La sinergia inédita entre Meta, Oracle y NVIDIA revoluciona el paisaje de los centros de datos dedicados a la IA. La adopción de *Spectrum-X*, un conmutador Ethernet de vanguardia, responde al vertiginoso crecimiento de los sistemas de inteligencia artificial. Cada empresa aspira a transformar sus infraestructuras en verdaderas *“fábricas de IA a escala gigantesca.”* La eficiencia en el entrenamiento de modelos y la velocidad de despliegue dentro de clústeres masivos se convierten en cuestiones decisivas para estos gigantes tecnológicos.
Meta y Oracle adoptan NVIDIA Spectrum-X para modernizar sus infraestructuras de IA
Meta y Oracle se comprometen en una colaboración estratégica con NVIDIA, integrando el sistema de conmutación Ethernet Spectrum-X en sus centros de datos dedicados a la inteligencia artificial. Esta iniciativa busca atender las crecientes exigencias de los sistemas de IA a gran escala, transformando los centros de datos en verdaderas «fábricas de IA a gigaescala». Jensen Huang, director general de NVIDIA, califica Spectrum-X como el «sistema nervioso» que conecta millones de GPU, facilitando así el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial más grandes.
Optimización de la eficiencia de entrenamiento de la IA
Oracle prevé utilizar Spectrum-X en su arquitectura Vera Rubin, permitiendo una interconexión eficiente de millones de GPU. Mahesh Thiagarajan, vicepresidente de Oracle Cloud Infrastructure, declara que esta configuración mejorará la eficiencia, acelerando así el despliegue de nuevos modelos de IA. Paralelamente, Meta también integra estos conmutadores Ethernet dentro de su plataforma interna, FBOSS, para gestionar la red a gran escala. Gaya Nagarajan, vicepresidenta de ingeniería de red en Meta, subraya la importancia de una red abierta y eficiente para apoyar modelos de IA cada vez más voluminosos y proporcionar servicios a miles de millones de usuarios.
Flexibilidad e interoperabilidad en el corazón del diseño
La flexibilidad se presenta como un elemento central en el desarrollo de centros de datos, según Joe DeLaere, responsable de NVIDIA para el portafolio de soluciones de computación acelerada. El sistema MGX de NVIDIA, con su arquitectura modular, permite a los socios combinar diferentes unidades de procesamiento, almacenamiento y componentes de red según sus necesidades. Este enfoque promueve la interoperabilidad, ofreciendo un marco homogéneo a través de varias generaciones de hardware.
Eficiencia energética y desafíos de potencia
A medida que los modelos de IA crecen, la eficiencia energética emerge como un desafío primordial para los centros de datos. NVIDIA se compromete en un enfoque holístico para mejorar el uso energético y la escalabilidad. La transición hacia una alimentación eléctrica de corriente continua de 800 voltios, por ejemplo, limita las pérdidas térmicas y mejora la eficiencia. Esta nueva gestión de la energía también minimiza los picos en la red eléctrica, reduciendo las demandas máximas de potencia hasta un 30 % y aumentando así la capacidad de cálculo.
Escalabilidad y conexión entre centros de datos
El sistema MGX también facilita la expansión de los centros de datos, apoyando la conectividad NVLink para la escalabilidad vertical y Spectrum-X Ethernet para un crecimiento horizontal. Gilad Shainer, vicepresidente senior de ingeniería de red en NVIDIA, señala que MGX puede conectar varios centros de datos en un solo sistema integrado. Esto responde a las necesidades de empresas como Meta, que requieren apoyo para operaciones de entrenamiento de IA masivamente distribuidas.
Asociaciones y ampliación del ecosistema de IA
NVIDIA considera Spectrum-X como una solución para hacer que la infraestructura de IA sea más accesible y eficiente a diferentes escalas. Este sistema Ethernet, diseñado específicamente para cargas de trabajo de IA como el entrenamiento y la inferencia, ofrece hasta 95 % de ancho de banda efectivo. Esta tecnología supera ampliamente al Ethernet tradicional. Gracias a colaboraciones con empresas como Cisco, Meta y Oracle Cloud Infrastructure, Spectrum-X logra expandirse a una variedad de entornos, desde hiperescaladores hasta empresas.
Durabilidad y preparación para el futuro
La próxima arquitectura Vera Rubin de NVIDIA debería estar disponible comercialmente en la segunda mitad de 2026. Los productos asociados, como el modelo Rubin CPX, trabajarán en conjunto con Spectrum-X y MGX para apoyar la próxima generación de fábricas de IA. Las tecnologías Spectrum-X y XGS comparten una arquitectura de hardware similar, pero aplican diferentes algoritmos para distancias variadas, optimizando así las comunicaciones entre centros de datos.
Colaboración en la transición energética
NVIDIA coopera con diversos socios, desde componentes de chips hasta la alimentación eléctrica, para apoyar la transición hacia la corriente continua de 800 voltios. Este enfoque colaborativo incluye socios como Onsemi, Infineon, Delta y Schneider Electric, asegurando una armonización fluida entre todos los sistemas en entornos de IA de alta densidad.
