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?
Superordenador | País | CPU | GPU/Accelerator | Rendimiento (LINPACK FP64) | Rendimiento IA (FP16/FP8) | Consumo aprox. |
---|---|---|---|---|---|---|
FugakuNEXT (2030) | Japón | FUJITSU-MONAKA-X (Arm) | NVIDIA (próxima gen.) | >1500 PFLOPS (estimado) | >600 EFLOPS FP8 (sparse) | ~40 MW |
Frontier | EE. UU. | AMD EPYC Genoa | AMD Instinct MI250X | 1,102 PFLOPS | 6+ EFLOPS | ~21 MW |
Aurora | EE. UU. | Intel Xeon Max | Intel GPU Max | ~1 EFLOPS (en despliegue) | 10+ EFLOPS | ~30 MW |
LUMI | UE/Fin. | AMD EPYC Trento | AMD Instinct MI250X | 380 PFLOPS | ~2 EFLOPS | ~12 MW |
JUPITER (2026) | UE/Ale. | SiPearl Rhea (Arm) + CXL | NVIDIA + aceleradores | >1 EFLOPS | 50+ EFLOPS | ~20 MW |
MareNostrum 5 | UE/Esp. | Intel Xeon + NVIDIA GPUs | NVIDIA Hopper | 314 PFLOPS | 2–3 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
- Consumo energético: mantener 40 MW mientras multiplica por 100 el rendimiento requiere avances disruptivos en eficiencia CPU-GPU y memoria.
- 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.
- Software y ecosistema: RIKEN ya prepara una “Fugaku virtual” accesible en la nube, para que la comunidad científica optimice sus aplicaciones antes de 2030.
- 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.