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Plegable en casa Top 5 Petaflop

Hola, ¿qué tal colega?. Soy Simón Sánchez y esta vez te voy a contar sobre Plegable en casa Top 5 Petaflop

La semana pasada, el [email protected] equipo informó que han logrado cinco petaflops de potencia de procesamiento para su popular proyecto de investigación sobre plegamiento de proteínas, que se basa en ciclos de procesador proporcionados por cientos de miles de personas. Esta es más potencia de procesamiento que la que se puede encontrar en un solo laboratorio o centro de supercomputación del DOE de EE. UU. Además, los cinco teraflops corresponden al rendimiento real de la aplicación para el software de simulación de proteínas del proyecto, por lo que no solo estamos hablando del rendimiento máximo del hardware.

Quizás aún más impresionante es que el proyecto cruzó la marca del petaflop hace apenas 18 meses, el 16 de septiembre de 2007. A este ritmo, alcanzarán el exaflop en unos cinco años. Pero es dudoso que las carpetas sean realmente tan afortunadas. La mayor parte del aumento de rendimiento durante el último año y medio ha sido el resultado de la revolución GPGPU. En septiembre de 2007, el proyecto solo tenía 42 teraflops de GPU trabajando para ellos. Hoy ese número es de 3295 teraflops (3 petaflops). Dos tercios de estos son GPU NVIDIA; un tercio son GPU ATI (AMD).

El resto del aumento de rendimiento durante el último año y medio ha sido recogido por las consolas PlayStation3 basadas en Cell BE y las PC y estaciones de trabajo basadas en CPU. Si bien es seguro que se agregarán más sistemas basados ​​en GPU al [email protected] infraestructura en el futuro, el mayor rendimiento probablemente seguirá una curva similar a la ley de Moore (aunque una acelerada que corresponda a la evolución más rápida de las GPU).

En pura potencia informática los cinco petaflops [email protected] la infraestructura representa más de cuatro veces el rendimiento de Linpack de la supercomputadora petaflop IBM Roadrunner 1.1 de Los Alamos. Por supuesto, esta es una comparación de manzanas y naranjas, ya que las supercomputadoras son máquinas monolíticas construidas para aplicaciones estrechamente acopladas. [email protected] Funciona más como un sistema informático distribuido típico, donde una aplicación se distribuye en una gran cantidad de máquinas y luego se agregan los resultados. Algunos puristas no llamarían [email protected] una supercomputadora ya que no existe como sistema autónomo. Sin embargo, las carpetas están haciendo un trabajo de HPC real y están empujando el sobre tanto en procesamiento de alta gama como en modelado de proteínas.

Yo [email protected] puede estar un paso por delante de la curva de rendimiento de la supercomputación aún está por verse. Dependiendo de la amabilidad de los forasteros, podría resultar un modelo precario para la informática a gran escala. La llegada de la computación en la nube significa que las PC sobreaprovisionadas podrían terminar convirtiéndose en clientes ligeros con mucho menos poder de procesamiento para compartir. Por otro lado, si nuestros sistemas cliente se convierten en la plataforma de computación visual preferida, como parecen entender Intel, AMD y NVIDIA, nuestras PC e incluso televisores estarán repletos de GPU, CPU multinúcleo o algún híbrido de los dos. Si es así, las carpetas seguirán teniendo un gran tanque de máquinas para aprovechar.

Lograr un exaflop en una plataforma informática distribuida no debería ser tan difícil. Cuando se considera que una GPU para juegos de alta gama ofrece hoy más de un teraflop de rendimiento máximo, solo se necesitarían alrededor de un millón de máquinas cliente para lograr un exaflop máximo agregado. Solo una pequeña fracción de esto se traducirá en rendimiento de la aplicación, pero considerando que las GPU continúan volviéndose más poderosas y el software está mejorando en la extracción de rendimiento, el plegamiento de proteínas exaflop está definitivamente al alcance.

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