NVIDIA Vera Rubin: el superordenador que une la simulación clásica con la inteligencia artificial

En el marco del ISC High Performance 2026 celebrado en Hamburgo, Alemania, NVIDIA presentó la plataforma acelerada Vera Rubin, diseñada específicamente para la supercomputación científica. Esta arquitectura reúne las GPUs NVIDIA Rubin y las CPUs Vera, conectadas mediante NVLink-C2C, en un sistema completo que abarca tanto simulaciones tradicionales como cargas de trabajo de inteligencia artificial .

Un solo rack de Vera Rubin puede ofrecer más de 7 exaflops de rendimiento de IA y 5 petaflops de cómputo nativo de doble precisión (FP64), utilizando hasta 144 GPUs, un rendimiento comparable al de los sistemas incluidos en la lista TOP500 . La CPU Vera cuenta con 88 núcleos y duplica el rendimiento por vatio frente a las CPUs NVIDIA de generaciones anteriores .

Especificaciones clave de rendimiento

• Rendimiento nativo FP64 para cargas de trabajo tradicionales de simulación HPC, gracias a la arquitectura de la GPU Rubin .
• Configuración NVL4: el blueprint DCBBS de Supermicro basado en Vera Rubin NVL4 soporta hasta 1.152 GPUs NVIDIA Rubin y 576 CPUs NVIDIA Vera en una única unidad escalable .
• Unidad escalable de 3,2 MW con refrigeración líquida directa DLC-2 que admite 362 kW por rack .
• La plataforma Rubin (anunciada por primera vez en CES 2026) ofrece hasta 10x de reducción en el coste de tokens de inferencia y 4x de reducción en el número de GPUs para entrenar modelos de mezcla de expertos frente a la plataforma Blackwell .
• Integración con las bibliotecas NVIDIA CUDA-X, los microservicios NVIDIA NIM, el software NVIDIA AI Enterprise y la red NVIDIA Quantum InfiniBand .

Instituciones de investigación que desplegarán sistemas Vera Rubin

Un récord de 35 nuevos superordenadores NVIDIA AI HPC están en desarrollo en 23 países europeos, equipando a más de 3 millones de investigadores . Entre las instituciones confirmadas se incluyen:

• Barcelona Supercomputing Center — EuroHPC AI Factory
• BavariaAI — sistema Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) — República Checa
• HLRS (Centro de Supercomputación de Stuttgart) — sistema HammerHAI
• NAISS — Mimer EuroHPC AI Factory, Suecia
• CINECA (Italia)
• Fraunhofer FOKUS (Alemania)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

Estos sistemas abarcan fábricas de IA, investigación climática y energética, y computación híbrida cuántico-GPU .

Alianzas industriales y fabricación

• Supermicro: Entregó el primer blueprint DCBBS llave en mano para HPC basado en la plataforma NVIDIA Vera Rubin NVL4, proporcionando racks refrigerados por líquido e integración completa .
• Corning: Acuerdo plurianual para expandir la fabricación en EE.UU. de soluciones de conectividad óptica avanzada para infraestructura de IA, incluyendo tres nuevas plantas en Carolina del Norte y Texas .
• Líderes en software industrial (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys): Incorporan CUDA-X, Omniverse y herramientas aceleradas por GPU en flujos de trabajo de fabricación e ingeniería .
• Siemens: Ampliación de la alianza para construir un sistema operativo industrial acelerado por IA que abarque diseño, ingeniería, fabricación y cadenas de suministro .

Integración de IA con simulación científica tradicional

Vera Rubin está diseñada como una plataforma convergente de HPC e IA, capaz de ejecutar simulaciones físicas tradicionales (FP64) y cargas de trabajo de IA en la misma infraestructura .

• PhysicsNeMo: El marco de física e IA de NVIDIA para dinámica de fluidos computacional (CFD), análisis térmico, clima y meteorología ya es compatible con Vera Rubin. Utiliza sustitutos de aprendizaje automático para acelerar modelos multiescala, mientras que los solucionadores tradicionales generan los datos de entrenamiento para la IA .
• Modelización climática: Vera Rubin acelera la simulación climática combinando solucionadores FP64 nativos con emulación y asimilación de datos impulsada por IA .
• Dinámica de fluidos computacional (CFD): La plataforma permite CFD acelerado por IA, donde sustitutos neuronales agilizan los bucles iterativos de los solucionadores, manteniendo la precisión de doble precisión para la validación .
• Exploración energética: La obtención de imágenes sísmicas, la simulación de yacimientos y la modelización de energías renovables se benefician de que la IA proponga escenarios candidatos mientras los solucionadores FP64 tradicionales los validan .

NVIDIA describe esta convergencia como la ciencia que vive "en la intersección de la simulación basada en la física y la IA, donde los sustitutos de aprendizaje automático aceleran modelos multiescala, la IA generativa propone moléculas o materiales candidatos para su validación de alta fidelidad, y los solucionadores tradicionales generan los datos de entrenamiento que hacen posible la IA" .