FugakuNEXT integrará CPUs Monaka-X, aceleradores IA y red Tofu 6D, proyectando rendimiento exaescala y almacenamiento superior a 150 PB.
Fujitsu fue seleccionada por RIKEN para diseñar la supercomputadora FugakuNEXT, que sucederá a Fugaku, se espera que la actualización mantenga a Japón en la punta de lanza, en marteria de compúto para la ciencia.
De acuerdo con DCD, el contrato firmado contempla la fase de diseño básico, extendiéndose hasta febrero de 2026, con la expectativa de definir la arquitectura global del sistema y los componentes de cómputo.
La hoja de ruta del supercómputo japonés entra en una nueva fase con la selección oficial de Fujitsu para el desarrollo de FugakuNEXT. Estos son los principales puntos que definen el proyecto y su alcance inicial:
El desarrollo de FugakuNEXT está respaldado por una nueva generación de procesadores, resultado de la estrategia de innovación de Fujitsu en computación de alto rendimiento. A continuación, se presentan los aspectos clave de las familias Fujitsu-MONAKA y MONAKA-X:
FugakuNEXT introduce una arquitectura heterogénea, con procesadores ARMv9 Monaka-X de aproximadamente 144 a 150 núcleos por CPU, diseñados para operar junto a aceleradores como GPUs de alto rendimiento.
La arquitectura está pensada para ejecutar cargas mixtas de simulación científica e inteligencia artificial, facilitando la convergencia entre ambas disciplinas en una sola plataforma.
El diseño de la CPU Fujitsu-MONAKA se configura como un chiplet avanzado, en la que los núcleos Armv9 y los módulos de caché SRAM se distribuyen en matrices separadas (ver imagen). Ambos componentes se conectan mediante un IO Die (Input/Output Die, o “dado de entrada/salida”) central sobre un interposer de silicio (capa intermedia de silicio).
Nota editorial: Un IO Die (Input/Output Die, o “dado de entrada/salida”) es un chip especializado dentro de una arquitectura chiplet cuyo propósito es centralizar y gestionar todas las funciones de entrada y salida de datos del procesador.
En el artículo de The Register, se señala que la arquitectura es comparable a la usada en las CPUs AMD Epyc-X con caché apilada, permite aumentar la densidad de núcleos y optimizar el rendimiento por vatio en entornos de alto rendimiento. A continuación se muestra el esquema preliminar divulgado por Fujitsu.
La configuración considera memoria DDR5 en las CPUs y HBM de nueva generación en los aceleradores. Con esta configuración se pueden alcanzar anchos de banda combinados de lectura y escritura (en total por nodo), que podrían sumar varios cientos de terabytes por segundo.
Por su parte, en el artículo de Toms Hardware, señala que se estima el uso de almacenamiento jerárquico combinando tecnologías NVMe y NVRAM por nodo. Además, el sistema integrará un archivo paralelo centralizado cuya capacidad total superará los 150 petabytes.
El sistema utilizará una nueva generación de red de interconexión, basada en la tecnología Tofu (usada inicialmente en Fugaku) , para unir todos los nodos de cómputo. Esto permitirá transmitir datos entre los procesadores y los aceleradores de forma casi instantánea.
Según el documento técnico de Fujitsu, Tofu se define como:
[…] Una arquitectura de interconexión desarrollada para supercomputadoras como Fugaku, basada en una red de malla/toroide de seis dimensiones que permite la comunicación de alta velocidad y baja latencia entre decenas de miles de nodos.
Fujitsu Limited. (2020). The Tofu Interconnect D for Supercomputer Fugaku [PDF].
FugakuNEXT integrará enlaces de última generación con soporte para PCIe 6.0 y CXL 3.0, lo que permite una comunicación eficiente tanto entre nodos de cómputo como entre procesadores y aceleradores.
En términos de eficiencia energética, las CPUs Monaka-X implementan circuitos optimizados para operar con muy bajo voltaje y aprovechan el empaquetado chiplet 3D. El sistema está diseñado para lograr una mejora significativa en rendimiento por vatio respecto a Fugaku, manteniendo o reduciendo el consumo eléctrico total mediante refrigeración avanzada y gestión de la temperatura por rack de servidores.
Japón apunta a lo mejor, el Centro RIKEN para la Ciencia Computacional (R‑CCS), espera multiplicar la capacidad de cómputo de Fugaku entre 5 y 10 veces en simulaciones científicas.
El objetivo del sistema es conseguir un desempeño a nivel de exaescala (10¹⁸) en FP64 y a superar el zetaescala (10²¹) en inteligencia artificial, alcanzando más de 10²¹ operaciones por segundo en formatos FP8 o INT8 para IA.
El sistema apunta a un desempeño exaescala en FP64 y a superar el zettascale en inteligencia artificial, alcanzando más de 10²¹ operaciones por segundo en formatos FP8 o INT8 para IA, es decir:
En la etapa de entrenamiento e inferencia de modelos de IA, se espera procesar la mayor cantidad de datos en el menor tiempo y menor consumo energético. Por su parte, en simulaciones científicas se busca el alta precisión.
FP8 en IA:
FP64 en simulaciones científicas:
Cada nodo de FugakuNEXT podrá alcanzar decenas de petaflops por segundo en cálculos de precisión media o baja, como FP16, FP8 o INT8. Esta capacidad permitirá llevar a cabo tareas avanzadas en materia de IA y aprendizaje profundo a gran escala.
El sistema está concebido como una plataforma convergente, es decir, una infraestructura capaz de integrar diferentes tipos de cómputo, como:
En la práctica, estos recursos pueden operar de forma aislada o en conjunto y en paralelo, potenciando la investigación y la resolución de problemas complejos. Con esto en mente, Japón busca consolidar una base estratégica que aporte beneficios en distintos ámbitos, entre los que destacan:
¿Iremos a ver este nivel de compromiso con la ciencia en Chile?
