es.wedoany.com Noticia: El Centro Nacional Suizo de Supercomputación (CSCS, por sus siglas en inglés Swiss National Supercomputing Centre, afiliado a la Escuela Politécnica Federal de Zúrich) presentó en la conferencia "Cray User Group (CUG) 2026" en Niza los resultados de una investigación sobre infraestructura segura de alto rendimiento en entornos de inteligencia artificial. El estudio se publicó en forma de dos artículos, centrados en el uso de la tecnología Vast Data para construir una infraestructura confiable y de alto rendimiento para cargas de trabajo modernas de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC). A medida que la computación científica se vuelve cada vez más intensiva en datos y la IA ingresa en sectores sensibles como la atención médica, los centros de investigación nacionales necesitan una infraestructura que pueda proteger datos regulados, admitir el acceso compartido seguro y satisfacer los nuevos patrones de entrada/salida (E/S), al mismo tiempo que ofrece el rendimiento esperado de los sistemas a escala de supercomputación.
Uno de los proyectos de investigación, titulado "Aislamiento de arquitectura para cargas de trabajo sensibles: implementación de un entorno de investigación confiable en sistemas HPE Cray EX", destacó la importancia de este problema. Otro proyecto, denominado "Evaluación de la viabilidad operativa de Vast Data como sistema de archivos temporal de Alps", respaldó estos resultados. En concreto, esta investigación implementó la infraestructura de Vast en la supercomputadora HPE Cray EX "Alps" del CSCS para cargas de trabajo de HPC e IA. Fundado en 1991, el CSCS se encarga de desarrollar y operar infraestructura de computación y datos de alto rendimiento para abordar importantes problemas científicos y sociales. El centro abre su laboratorio científico de usuarios a investigadores nacionales e internacionales mediante un proceso de asignación transparente basado en revisión por pares, y sus recursos también están disponibles para usuarios de los sectores industrial y económico. El auge de la ciencia de datos ha ampliado el papel de las supercomputadoras para analizar conjuntos de datos masivos y entrenar modelos complejos de IA.
La base del primer proyecto es la denominada arquitectura de Entorno de Investigación Confiable (TRE, por sus siglas en inglés) del CSCS. Esta arquitectura se basa en tres pilares de aislamiento: aislamiento de red mediante "HPE Slingshot", funciones de cifrado de almacenamiento a través de la "Plataforma Vast Data" y un mecanismo de disyuntor. El TRE es un entorno de datos y computación altamente seguro que permite a los investigadores autorizados acceder y analizar datos sensibles, garantizando al mismo tiempo que los datos no salgan del entorno controlado. El CSCS desarrolló esta arquitectura para que la infraestructura de supercomputación pueda ejecutar cargas de trabajo sensibles, garantizando seguridad, cumplimiento normativo y un rendimiento casi nativo. El trabajo de demostración incluyó una prueba de concepto con el Centro Hospitalario Universitario de Lausana (CHUV) y la plataforma "Choris", centrada en entrenar un modelo base de electroencefalografía (EEG) para apoyar investigaciones como cirugía de epilepsia, predicción del riesgo de SUDEP y decodificación de señales cerebrales.
En el otro artículo, el CSCS evaluó y probó la viabilidad de Vast Data como almacenamiento temporal de Alps, examinando si podía cumplir con los requisitos combinados de entornos empresariales y de HPC en supercomputación moderna, incluidos cifrado, multiinquilino, calidad de servicio, aislamiento de red, compatibilidad con HPE Slingshot y rendimiento para cargas de trabajo de IA y HPC. La institución seleccionó un sistema VAST para evaluar si podía combinar la capa de almacenamiento de alto rendimiento utilizada por los trabajos activos con las funciones empresariales necesarias para entornos de investigación compartidos sensibles. Las pruebas de aceptación mostraron que, con el multiinquilino y el cifrado habilitados, el proveedor de software de almacenamiento logró los objetivos de rendimiento exigidos por el CSCS mediante acceso multiprotocolo nativo a través de protocolos estándar, utilizando la estructura HPE Cray Slingshot para acceso directo sin necesidad de una capa de puerta de enlace. Las pruebas orientadas a aplicaciones revelaron que Vast superó al entorno basado en "Lustre". El CSCS concluyó: "VAST Data puede utilizarse como almacenamiento temporal cifrado para HPC/IA".
Según la evaluación de los participantes, estos resultados son de gran importancia para los centros de HPC que están estudiando cómo apoyar cargas de trabajo cada vez más mixtas (simulación, entrenamiento de IA, análisis de datos e investigación regulada). Vast presentará su sistema operativo de IA para infraestructura de IA y HPC en la conferencia "ISC High Performance 2026" que se celebrará del 23 al 25 de junio de 2026 en Hamburgo (stand G05).
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