Meta construye el supercúmulo Prometheus

Meta completa la primera fase de Prometheus, un supercúmulo de gigavatio con cientos de miles de GPU en Ohio. La infraestructura utiliza refrigeración líquida de circuito cerrado y dos plataformas de NVIDIA.

La plataforma Clemente ofrece 288 GB de HBM3e por GPU y más de 1 exaFLOP de FP4. Prometheus cuenta con redes dedicadas para la comunicación GPU-GPU, con alto ancho de banda y baja latencia. Microsoft presentó el Maia 300, tercera generación del acelerador de IA para Azure, previsto para 2027. El Maia 300 se basa en el proceso TSMC N2P (2 nm) y tiene 288 GB de HBM4. Ofrece 13,8 petaOPS en FP4 y 6,9 petaOPS en FP8. Será el principal sistema de inferencia de Microsoft, con la promesa de un 40% más de tokens por megavatio que los sistemas basados en GPU.

Meta construye el supercúmulo Prometheus con refrigeración líquida — Imagen: engineering.fb.com

Meta amplía su infraestructura de IA con Prometheus, mientras Microsoft desarrolla el Maia 300, un chip de IA basado en 2 nm que promete mayor eficiencia en tokens por megavatio. ASUS lanzó una GPU de Intel para uso profesional, completando la trinidad de GPU profesionales con NVIDIA y AMD. La refrigeración líquida de circuito cerrado también reduce el riesgo de fallos y prolonga la vida útil de los componentes. La combinación de Catalina y Clemente, plataformas de NVIDIA, garantiza flexibilidad para distintos tipos de tareas, desde el entrenamiento hasta la inferencia. La escala de Prometheus supone un cambio significativo.

Meta y sus rivales avanzan en IA con nuevas tecnologías

Meta y sus rivales avanzan en IA con nuevas tecnologías. Meta avanza con Prometheus, su primer supercúmulo de gigavatio, mientras Microsoft y ASUS también se posicionan en el mercado del procesamiento de IA. La expansión de la infraestructura de IA de Meta muestra que la competencia por la eficiencia y la escalabilidad se está acelerando. ASUS, al recurrir a un modelo de Intel, demuestra que la demanda de procesamiento de IA se está volviendo universal. Microsoft, con el Maia 300, busca superar a las GPU de NVIDIA en rendimiento por unidad de energía. Prometheus, con su refrigeración líquida de circuito cerrado y cientos de miles de GPU, representa un salto en la capacidad de procesamiento de la empresa.

La plataforma Catalina usa GB200 NVL72, mientras que Clemente usa GB300 NVL72, con redes dedicadas para la comunicación GPU-GPU. La infraestructura está diseñada para manejar demandas masivas de IA, lo que permite escalabilidad y eficiencia a gran escala.

Las redes dedicadas aceleran los procesos paralelos

Meta construye el supercúmulo Prometheus con refrigeración líquida y GPU NVIDIA de próxima generación, redefiniendo la escala y la eficiencia en IA. La refrigeración cerrada permite alojar más GPU en un mismo espacio sin sobrecarga térmica, manteniendo la estabilidad en clústeres de gigavatios.