Rendimiento para los hiperescaladores
La tecnología Spectrum-X ha sido diseñada específicamente para la computación distribuida y las cargas de trabajo de IA. Integra un enrutamiento adaptativo, así como un control de congestión basado en telemetría, eliminando los puntos calientes de la red y garantizando un rendimiento estable. Estos atributos permiten aumentar las velocidades de entrenamiento e inferencia. La escalabilidad que ofrece Spectrum-X permite a las organizaciones optimizar sus inversiones en GPU mientras responden a las crecientes demandas relacionadas con el entrenamiento de IA, lo cual es vital para empresas como Meta.
Sinergia entre hardware y software
NVIDIA pone un énfasis particular en la optimización del software y considera este enfoque como esencial. La empresa sigue mejorando la eficiencia alineando el desarrollo de hardware con el desarrollo de software. Inversiones en marcos como Dynamo, TensorRT-LLM y algoritmos como la decodificación especulativa buscan mejorar el rendimiento y las capacidades de los modelos de IA.
IA e infraestructuras escalables
La plataforma Spectrum-X, que abarca conmutadores Ethernet y SuperNICs, constituye el primer sistema Ethernet diseñado específicamente para cargas de trabajo de IA. Garantiza una conexión eficiente entre millones de GPU mientras mantiene un rendimiento predecible a través de los centros de datos de IA. Gracias a tecnologías de control de congestión que alcanzan hasta un 95 % de tasa de datos, Spectrum-X marca un avance significativo en comparación con el Ethernet clásico.
Para saber más sobre temas relacionados, incluidos las inversiones en inteligencia artificial y el desarrollo de infraestructuras, consulte estos artículos: Los desafíos de la inversión china, Las guerras de la seguridad de la IA, Alianzas con el gobierno y las empresas, Asociación entre OpenAI y Oracle, y Corea del Sur y su nuevo centro de datos.
Preguntas frecuentes sobre la asociación de Meta, Oracle y NVIDIA Spectrum-X para los centros de datos de IA
¿Qué es Spectrum-X y cómo mejora el rendimiento de los centros de datos dedicados a la IA?
Spectrum-X es una tecnología de conmutación Ethernet desarrollada por NVIDIA, diseñada para satisfacer las crecientes exigencias de los sistemas de IA a gran escala. Mejora la eficiencia del entrenamiento de IA al ofrecer conectividad rápida y control de congestión, permitiendo a los centros de datos procesar modelos de parámetros masivos sin demoras.
¿Cómo integra Oracle Spectrum-X en su arquitectura Vera Rubin?
Oracle utiliza Spectrum-X Ethernet para construir fábricas de IA a gran escala. Esta integración permitirá conectar millones de GPU de manera más eficiente, facilitando así el entrenamiento y despliegue rápido de nuevos modelos de IA para sus clientes.
¿Cuál es la importancia de la apertura y la interoperabilidad de los sistemas en la infraestructura de IA de Meta?
Meta, al integrar Spectrum-X en su sistema de conmutación abierto (FBOSS), se asegura de que su red sea flexible e interoperable. Esto permite que la red se adapte a las cambiantes necesidades de IA y ofrezca servicios a miles de millones de usuarios de manera eficiente.
¿Qué ventajas ofrecen los sistemas modulares de NVIDIA, como el sistema MGX, a los socios tecnológicos?
El sistema MGX es modular, lo que permite a los socios mezclar y combinar diferentes unidades de procesamiento, almacenamiento y conmutación según sus necesidades. Esta flexibilidad ayuda a optimizar el tiempo de comercialización y a garantizar que las infraestructuras estén preparadas para el futuro.
¿Cómo aborda NVIDIA los desafíos de eficiencia energética en los centros de datos?
NVIDIA está trabajando en mejorar la eficiencia energética al pasar a alimentación de corriente continua a 800 voltios e integrar tecnologías de suavizado de energía para reducir los picos de demanda eléctrica. Esto contribuye a optimizar el rendimiento por vatio en los centros de datos, al mismo tiempo que permite una mayor capacidad de cálculo.
¿Por qué es crucial la colaboración entre NVIDIA, Meta y Oracle para el futuro de los centros de datos de IA?
Esta colaboración busca hacer que la infraestructura de IA sea más eficiente y accesible a diferentes escalas. Al unir sus fuerzas, estas empresas pueden desarrollar soluciones diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA, lo que optimiza el rendimiento y reduce los costos operativos.
¿Cuáles son las ventajas de Spectrum-X sobre el Ethernet tradicional para las cargas de trabajo de IA?
Spectrum-X ofrece hasta un 95 % de ancho de banda efectivo, superando ampliamente el rendimiento del Ethernet tradicional, que generalmente alcanza solo aproximadamente el 60 %. Esto es particularmente crucial para las tareas de entrenamiento e inferencia en IA, donde cada milisegundo cuenta.
¿Cómo planea NVIDIA integrar Spectrum-X con su futura arquitectura Vera Rubin?
NVIDIA prevé que la arquitectura Vera Rubin, que estará comercialmente disponible en 2026, funcionará en conjunto con los sistemas Ethernet Spectrum-X y MGX, permitiendo el apoyo a la próxima generación de fábricas de IA y mejorando la conectividad entre centros de datos.
