FugakuNEXT: Japón acelera hacia el zettascale con Fujitsu y NVIDIA frente a la competencia global

La sucesión de Fugaku marca el inicio de una nueva etapa en la supercomputación: IA + HPC integrados en una única plataforma capaz de rivalizar con Estados Unidos y Europa.

Un proyecto estratégico: de Fugaku a FugakuNEXT

El superordenador Fugaku, inaugurado en 2020 y construido por RIKEN y Fujitsu, alcanzó el liderazgo mundial con 442 petaflops (FP64) en LINPACK y hasta 2 exaflops en precisión mixta. Sin embargo, la evolución de la IA y la necesidad de simulaciones más complejas han impulsado a Japón a diseñar su sucesor: FugakuNEXT.

Este nuevo sistema estará operativo hacia 2030 y tendrá como características diferenciales:

  • CPU FUJITSU-MONAKA-X, evolución de la actual MONAKA, con más núcleos, SIMD extendido y motor de matrices para IA.
  • GPU NVIDIA de nueva generación, con gran ancho de banda y pensadas para cargas de IA generativa y simulaciones en paralelo.
  • Objetivo de hasta 600 EFLOPS en FP8 (sparse), lo que lo situaría como el primer superordenador zettascale del mundo.
  • Un salto de 100x en rendimiento de aplicaciones respecto a Fugaku, con un consumo similar (~40 MW).

La clave: IA y simulación en un mismo flujo

FugakuNEXT no solo busca ser más rápido en cálculos clásicos. Su meta es convertirse en una plataforma híbrida de IA + HPC, donde:

  • La IA acelere simulaciones mediante modelos sustitutos (PINNs, surrogate models).
  • Los cálculos de precisión mixta (FP16, FP8) complementen a la precisión doble (FP64).
  • Los algoritmos permitan IA generativa para ciencia, como el diseño de materiales, fármacos o predicción sísmica.

En otras palabras: no se trata de tener la IA al margen del HPC, sino de fusionarlos en un mismo entorno de ejecución.


Comparativa global: ¿dónde queda Japón frente a EE. UU. y Europa?

SuperordenadorPaísCPUGPU/AcceleratorRendimiento (LINPACK FP64)Rendimiento IA (FP16/FP8)Consumo aprox.
FugakuNEXT (2030)JapónFUJITSU-MONAKA-X (Arm)NVIDIA (próxima gen.)>1500 PFLOPS (estimado)>600 EFLOPS FP8 (sparse)~40 MW
FrontierEE. UU.AMD EPYC GenoaAMD Instinct MI250X1,102 PFLOPS6+ EFLOPS~21 MW
AuroraEE. UU.Intel Xeon MaxIntel GPU Max~1 EFLOPS (en despliegue)10+ EFLOPS~30 MW
LUMIUE/Fin.AMD EPYC TrentoAMD Instinct MI250X380 PFLOPS~2 EFLOPS~12 MW
JUPITER (2026)UE/Ale.SiPearl Rhea (Arm) + CXLNVIDIA + aceleradores>1 EFLOPS50+ EFLOPS~20 MW
MareNostrum 5UE/Esp.Intel Xeon + NVIDIA GPUsNVIDIA Hopper314 PFLOPS2–3 EFLOPS~10 MW

Claves de la tabla:

  • EE. UU. ya opera en el rango del exascale (Frontier).
  • Europa pisa fuerte con JUPITER, su primer exaflop, previsto para 2026, con clara orientación a IA.
  • Japón busca saltar directamente al zettascale, evitando quedarse a rebufo de EE. UU. y la UE.

Retos técnicos de FugakuNEXT

  1. Consumo energético: mantener 40 MW mientras multiplica por 100 el rendimiento requiere avances disruptivos en eficiencia CPU-GPU y memoria.
  2. Integración CPU-GPU: MONAKA-X y NVIDIA deberán comunicarse con baja latencia y altísimo ancho de banda, posiblemente con nuevas interconexiones tipo CXL/Infinity/ NVLink evolutivo.
  3. Software y ecosistema: RIKEN ya prepara una “Fugaku virtual” accesible en la nube, para que la comunidad científica optimice sus aplicaciones antes de 2030.
  4. HPC-IA-Cuántica: Japón planea combinar FugakuNEXT con futuros ordenadores cuánticos de Fujitsu (>10.000 qubits físicos previstos para 2030).

Opinión: ¿estrategia acertada?

El salto de Japón es tan arriesgado como ambicioso. Mientras EE. UU. y Europa avanzan paso a paso con exaflop + IA, Japón quiere marcar un “salto disruptivo” hacia la era zettascale.

Si FugakuNEXT cumple sus promesas, podría ser la referencia mundial en:

  • Simulación climática y sísmica (clave para un país como Japón).
  • Ciencias de la vida (diseño de proteínas y fármacos).
  • IA generativa para ciencia (automatización de hipótesis y experimentos).

Pero si tropieza, el riesgo es que EE. UU. con NVIDIA/AMD/Intel y Europa con JUPITER lo superen antes de su puesta en marcha.


Preguntas frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué diferencia a FugakuNEXT de Frontier o Aurora?
FugakuNEXT no se centra solo en simulación HPC clásica, sino en fusionar IA + HPC como un sistema integrado, buscando rendimiento zettascale en cargas mixtas.

2. ¿Qué papel juega NVIDIA en el proyecto?
Diseñará las GPUs aceleradoras, clave para cargas de IA generativa y procesamiento paralelo masivo, reforzando su hegemonía global en IA.

3. ¿Podrá Japón liderar frente a EE. UU. y Europa?
El éxito dependerá de cumplir la promesa de 100x en aplicaciones reales y de sostener el consumo energético. De lograrlo, FugakuNEXT marcará un nuevo estándar.

4. ¿Qué impacto tendrá en la comunidad científica?
Se espera un ecosistema abierto con acceso en la nube a versiones “virtuales” del sistema antes de 2030, permitiendo que investigadores adapten su software con antelación.

vía: Noticias inteligencia artificial

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