Las tecnologías de Nvidia mueven más de 400 de los 500 supercomputadores más rápidos del mundo, el 81% del TOP500, según el último ranking publicado esta semana en la conferencia ISC High Performance de Hamburgo, Alemania.
Es una ganancia de 17 sistemas respecto del listado anterior, pero el dato más fuerte está en los nuevos despliegues: casi nueve de cada diez sistemas que entran al ranking por primera vez están construidos sobre tecnología Nvidia.
Ese porcentaje refleja una preferencia deliberada por máquinas pensadas para correr IA, simulación y ciencia en paralelo. Y se acumula: los sistemas Nvidia en el TOP500 hoy entregan más del doble del throughput de entrenamiento de IA y casi el triple del throughput de inferencia que el resto de las plataformas combinadas.
La adopción de GPUs y networking marcó récords nuevos: 238 sistemas aceleran cómputo con GPUs Nvidia y 376 se interconectan con networking Nvidia, la gran mayoría sobre Quantum InfiniBand (columna vertebral del HPC y la IA a gran escala) y el resto sobre Ethernet.
La tendencia detrás de los números es más grande que cualquier ranking individual: el cómputo acelerado se está convirtiendo en la base de los sistemas que abordan los problemas más exigentes del mundo, en IA y en ciencia.
El TOP500, que se actualiza dos veces al año, ranquea los supercomputadores más rápidos del planeta. El Green500 mide cuánto cómputo entrega cada uno por watt consumido.
Una huella full-stack
Nvidia ya cubre el sistema completo (GPU, networking y, cada vez más, también CPU). La adopción del Grace CPU llegó a 26 sistemas, ocho más que en la lista anterior, con cerca de 2,5 millones de unidades Grace despachadas.
Las máquinas basadas en Grace se ubican en el tope de ambos rankings: JUPITER en el puesto 5 y Alps en el 10 del TOP500, y KAIROS en el primer lugar del Green500.
Cada una empareja una GPU Nvidia con un Grace CPU dentro de un único Grace Hopper Superchip, lo que permite que ambos compartan memoria con overhead mínimo, un diseño pensado para las demandas memory-intensive de la IA moderna.
El Nvidia Vera CPU, anunciado a comienzos de año, construye sobre el éxito de Grace y lleva el rendimiento y la eficiencia energética del CPU a otro nivel, pensado para cargas de trabajo donde los agentes pasan de responder preguntas a tomar acciones, ejecutar código, usar herramientas y evaluar resultados.
¿Quién lidera la eficiencia energética?
Nvidia barrió el Green500 de los supercomputadores más eficientes en energía: los ocho primeros corren sobre GPUs Nvidia y nueve de los diez primeros usan tecnologías Nvidia.
KAIROS, un sistema Grace Hopper en la Universidad de Toulouse (Francia), lidera con 73,3 gigaflops por watt. Los sistemas Grace Hopper se llevan los cuatro primeros puestos, repartidos entre Francia, Alemania y el Reino Unido.
De la ciencia exascale a la próxima ola
En Europa hay un récord de 35 supercomputadores AI HPC de Nvidia en desarrollo, infraestructura de próxima generación para más de 3 millones de investigadores en IA continental, ciencia acelerada e innovación industrial.
Entre ellos está JUPITER, el supercomputador más rápido de Europa y el primero del continente en alcanzar exascala, en el Jülich Supercomputing Centre de Alemania. JUPITER está mapeando el cerebro humano a escala celular, simulando el clima de la Tierra y avanzando la IA detrás de las redes 6G de próxima generación.
Los recién llegados al ranking corren sobre la arquitectura Nvidia Blackwell, con sistemas B200 y GB200 entrando en Asia, Europa y Estados Unidos, y los primeros GB200 debutando en Japón.
El despliegue es global: desde una nueva AI factory en Sudáfrica hasta sistemas nacionales de IA en Arabia Saudita, Singapur y Vietnam. Es la misma historia a lo largo de toda la lista: el buildout mundial de IA está corriendo sobre Nvidia.
