Le passage de Fugaku marque le début d’une nouvelle ère en supercalculabilité : IA + HPC intégrés dans une plateforme unique capable de rivaliser avec les États-Unis et l’Europe.
Un projet stratégique : de Fugaku à FugakuNEXT
Le superordinateur Fugaku, lancé en 2020 et conçu par RIKEN et Fujitsu, a atteint la première place mondiale avec 442 petaflops (FP64) en LINPACK, et jusqu’à 2 exaflops en précision hybride. Mais l’évolution rapide de l’IA et la complexification des simulations ont poussé le Japon à concevoir son successeur : FugakuNEXT.
Ce nouveau système sera opérationnel vers 2030 et se distinguera par ses caractéristiques :
- CPU FUJITSU-MONAKA-X, évolution de la MONAKA actuelle, dotée de plus de cœurs, d’un SIMD étendu et d’un moteur de matrices pour l’IA.
- GPU NVIDIA de nouvelle génération, avec un large débit en bande passante, conçu pour les charges d’IA générative et les simulations parallèles.
- Objectif d’atteindre jusqu’à 600 EFLOPS en FP8 (sparse), ce qui en ferait le premier superordinateur zettascale mondial.
- Un booster de 100 fois la performance des applications par rapport à Fugaku, avec une consommation similaire (~40 MW).
La clé : IA et simulation en un même flux
FugakuNEXT ne cherche pas seulement à être plus rapide en calculs classiques. Son objectif est de devenir une plateforme hybride d’IA + HPC, où :
- L’IA accélère les simulations via des modèles substituts (PINNs, modèles souches).
- Les calculs en précision hybride (FP16, FP8) complètent la précision double (FP64).
- Les algorithmes permettent une IA générative pour la science, comme la conception de matériaux, de médicaments ou la prévision sismique.
En somme : il ne s’agit pas de maintenir l’IA séparée du HPC, mais de les fusionner dans un même environnement d’exécution.
Comparaison mondiale : où se situe le Japon face aux États-Unis et à l’Europe ?
| Superordinateur | Pays | CPU | GPU/Accélérateur | Performance (LINPACK FP64) | Performance IA (FP16/FP8) | Consommation approx. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FugakuNEXT (2030) | Japon | FUJITSU-MONAKA-X (Arm) | NVIDIA (prochaine génération) | >1500 PFLOPS (estimé) | >600 EFLOPS FP8 (sparse) | ~40 MW |
| Frontier | États-Unis | AMD EPYC Genoa | AMD Instinct MI250X | 1,102 PFLOPS | 6+ EFLOPS | ~21 MW |
| Aurora | États-Unis | Intel Xeon Max | GPU Intel Max | ~1 EFLOPS (en déploiement) | 10+ EFLOPS | ~30 MW |
| LUMI | UE/Finlande | AMD EPYC Trento | AMD Instinct MI250X | 380 PFLOPS | ~2 EFLOPS | ~12 MW |
| JUPITER (2026) | UE/Allemagne | SiPearl Rhea (Arm) + CXL | NVIDIA + accélérateurs | >1 EFLOPS | 50+ EFLOPS | ~20 MW |
| MareNostrum 5 | UE/Espagne | Intel Xeon + GPUs NVIDIA | NVIDIA Hopper | 314 PFLOPS | 2–3 EFLOPS | ~10 MW |
Clés du tableau :
- États-Unis déjà en fonctionnement dans la gamme exascale (Frontier).
- Europe se montre ambitieuse avec JUPITER, son premier exaflop, prévu pour 2026, avec une forte orientation IA.
- Japon vise à sauter directement à la zettascale, évitant de suivre le rythme des États-Unis et de l’Europe.
Défis techniques de FugakuNEXT
- Consommation énergétique : maintenir 40 MW tout en multipliant par 100 la performance exige des avancées disruptives en efficacité CPU-GPU et mémoire.
- Intégration CPU-GPU : MONAKA-X et NVIDIA devront communiquer avec une faible latence et une bande passante élevée, possiblement via de nouvelles interconnexions comme CXL/Infinity/NVLink évolutif.
- Logiciels et écosystème : RIKEN prépare déjà une “Fugaku virtuelle” accessible dans le cloud, pour permettre à la communauté scientifique d’optimiser ses applications avant 2030.
- HPC-IA-Quantique : Le Japon envisage de combiner FugakuNEXT avec de futurs ordinateurs quantiques de Fujitsu (>10 000 qubits prévus pour 2030).
Avis : stratégie judicieuse ?
Le saut du Japon est à la fois audacieux et risqué. Alors que les États-Unis et l’Europe progressent à pas de géant avec exaflop + IA, le Japon veut faire un “saut disruptif” vers l’ère zettascale.
Si FugakuNEXT tient ses promesses, il pourrait devenir la référence mondiale en :
- Simulation climatique et sismique (crucial pour un pays comme le Japon).
- Sciences de la vie (conception de protéines et de médicaments).
- IA générative pour la science (automatisation des hypothèses et des expérimentations).
Mais si le projet rencontre des difficultés, le risque est que les États-Unis avec NVIDIA/AMD/Intel et l’Europe avec JUPITER le devancent avant sa mise en opération.
Questions fréquentes (FAQ)
1. En quoi FugakuNEXT diffère-t-il de Frontier ou Aurora ?
FugakuNEXT ne se limite pas à la simulation HPC classique, mais vise à fusionner IA + HPC en un système intégré, visant une performance zettascale dans des charges mixtes.
2. Quel rôle joue NVIDIA dans le projet ?
Elle concevra les GPU accélérateurs, essentiels pour l’IA générative et le traitement parallèle massif, renforçant ainsi son hégémonie mondiale en IA.
3. Le Japon pourra-t-il concurrencer les États-Unis et l’Europe ?
Cela dépendra de la réalisation de la promesse de 100x dans les applications réelles et de la maîtrise de la consommation énergétique. Si ces objectifs sont atteints, FugakuNEXT fixera un nouveau standard.
4. Quel impact pour la communauté scientifique ?
Un écosystème ouvert est prévu, avec un accès dans le cloud à des versions “virtuelles” du système avant 2030, permettant aux chercheurs d’adapter leur logiciel en avance.
Source : Noticias inteligencia artificial
