Eni ha avviato operativamente Hpc7 il 23 giugno 2026 nel Green Data Center di San Donato Milanese e, integrandolo con Hpc6 ha superato la soglia dell’exascale con una capacità combinata oltre 1 Exaflop/s. Il nuovo sistema si è immediatamente collocato al sesto posto nella classifica TOP500 diventando il supercomputer industriale più potente in Europa. Ultimo aggiornamento: 26 giugno 2026.
Il traguardo è rilevante per l’industria energetica perché abilita simulazioni numeriche e carichi di intelligenza artificiale su scala senza precedenti. La piattaforma congiunta estende la capacità di modellare il sottosuolo, ottimizzare processi e accelerare programmi di ricerca in aree strategiche come stoccaggio della CO₂ biocarburanti e fusione a confinamento magnetico, riducendo tempi decisionali e incrementando la qualità predittiva.
Classifiche, prestazioni e soglia exascale
Hpc7 ha raggiunto circa 571 PFlops/s sustained (Rmax) e oltre 861 PFlops/s di picco (Rpeak), collocandosi al sesto posto globale nella TOP500 e al secondo in Europa per potenza complessiva. Integrato con Hpc6, che ha segnato 477 PFlops/s sustained e 606 PFlops/s di picco il sistema congiunto totalizza 1.048 PFlops/s sustained e 1.467 PFlops/s di picco superando simbolicamente la barriera dell’Exaflop. In ambito industriale, Hpc7 si conferma al vertice europeo, rafforzando il posizionamento dell’infrastruttura tra i primi sistemi al mondo.
Ospitati nel Green Data Center del gruppo, Hpc6 e Hpc7 operano in modo coordinato per massimizzare l’uso delle risorse e l’efficienza energetica. L’ecosistema di calcolo risponde a carichi eterogenei, dalle simulazioni HPC tradizionali alle pipeline AI su larga scala, garantendo continuità operativa e scalabilità per progetti interni ed esterni.
Architettura Hpc7, nodi e interconnessione
Hpc7 si basa sulla piattaforma HPE Cray EX4000 con componentistica AMD e adotta un’architettura ibrida con APU AMD Instinct MI300A che integrano CPU e GPU nello stesso package con memoria HBM3 ad alta banda. La configurazione comprende 3.480 nodi e un totale di 13.920 GPU progettati per ridurre la latenza tra componenti e sostenere simulazioni numeriche massicce e addestramento di modelli di apprendimento automatico. L’interconnessione è affidata a HPE Slingshot a 200 Gbps, ottimizzata per latenza contenuta e throughput elevato tra i nodi.
In termini combinati, l’aggiunta di Hpc7 ha ampliato la superficie di calcolo disponibile accanto a Hpc6, operativo da novembre 2026 secondo la timeline interna. L’architettura unificata semplifica la distribuzione dei carichi tra le risorse, riducendo tempi di job scheduling e migliorando l’utilizzo delle GPU su flussi misti HPC/AI. L’integrazione consente anche di armonizzare strumenti software e librerie per simulazioni multi-fisica ad alta risoluzione.
Efficienza energetica e Green Data Center
Hpc7 è ospitato in un’infrastruttura progettata per la sostenibilità, con sistemi di raffreddamento a liquido diretto (DLC) e soluzioni per contenere consumi ed emissioni. Nella classifica Green500 il sistema ha ottenuto 65,426 GFlops/W posizionandosi all’undicesimo posto mondiale e al primo nella sua categoria per efficienza. Il Green Data Center sfrutta anche un innovativo impianto di raffreddamento a liquido esteso, che concorre alle prestazioni energetiche complessive e alla stabilità operativa dei nodi ad alta densità.
L’efficienza misurata e l’adozione di tecniche di dissipazione avanzate permettono di sostenere carichi intensivi riducendo il power usage per flop erogato. La convergenza tra prestazioni e sostenibilità si riflette nella possibilità di eseguire più run di simulazione a parità di energia, un fattore decisivo per progetti che richiedono throughput elevato e finestre di calcolo strette.
Casi d’uso industriali e ricerca energetica
La capacità exascale combinata viene impiegata per la caratterizzazione del sottosuolo l’elaborazione di grandi dataset sismici e la simulazione della fluidodinamica dei reservoir, con effetti su pianificazione, gestione dei rischi e ottimizzazione delle campagne di perforazione. Nei processi industriali, la potenza disponibile abilita modelli più dettagliati per il design e la manutenzione predittiva migliorando tempi di risposta e accuratezza operativa.
Nei filoni della transizione energetica, l’ecosistema supporta lo stoccaggio della CO₂ la modellazione di processi per i biocarburanti e le simulazioni del plasma per la fusione a confinamento magnetico. L’aumento di risoluzione consente di validare più rapidamente i modelli e di esplorare spazi parametrici più ampi. La piattaforma è impiegata anche per applicazioni di machine learning su dati sismici e analytics in tempo reale, abilitando iniziative di innovazione aperta e collaborazioni con partner scientifici.
