En un edificio anodino de la base aérea de Kirtland, en el desierto alto de Nuevo México, las supercomputadoras refrigeradas por líquido gorgotean y zumban mientras resuelven algunos de los problemas matemáticos más complejos que el gobierno estadounidense busca solucionar: simular cómo se moverían las armas nucleares hipersónicas a través de la atmósfera terrestre o qué sucedería si una ojiva nuclear detonara cerca de otra.
Durante más de una década, los chips que realizaban este trabajo secreto y exigente provenían de empresas de semiconductores convencionales como Nvidia o Advanced Micro Devices. Pero dado que estas empresas diseñan cada vez más sus chips para la inteligencia artificial y se enfrentan a la escasez de suministros, los responsables de los sistemas en los Laboratorios Nacionales Sandia, que operan las máquinas en Kirtland y son uno de los tres laboratorios estadounidenses encargados de desarrollar y mantener el arsenal de armas nucleares del país, tienen cada vez más dudas sobre cómo encontrarán la potencia informática necesaria para trabajos científicos de alta precisión como el suyo.
«La presión que sentimos ahora mismo se centra en el ámbito informático y también en la cadena de suministro», declaró Steve Monk, director del equipo de computación de alto rendimiento de Sandia, al explicar la dificultad de conseguir chips que satisfagan sus necesidades. «De cara al futuro, la situación es algo estresante en cuanto a nuestra capacidad para cumplir con la misión».
NUEVOS COMPETIDORES EN EL MERCADO DE LAS PATATAS FRITAS
La difícil situación del laboratorio demuestra cómo la carrera por mejores chips de IA está teniendo la consecuencia no deseada de abrir mercados que antes estaban dominados por las grandes empresas a actores más pequeños como NextSilicon, una startup israelí cuyos chips están siendo probados por un programa de Sandia. También pone de manifiesto el papel que desempeña Sandia, que colaboró extensamente con Nvidia durante el ascenso de esta última en el campo de la supercomputación y que aún colabora con Nvidia en nuevas tecnologías de memoria, en la incubación y el desarrollo de nuevas tecnologías informáticas.
Una de las principales preocupaciones de los responsables de Sandia es la computación de punto flotante de doble precisión, un término técnico que describe la capacidad de calcular números muy grandes y muy pequeños sin perder precisión debido a errores de redondeo. Durante años, Nvidia y AMD buscaron liderar la aceleración de este tipo de computación, consiguiendo contratos de supercomputación con universidades y laboratorios gubernamentales. Pero el trabajo con IA no se beneficia de la computación de doble precisión de la misma manera que la simulación de problemas de física.
Si bien AMD está lanzando una versión de sus chips orientada a la computación científica, el rendimiento de doble precisión de los próximos chips Rubin de Nvidia ha disminuido en algunos aspectos, lo que preocupa a muchos científicos de la industria de la computación de alto rendimiento, según Ian Cutress, analista jefe de More Than Moore, una consultora de chips. Daniel Ernst, director sénior de productos de supercomputación en Nvidia, afirmó que la compañía mantiene su compromiso con la computación científica, con el objetivo de crear un chip equilibrado que pueda ejecutar aplicaciones científicas del mundo real junto con el trabajo de inteligencia artificial.
Sin embargo, la evolución del mercado de chips ha llevado a los responsables de Sandia a probar productos de recién llegados como NextSilicon, cuyo chip utiliza un enfoque informático completamente diferente al de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) o las unidades centrales de procesamiento (CPU) de Nvidia y AMD.
TRABAJOS DE SEGURIDAD NUCLEAR
El lunes, Sandia, NextSilicon y Penguin Solutions, la empresa que ayudó a integrar los chips de NextSilicon en una supercomputadora, anunciaron que los sistemas habían superado un hito técnico clave mediante una serie de pruebas generales de supercomputación que permiten considerar la posibilidad de utilizar los chips en sistemas gubernamentales. Esto deja a NextSilicon ante la decisión que se tomará este otoño sobre si comenzar a probar los chips con problemas informáticos más exigentes que se asemejen mucho al tipo de trabajo de seguridad nuclear que eventualmente tendrían que manejar.
Los chips NextSilicon pueden realizar cálculos de doble precisión y, además, están diseñados para reprogramarse sobre la marcha y funcionar de forma más eficiente. Los chips de NextSilicon ahorran electricidad gracias a una arquitectura de flujo de datos que reduce el tiempo y el consumo de energía al transferir datos entre la memoria del sistema y la computadora. La colaboración de Sandia con las empresas de semiconductores suele contribuir a la popularización de la tecnología. Los sistemas de refrigeración líquida para chips eran una idea novedosa cuando Sandia empezó a instar a Intel, AMD y Nvidia a trabajar en esta tecnología hace más de una década, y ahora son habituales.
James Laros, científico sénior de Sandia que supervisa un programa para probar nuevas arquitecturas informáticas en Sandia, dijo que el trabajo con empresas más pequeñas como NextSilicon tiene como objetivo garantizar que Sandia siempre pueda adquirir los chips que necesita, incluso si las principales empresas de chips cambian su enfoque. «Tenemos que mantener abiertas las opciones para completar nuestra misión, porque la misión no es opcional», dijo Laros.
Reportaje de Stephen Nellis en Albuquerque, Nuevo México; edición de Peter Henderson y Nick Zieminski.
Fuente: reuters
