Cornelis, de EE. UU., y NextSilicon colaboran para desarrollar una arquitectura de referencia para IA/HPC
2026-06-24 11:19
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es.wedoany.com Noticia: Cornelis Networks y la startup de chips NextSilicon han llegado a un acuerdo para desarrollar conjuntamente una arquitectura de referencia orientada a la inteligencia artificial (IA) y la computación de alto rendimiento (HPC), con el objetivo de resolver los problemas de cuello de botella que presenta el Ethernet estándar en escenarios de tráfico repentino sensible a la latencia.

Imagen de un centro de datos genérico

Esta colaboración integrará la estructura de conmutación (fabric) CN5000 de Cornelis con la plataforma de computación Maverick-2 de NextSilicon. Ambas partes consideran que el Ethernet estándar no es adecuado para las cargas de trabajo de inferencia de IA y simulación de HPC, ya que el tráfico repentino que generan tiende a provocar congestión. Para ello, la arquitectura de referencia emplea una estructura de conmutación que mantiene el flujo de datos y un acelerador que mantiene la computación ocupada.

El CN5000 de Cornelis ya está desplegado en varios sistemas de gran escala, incluida la supercomputadora Lynx del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL), que se puso en funcionamiento oficialmente la semana pasada. Además, esta tecnología se utiliza en la "Misión Génesis" (Genesis Mission), una iniciativa impulsada por la administración Trump destinada a digitalizar grandes volúmenes de datos científicos históricos desde sistemas de cinta para su uso en modelos de IA.

El chip acelerador de computación inteligente (ICA) Maverick-2 de NextSilicon, lanzado en octubre de 2024, se fabrica con el proceso de 5 nanómetros de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Este hardware, que se autodenomina de "arquitectura de computación novedosa y original", ya ha conseguido varios clientes de HPC, incluido el Departamento de Energía de EE. UU. a través de la supercomputadora Spectra del Laboratorio Nacional Sandia (Sandia National Laboratories).

Ambas partes afirman que su pila integrada superará los cuellos de botella de infraestructura que anteriormente provocaban una baja utilización de costosos sistemas. En la primera fase de la colaboración, ambas partes verificarán el rendimiento conjunto de la estructura de conmutación y la computación en diferentes configuraciones, permitiendo que los socios fabricantes de equipos originales (OEM) partan de una combinación ya validada. El proyecto se ampliará posteriormente a velocidades de red más altas, utilizando la próxima estructura de conmutación CN6000 de 800 gigabits por segundo (Gb/s).

Lisa Spelman, directora ejecutiva de Cornelis Networks, declaró que los operadores informan que los sistemas más costosos permanecen inactivos mientras esperan la conexión de red. El CN5000 de la empresa se desarrolló precisamente para resolver este problema. NextSilicon también desafía las suposiciones tradicionales en computación, por lo que la colaboración entre ambas es complementaria.

Elad Raz, fundador y director ejecutivo de NextSilicon, señaló que durante las últimas décadas el software ha tenido que adaptarse al procesador, mientras que Maverick-2 hace que el procesador se adapte al software, y Cornelis adopta un enfoque similar con las redes.

Además, Cornelis Networks reveló que su tecnología de red CN5000 ya se ha implementado como parte de la actualización del super servidor Stampede3. Esta supercomputadora, ubicada en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC), está basada en procesadores Dell e Intel y es un sistema de 10 petaflops utilizado para cargas de trabajo de simulación. El despliegue del CN5000 abarca más de 600 nodos de computación, mejorando el rendimiento y la escalabilidad, lo que permite que las cargas de trabajo de simulación, como la predicción meteorológica, la ingeniería y el análisis intensivo de datos, se completen más rápidamente. Cornelis Networks afirmó que continuará apoyando la misión de TACC para ayudar a los investigadores a enfrentar desafíos científicos cada vez más complejos.

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