Programación híbrida para crear súper computadoras

Michael P. Lasen, representante del corporativo NVIDIA a nivel América Latina trae propuesta para crear súper cómputo con bajo consumo de energía y a bajo costo.

"Necesitamos mayor potencia en cómputo para resolver los principales problemas del mundo, hoy en día no estamos ni cerca de la potencia que se requiere", mencionó el director general de marketing y soluciones profesionales en América Latina, de la empresa NVIDIA.

Hay una lista que se llama top 500 de las computadoras más potentes y rápidas del mundo, el año pasado el segundo lugar fue la Tianhe de China encargada de investigar el H1N1.

En la escala de la potencia mencionó que nos encontramos actualmente en los PetaFLOGS, después siguen los ExaFLOGS, a los cuales se pretende llegar en 2019-2020, y por último los ZetaFLOGS para lo cual estamos muy lejos aún de llegar, ya que se supone que cuando esto suceda podremos modelar el clima con dos semanas de anticipación e incluso, simular el cerebro del ser humano, pero se prevé que esto sucederá hasta el 2030.

El consumo de energía es la limitante, las supercomputadoras consumen bastante, por lo que se está buscando una mezcla entre potencia y cuidado de la energía, combinando GPUs (núcleo serial) y CPUs (núcleo paralelo), creando así cómputo heterogéneo.

NVIDIA es una empresa que se dedica a la fabricación de silicio, lo cual utiliza para desarrollar cómputo heterogéneo a través de CUDA (Compute Unified Device Architecture) Arquitectura de Dispositivos de Cómputo Unificado, lenguaje de programación en GPUs, teniendo mejoras del 300 y 400 por ciento en rapidez y potencia.

En cuanto a costos, está al alcance de cualquiera, por ejemplo, con CPUs se crea una serie de nodos que hace una tecnología escalable, con lo que cualquier institución educativa con un presupuesto en informática razonable puede tener una súper computadora.

Incluso se puede desarrollar cómputo híbrido desde casa, es cuestión de agregar a una computadora una tarjeta gráfica GeForce de 100 USD, teniendo así una plataforma para desarrollar aplicaciones desarrolladas en CUDA, mismas que se pueden manejar a través de recursos que están en la red gratis, tales como libros y manuales, "no es difícil aprender, la mejor forma es auto aprendizaje", concluyó Lasen.

La conferencia se llevó a cabo el pasado 17 de julio de 2012, en el auditorio del CERI.

Mayores informes: Doctorado en Tecnologías de Información. Ext. 25140.