Eos de NVIDIA: Un Gigante en Supercomputación e Inteligencia Artificial
Eos, el superordenador de NVIDIA especializado en inteligencia artificial generativa, se está convirtiendo en un referente para las empresas que necesitan una infraestructura de supercomputación centrada en la IA. Con un rendimiento de 121,40 PFlop/s (Rmax) y 188,65 PFlop/s (Rpeak), Eos se ubica como el noveno superordenador más potente del mundo, superando a MareNostrum 5, el más potente de España, y solo por detrás de gigantes como Frontier, Aurora, Eagle y Fugaku.
Impresionante Potencia y Tecnología de Vanguardia
La potencia de Eos es asombrosa, alcanzando los 18,4 exaflops en aplicaciones de IA. Esta capacidad se debe a su composición: 576 plataformas DGX H100, cada una con ocho GPU H100, sumando un total de 4.608 chips H100 de NVIDIA. Cada GPU está equipada con la microarquitectura Hopper, fabricada por TSMC en su nodo de 4 nm, y cuenta con 80.000 millones de transistores. Además, Eos opera con 1.152 procesadores Intel Xeon Platinum 8480C, cada uno con 56 núcleos.
La arquitectura de Eos se basa en la DGX SuperPOD, diseñada para simplificar la implementación de infraestructuras para centros de datos escalables. Además, utiliza la tecnología Mellanox Quantum-2 InfiniBand de NVIDIA, que optimiza la transferencia de datos entre los nodos de una red, permitiendo una comunicación más rápida y eficiente.
El Coste de la Supercomputación
A pesar de su impresionante rendimiento y tecnología, NVIDIA no ha revelado el coste de construcción de Eos. Sin embargo, se puede hacer una estimación basada en el coste de cada sistema DGX H100, que oscila entre 30.000 y 40.000 dólares. Aunque esta cifra no incluye otros costes asociados, como la refrigeración, la energía o el mantenimiento, proporciona una idea del nivel de inversión que requiere un superordenador de estas características.
En conclusión, Eos es un hito en el campo de la supercomputación y la inteligencia artificial. Su rendimiento, potencia y tecnología lo sitúan como una referencia en el sector, y su uso podría revolucionar la forma en que las empresas utilizan la IA. Aunque su coste es elevado, las posibilidades que ofrece podrían justificar la inversión.
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