Iluvatar CoreX presenta el supernodo Tiangai 300 con 144 GPU en un solo armario
El fabricante chino de chips de IA Iluvatar CoreX presentó en la feria CIIF de Shanghái su primer supernodo, el Tiangai 300 IXL144. Un solo armario aloja 144 GPU y 18 CPU. El sistema está pensado para entrenar y ejecutar inferencia con modelos grandes, y la compañía afirma que supone un récord del sector en número de GPU por rack. El rendimiento figura como «cerca de 10,1…», y las unidades de medida aparecen cortadas en el fragmento disponible. • 144 GPU + 18 CPU en un solo armario • Presentación el 12 de octubre de 2026 • Las incógnitas clave: interconexión, consumo energético y software
Procesado por IA desde SCMP Tech; editado por Hamidun News
El desarrollador chino de aceleradores de IA Iluvatar CoreX ha presentado su primer supernodo, el Tiangai 300 IXL144. En un solo armario caben 144 procesadores gráficos y 18 procesadores centrales. La compañía lo describe como un récord del sector en densidad de GPU dentro de un mismo sistema. El anuncio se hizo el lunes 12 de octubre de 2026 en la China International Industry Fair (CIIF) de Shanghái. Según SCMP, el sistema está diseñado para entrenar y ejecutar inferencia con grandes modelos de IA.
Qué hay dentro del armario
Un supernodo se considera una única unidad de cómputo: decenas de aceleradores se conectan entre sí a tal velocidad que, para el programa, parecen una sola GPU enorme. Este enfoque hace falta cuando el modelo no cabe en la memoria de un solo servidor y los datos circulan constantemente entre tarjetas. Cuantos más aceleradores se reúnen en un mismo dominio, menos tráfico se desvía a la red más lenta que conecta los racks.
Principales parámetros declarados:
- Nombre: Tiangai 300 IXL144
- Aceleradores: 144 GPU en un solo armario
- Procesadores: 18 CPU
- Uso previsto: entrenamiento e inferencia de grandes modelos de IA
- Rendimiento: se declara cerca de 10,1 (las unidades de medida aparecen cortadas en el fragmento disponible del material)
- Debut: 12 de octubre de 2026, CIIF, Shanghái
La proporción de 8 GPU por cada CPU coincide con la configuración clásica de un servidor de ocho aceleradores. Es posible que el armario contenga 18 nodos de este tipo, pero es una suposición nuestra, no un dato del fabricante.
Por qué importa la densidad
A modo de comparación, el rack Nvidia GB200 NVL72 integra 72 GPU y 36 procesadores Grace. Entre las soluciones chinas destaca el sistema Huawei CloudMatrix 384, que reúne 384 aceleradores Ascend, pero los distribuye en varios armarios. Iluvatar CoreX apuesta por otra vía: concentrar el máximo posible en un único chasis. Este enfoque tiene ventajas prácticas: menos cables y menos puntos de fallo, un montaje más sencillo y rutas más cortas para los datos.
También tiene un coste. Un empaquetado tan denso implica un alto consumo energético y exigencias estrictas de refrigeración a nivel de rack. No todos los centros de datos, en China o fuera de ella, están en condiciones de recibir un armario así sin reformar su infraestructura técnica.
Lo que queda fuera de foco
El récord requiere matices. Comparar sistemas por número de GPU solo es correcto si los aceleradores se cuentan con el mismo criterio. Un módulo de doble die puede contarse como una GPU o como dos. La comparabilidad también depende de otros parámetros: la capacidad y el ancho de banda de la memoria, la velocidad de comunicación entre tarjetas y los formatos de cálculo compatibles (FP8, FP16 y otros).
El material tampoco aporta datos sobre el precio, los plazos de entrega, los primeros clientes, ni sobre el nodo tecnológico y el fabricante que produce los chips. Para el mercado chino no son detalles menores: el acceso a la fabricación avanzada sigue siendo limitado y la demanda interna de alternativas a Nvidia es alta.
A la hora de evaluar el Tiangai 300 IXL144, conviene fijarse en cinco aspectos:
1. Las unidades y las condiciones de medición del «cerca de 10,1» declarado. Para poder comparar importan la precisión de cálculo y el modo (entrenamiento o inferencia).
2. La topología y la velocidad de la interconexión dentro del armario. De ellas depende que un sistema de 144 GPU se comporte como una unidad coherente.
3. La madurez del software: la compatibilidad con los frameworks populares y con las herramientas para ejecutar modelos. En un acelerador nuevo, esto suele pesar más que el hardware.
4. El consumo energético y el tipo de refrigeración, líquida o por aire. 5.
Los despliegues piloto reales en operadores de centros de datos y nubes. Por ahora se trata de un debut en una feria, no de una explotación industrial confirmada.
Si Iluvatar CoreX revela estas cifras y muestra clústeres en funcionamiento, la compañía se afianzará entre los proveedores chinos capaces de vender no tarjetas sueltas, sino sistemas completos a escala de rack. De momento, el hecho principal sigue siendo uno: 144 GPU en un solo armario y la reivindicación de un récord.
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❓ Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Qué se sabe sobre Qué hay dentro del armario?
Un supernodo se considera una única unidad de cómputo: decenas de aceleradores se conectan entre sí a tal velocidad que, para el programa, parecen una sola GPU enorme. Este enfoque hace falta cuando el modelo no cabe en la memoria de un solo servidor y los datos circulan constantemente entre tarjetas. Cuantos más aceleradores se reúnen en un mismo dominio, menos tráfico se desvía a la red más lenta que conecta los racks. Principales parámetros declarados: Nombre: Tiangai 300 IXL144 Aceleradores: 144 GPU en un solo armario Procesadores: 18 CPU Uso previsto: entrenamiento e i
¿Qué se sabe sobre Por qué importa la densidad?
A modo de comparación, el rack Nvidia GB200 NVL72 integra 72 GPU y 36 procesadores Grace. Entre las soluciones chinas destaca el sistema Huawei CloudMatrix 384, que reúne 384 aceleradores Ascend, pero los distribuye en varios armarios. Iluvatar CoreX apuesta por otra vía: concentrar el máximo posible en un único chasis. Este enfoque tiene ventajas prácticas: menos cables y menos puntos de fallo, un montaje más sencillo y rutas más cortas para los datos. También tiene un coste. Un empaquetado tan denso implica un alto consumo energético y exigencias estrictas de refrigeració
¿Qué se sabe sobre Lo que queda fuera de foco?
El récord requiere matices. Comparar sistemas por número de GPU solo es correcto si los aceleradores se cuentan con el mismo criterio. Un módulo de doble die puede contarse como una GPU o como dos. La comparabilidad también depende de otros parámetros: la capacidad y el ancho de banda de la memoria, la velocidad de comunicación entre tarjetas y los formatos de cálculo compatibles (FP8, FP16 y otros). El material tampoco aporta datos sobre el precio, los plazos de entrega, los primeros clientes, ni sobre el nodo tecnológico y el fabricante que produce los chips. Para el merc
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