La Computación Acelerada y la IA Revolucionan los Sistemas Científicos

Caroline Bishop

18 de nov. de 2025 05:48

La computación acelerada y la inteligencia artificial han transformado los sistemas científicos, con las GPU a la vanguardia en eficiencia y capacidades, según las ideas de NVIDIA.

La computación acelerada ha alterado significativamente el panorama de los sistemas científicos, con las GPU de NVIDIA a la vanguardia de esta transformación. Según un informe de NVIDIA, la adopción de GPUs, originalmente diseñadas para juegos, ha aumentado en gran medida para remodelar la supercomputación y avanzar en las capacidades de IA en la computación científica.

El auge de los sistemas impulsados por GPU

Históricamente dominada por arquitecturas basadas en CPU, la computación de alto rendimiento ha experimentado un cambio de paradigma. En 2019, casi el 70% de los 100 mejores sistemas de computación de alto rendimiento dependían exclusivamente de CPUs. Sin embargo, este número se ha reducido drásticamente a menos del 15% hoy en día, con 88 de los 100 mejores sistemas ahora impulsados por computación acelerada, principalmente impulsada por GPUs de NVIDIA.

Este cambio se ejemplifica con la supercomputadora JUPITER en el Forschungszentrum Jülich, que se erige como un símbolo de esta nueva era. JUPITER presume niveles de eficiencia de 63.3 gigaflops por vatio y ofrece extraordinarios 116 exaflops de IA, destacando la creciente importancia de la IA en la supercomputación.

La IA como catalizador de cambio

La revolución de la IA, impulsada por plataformas como NVIDIA CUDA-X, ha elevado las capacidades de las supercomputadoras. Estos sistemas ahora ofrecen un poder de computación en IA sin precedentes, permitiendo avances en áreas críticas como la modelización climática, el descubrimiento de fármacos y la simulación cuántica. Esta evolución subraya la integración de los FLOPS de IA como el nuevo estándar para los avances científicos.

Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, previó esta transformación, prediciendo el profundo impacto de la IA en los sistemas de computación más poderosos del mundo. La introducción del aprendizaje profundo ha proporcionado una herramienta potente para abordar algunos de los problemas científicos más desafiantes del mundo.

Implicaciones para el Futuro

Las implicaciones de esta transformación van más allá de los simples avances tecnológicos. La integración de la simulación y la IA a gran escala promete mejorar las capacidades científicas en varias disciplinas. Modelos meteorológicos más rápidos y precisos, avances en genómica y simulaciones de sistemas complejos como reactores de fusión son solo algunos ejemplos de los beneficios potenciales.

La convergencia de la eficiencia energética y las arquitecturas impulsadas por IA no solo ha hecho que la computación exaescala sea factible, sino también práctica para aplicaciones de IA. A medida que el resto del mundo de la computación sigue el ejemplo, la mezcla de simulación e IA está destinada a convertirse en una característica definitoria de los futuros esfuerzos científicos.

Para más información, visita el blog de NVIDIA.

Fuente de la imagen: Shutterstock