA Vera Rubin, que combina CPUs de alto rendimiento con GPUs coherentes, lo que permite compartir datos entre procesadores de forma más eficiente. Las herramientas ya compatibles incluyen PyTorch, TensorFlow, cuDNN, Holoscan y CUDA-Q, optimizadas para la arquitectura NVLink de Rubin.
Esta nueva generación de supercomputación no es un lujo, sino una necesidad. Como concluye Nick Wright, arquitecto principal de Doudna en NERSC: “Ya no pensamos en los superordenadores como herramientas aisladas en una esquina del laboratorio. Hoy forman parte integral del ciclo de descubrimiento, conectados directamente a los experimentos, telescopios y sensores”.
El lanzamiento de Doudna está previsto para 2026. A partir de ese momento, se espera que se convierta en una piedra angular para responder algunas de las preguntas más complejas del siglo XXI.
vía: blogs nvidia
