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El grupo de investigación del DOE apoya la exaescala

Hola de nuevo. En el teclado Simón Sánchez y esta vez te voy a hablar sobre El grupo de investigación del DOE apoya la exaescala

El cálculo a exaescala promete increíbles avances científicos, pero no será fácil y no será gratuito. Esta es la premisa de un artículo extraído de la Oficina de Investigación en Computación Científica Avanzada del DOE, cuya misión es «descubrir, desarrollar y desplegar las herramientas informáticas y de red que permitan a los investigadores de disciplinas científicas analizar, modelar, simular y predecir fenómenos complejos importantes para el Departamento de Energía «.

El artículo apoya el cálculo a exaescala, citando algunos de los avances científicos que permitiría tal salto, como pronósticos meteorológicos precisos a largo plazo, combustibles alternativos innovadores y avances en la investigación de enfermedades. La capacidad de representar muchas más variables conducirá a modelos más realistas. Por ejemplo, los futuros investigadores podrán crear un modelo climático global con un nivel de resolución que ahora solo es posible para estudios regionales.

Hay tres obstáculos principales que se interponen en el camino de los gigantes a gran escala del mañana y, según Rick Stevens, director asociado del Laboratorio Nacional Argonne de Computación, Medio Ambiente y Ciencias de la Vida y profesor de informática de la Universidad de Chicago, todos son programas potenciales.

El modelo actual de exaescala predice una máquina con mil millones de núcleos. Entonces, el primer desafío es crear un software que pueda aprovecharlos todos. Este es el paralelismo al extremo. Se han desarrollado aplicaciones capaces de lograr un paralelismo de 250.000 formas, pero las máquinas de la clase exaflop deberán mostrar un paralelismo de mil millones de formas.

Otra preocupación abrumadora es el poder. Stevens dice que una computadora con mil millones de procesadores fabricada con la tecnología actual consumiría más de un gigavatio de electricidad. Según la Administración de Información de Energía del DOE, las principales plantas de energía de los Estados Unidos generan solo unos pocos gigavatios y la mayoría produce menos de cuatro. Esto significa que una sola máquina de exaescala puede requerir su propia planta de energía. La informática con GPU se considera una forma potencial de reducir la demanda de energía.

El enorme aumento en la cantidad de núcleos de procesamiento es lo que conduce al tercer gran desafío, la confiabilidad. Cualquier problema de confiabilidad que exista en un sistema moderno se multiplicará por mil, de modo que, según Stevens, «si se escala a partir de la tecnología actual, una computadora a exaescala no permanecerá activa durante más de unos pocos minutos a la vez». Básicamente, la tasa La falla promedio de un automóvil debe ser de alrededor de una semana o más. Por ejemplo, IBM BlueGene / L del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore falla una vez cada dos semanas.

En el centro de todos estos desafíos está la financiación, especialmente la financiación gubernamental. Este es el factor fundamental del que depende el éxito o el fracaso de la informática a nivel exaflop. Como se explica en el artículo, la informática científica es un nicho de mercado, no respaldado por el sector de TI en general, que está impulsado por las innovaciones de la electrónica de consumo. Por lo tanto, “los esfuerzos de investigación y desarrollo complejos y coordinados [are required] para reducir los costos de memoria, red, discos y todos los demás componentes esenciales de un sistema de exaescala «.

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