Alice Recoque: o supercomputador em exaescala que inaugura a nova era das fábricas de IA na Europa Introdução A evolução da computação de alto desempenho sempre foi marcada por saltos tecnológicos que redefinem o que a ciência e a indústria podem alcançar. No entanto, a transição atual vai além da busca por mais poder bruto. Em um cenário onde inteligência artificial, simulação avançada e fluxos de dados massivos convergem, a infraestrutura deixa de ser apenas uma plataforma de processamento para se tornar um ecossistema capaz de sustentar operações contínuas, densas e altamente integradas. É nesse contexto que o Alice Recoque emerge como um marco para a Europa e para o mundo. As organizações enfrentam hoje um desafio estrutural profundo: cargas de trabalho de IA em grande escala deixaram de ser exceção e se tornaram regra. Treinamento distribuído, gêmeos digitais e simulações híbridas exigem arquiteturas que não só alcancem exaescala, mas que também mantenham eficiência energética e estabilidade. O custo e o risco da inação podem ser severos. Infraestruturas que não acompanham essa transição tornam-se gargalos, limitando a competitividade de países, empresas e centros de pesquisa. É nesse ambiente de crescente complexidade técnica e estratégica que AMD e Eviden apresentam o Alice Recoque, um supercomputador em exaescala criado explicitamente como uma “fábrica de IA”. Mais do que um conjunto de racks capazes de entregar um exaflop de HPL, ele representa uma nova abordagem arquitetural: simulação, dados e IA funcionando lado a lado, sustentados por GPUs MI430X, CPUs EPYC “Venice”, memória e largura de banda otimizadas e um design construído diretamente para eficiência. Ao longo deste artigo, será explorado como o Alice Recoque redefine o paradigma de HPC e IA integrados, quais problemas estratégicos resolve, que riscos mitiga e como sua arquitetura estabelece um novo padrão para a infraestrutura científica e industrial do continente europeu. O Problema Estratégico: IA e HPC superando infraestruturas tradicionais Cargas de trabalho que ultrapassam a capacidade de arquiteturas legadas À medida que os modelos de IA se expandem e se tornam cada vez mais interconectados a simulações científicas e análises de dados em grande escala, as arquiteturas clássicas de HPC se mostram insuficientes. O gargalo não está mais apenas no processamento, mas na incapacidade de alimentação de dados em tempo real. Quando a largura de banda ou a memória falham em acompanhar, até mesmo o hardware mais poderoso se torna subutilizado. Esse desafio tem impacto direto em pesquisas críticas, especialmente em domínios como clima, energia e saúde. Modelos massivos exigem um fluxo constante de dados para treinar, validar e inferir. Em um cenário tradicional, a capacidade computacional cresce, mas a infraestrutura de suporte (memória, rede, resfriamento e energia) não acompanha, criando um desequilíbrio sistêmico. O impacto na competitividade científica e industrial Enquanto empresas e países ampliam investimentos em IA, aqueles que operam com arquiteturas limitadas enfrentam custos crescentes, janelas de execução mais longas e reduções substanciais na precisão e no ritmo de inovação. O efeito acumulado é uma perda de competitividade. Projetos que dependem de execução paralela massiva tornam-se financeiramente e operacionalmente inviáveis. A necessidade de ambientes integrados para IA, dados e simulação As fronteiras entre HPC e IA estão se dissolvendo. Treinar um modelo de IA para prever padrões climáticos, por exemplo, requer tanto simulação física quanto análise estatística avançada. Inovações em energia exigem o mesmo tipo de integração. Resolver esse problema exige uma arquitetura onde IA e HPC compartilham o mesmo “solo”, e não sistemas isolados que disputam recursos. Consequências da Inação: custos, riscos e limitações competitivas Infraestruturas que consomem mais e produzem menos Ignorar a necessidade de eficiência energética em ambientes exaescale resulta em sistemas mais caros, menos sustentáveis e com impacto ambiental ampliado. Em um mundo onde o consumo energético é um componente central do CAPEX e OPEX de data centers, operar máquinas exascale sem otimização se torna proibitivo. Janelas de treinamento inviáveis e limitações operacionais Treinos de larga escala exigem estabilidade térmica e energética. Sem infraestrutura adequada, janelas de treinamento se estendem, tarefas falham e a produtividade cai. Em cargas de IA distribuídas, esse efeito se amplifica exponencialmente, provocando atrasos significativos em programas científicos ou industriais. Dependência tecnológica de terceiros países A ausência de plataformas próprias com capacidade exaescale deixa países e centros de pesquisa dependentes de infraestrutura alheia, o que limita sua autonomia e capacidade estratégica de inovação. Em setores sensíveis — saúde, energia, defesa — essa dependência cria riscos evidentes. Fundamentos da Solução: a arquitetura do Alice Recoque Uma fábrica completa de IA, não apenas um supercomputador O Alice Recoque foi concebido para ir além da entrega de processamento bruto. Ele opera como uma fábrica de IA onde treinamento, inferência e simulação coexistem e compartilham a mesma arquitetura central. Essa integração elimina silos, reduz latência e cria um fluxo contínuo entre ingestão de dados, modelagem e inteligência artificial. GPUs Instinct MI430X e CPUs EPYC “Venice” como núcleo da computação Com base nas GPUs AMD Instinct MI430X e nas CPUs EPYC “Venice”, o sistema combina o melhor da computação massivamente paralela com processamento otimizado para IA. Essa combinação permite executar simultaneamente cargas heterogêneas, mantendo performance consistente mesmo sob estresse. Construído sobre o sistema BullSequana XH3500 da Eviden O hardware baseia-se no BullSequana XH3500, arquitetado para densidade, eficiência e escalabilidade. Segundo as empresas, o Alice Recoque ultrapassa 1 exaflop de HPL com 25% menos racks do que sistemas tradicionais de mesma categoria, reduzindo o espaço físico e o consumo total. Memória e largura de banda como prioridades arquitetônicas Um dos pontos frequentemente negligenciados em supercomputadores é a velocidade com que dados se movem e a quantidade de informação que pode ser mantida em memória ativa. O Alice Recoque foi projetado para minimizar esses gargalos, garantindo que o processamento não fique limitado pela alimentação dos chips. Isso é particularmente crítico quando modelos são distribuídos em milhares de nós. Implementação Estratégica: eficiência, resfriamento e energia Operação dentro de um limite de 12 megawatts Ao fixar a operação em até 12 MW, o sistema demonstra uma abordagem centrada em eficiência energética e previsibilidade de