GPUs lideran el 85% de los superordenadores más potentes del mundo
El 85% de los sistemas del TOP100 usa GPUs, según datos de SC25. Este cambio histórico desde las CPU marca la transición a la computación acelerada paralela, impulsada por la eficiencia energética y el rendimiento de las plataformas de NVIDIA.
El vuelco histórico: de la CPU a la GPU
En el TOP100, más del 85% de los sistemas emplea GPUs. Este dato, destacado por el CEO Jensen Huang en SC25, confirma la transición desde el procesamiento en serie de las CPU a la arquitectura paralela masiva. La eficiencia energética es clave: los cinco mejores sistemas del Green500 son GPUs NVIDIA, con una media de 70,1 gigaflops por vatio, frente a los 15,5 de las CPU. Esta ventaja de 4,5x en eficiencia reduce el coste total de propiedad y permite investigaciones a escalas antes imposibles.
Una plataforma completa más allá del hardware
La plataforma de NVIDIA incluye redes, bibliotecas CUDA y software. Librerías de código abierto del ecosistema CUDA-X, como cuML y cuDF, son integradas por empresas como Snowflake para acelerar workflows de ciencia de datos. Los benchmarks muestran mejoras de hasta 200x en algunos algoritmos al usar GPUs A10 frente a CPUs.
Las tres leyes de escalado que definen el futuro de la IA
La transición a GPU sienta la base para tres leyes de escalado en IA. La primera es el escalado de preentrenamiento, donde más datos y parámetros mejoran el rendimiento de los modelos. La segunda es el escalado post-entrenamiento, para afinar modelos con técnicas que demandan gran capacidad de cómputo. La tercera y más nueva es el escalado en tiempo de prueba, que impulsa la demanda de infraestructura para inferencia en agentes de IA y razonamiento en cadena.
Implicación para la industria
Estas leyes explican la demanda de GPUs para nuevas cargas de trabajo de IA. El escalado de preentrenamiento las hizo indispensables, el post-entrenamiento reforzó su papel y el de tiempo de prueba asegura su relevancia continua. La computación acelerada es más amplia que la IA, acelerando cargas en ingeniería, finanzas, genómica y robótica.
De la IA generativa a la IA física
La IA evoluciona más allá de los chatbots. Los sistemas de recomendación se transforman con GPUs, donde una mejora del 1% en precisión puede generar miles de millones en ventas. La IA agentica realiza tareas autónomas complejas. La IA física incorpora inteligencia en robots, requiriendo plataformas NVIDIA para entrenar, simular y ejecutar modelos. Se estima que habrá mil millones de robots humanoides para 2050.
Un ciclo virtuoso que transforma la economía
La IA ya no es solo una herramienta, realiza trabajo y transforma mercados. Un ciclo virtuoso cambia toda la pila de computación, transitando hacia plataformas de supercomputación para oportunidades a gran escala en todos los sectores.
