El sector de HPC llevaba años cuestionando la estrategia de NVIDIA tras comprobar que arquitecturas como Hopper y Blackwell reducían drásticamente el rendimiento en FP64, un formato crítico para simulación científica y modelos de alta precisión. Sin embargo, la compañía ha aclarado a HPCWire que el cómputo doble precisión volverá a tener un papel relevante. Según Dion Harris, director senior de soluciones de HPC e infraestructura de IA hiperescalar, NVIDIA está “definitivamente mirando cómo traer más capacidades FP64 en nuestras arquitecturas futuras”, reafirmando su compromiso con cargas que necesitan exactitud numérica sostenida.
Estas declaraciones confirman que la compañía no piensa abandonar el grupo de usuarios que depende de precisión de 64 bits, especialmente en disciplinas como ingeniería, clima, física computacional, modelado molecular y ciencias de la vida, donde los algoritmos requieren estabilidad y margen mínimo de error numérico.
Un retroceso en FP64 que dejó atrás a la comunidad HPC
El contraste entre generaciones evidencia el problema: la GPU B300 Blackwell Ultra alcanza apenas 1,2 TFLOPS FP64, mientras que el H200 Hopper ofrecía 34 TFLOPS FP64, una diferencia abismal que afecta directamente a centros de supercomputación. En cambio, para formatos de baja precisión, fundamentales en IA, el salto es gigantesco: la B300 entrega 9 PFLOPS FP8, frente a los 3,958 PFLOPS FP8 del H200, subrayando la priorización absoluta del entrenamiento y la inferencia.
Este cambio dejó a los usuarios de HPC tradicional en una situación delicada, obligando a muchos a mirar alternativas cuando las simulaciones de precisión dejaron de escalar adecuadamente con las GPU de NVIDIA.
La respuesta: recuperar la doble precisión sin renunciar a la IA
NVIDIA reconoce internamente que el mercado de IA generativa ha empujado a priorizar unidades de cálculo optimizadas para inferencias masivas, tuberías tensoriales y formatos reducidos como FP8 o INT4, claves para desplegar modelos multimodales a gran escala. Sin embargo, la compañía también admite que el sector HPC sigue siendo un pilar tecnológico esencial, y que ignorarlo supondría ceder espacio a competidores.
Por ello, las futuras arquitecturas de NVIDIA incorporarán rutas de datos FP64 reforzadas y un retorno del cómputo de doble precisión como componente crítico, especialmente en aceleradores orientados a investigación científica, simulación avanzada y análisis computacional.
El modelo de AMD podría anticipar la estrategia de NVIDIA
En los últimos años, AMD ha dividido su línea Instinct MI en modelos centrados en IA y otros específicamente orientados a HPC, permitiendo que cada arquitectura maximice el rendimiento para su público objetivo. Según las señales actuales, NVIDIA podría adoptar un enfoque similar, separando familias de GPU optimizadas para baja precisión y otras con FP64 potente, evitando los compromisos que afectaron a Hopper y Blackwell.
Si esta estrategia se confirma, el ecosistema profesional ganaría aceleradores diferenciados y un camino claro tanto para centros de IA como para supercomputación científica, devolviendo equilibrio a un mercado que había quedado volcado casi por completo en la IA generativa.
Vía: TechPowerUp
