La Universidad de Cambridge, Intel Corporation y Dell Technologies llevan ya un tiempo tratando de desarrollar la informática de alto rendimiento (HPC). En la actualidad, siguen colaborando para hacer llegar a todo el mundo las tecnologías de exaescala.
Este tipo de supercomputación hace referencia a los sistemas informáticos con una potencia extremadamente alta. Son sistemas capaces de resolver problemas muy complejos y exigentes, que requieren procesar una gran cantidad de datos e información.
Actualmente esta tecnología se encuentra en el centro de los estudios de muchos países para progresar en el avance tecnológico, siendo un recurso estratégico clave. Desde Estados Unidos a China, incluida Europa, están tratando de desarrollar sus propios sistemas exaescala.
Los estudios demuestran que estos sistemas son 1000 veces más rápidos que los sistemas HPC actuales, de forma que pueden realizar un trillón de cálculos por segundo. Es decir, la exaescala proporcionará un aumento muy notable de la potencia informática. El impresionante número de cálculos que pueden realizar estos sistemas trae consigo grandes avances para el modelado de patrones, la evaluación de diferentes medicamentos en caso de pandemia o el diseño de nuevos procesos de energía limpia, por ejemplo.
Ahora bien, este crecimiento del rendimiento del software implica cambios abruptos en las arquitecturas de hardware, impulsados por el fin del escalado de Dennard y la desaceleración de la ley de Moore.
Ante estos importantes avances, las nuevas perspectivas de los ecosistemas de software son fundamentales en relación con los equipos de desarrollo, ya que deben ser los adecuados y contar con importantes incentivos para aprovechar las nuevas posibilidades tecnológicas.
El aspecto más importante para tener en cuenta es la arquitectura del software y las oportunidades para la modernización de aplicaciones. Es decir, todos estos grupos y proyectos centrados en la exaescala deben tener en cuenta que el aspecto clave es un software novedoso apoyado sobre un hardware adecuado.
Por tanto, obtener un rendimiento efectivo en estas nuevas arquitecturas requiere un mayor desarrollo en el ámbito de la refactorización y el ajuste. Asimismo, para este tipo de computación se requieren arquitecturas alojadas en CPUs multinúcleo y múltiples GPU, lo que significa arquitecturas complejas. A su vez, se requiere desarrollar y codificar nuevos algoritmos altamente concurrentes. lo que es igual a crear nuevos modelos de programación con nuevas capas de abstracción, con el fin de obtener un buen rendimiento.
Además, con la presencia de la inteligencia artificial (IA) se están impulsando cambios importantes en el software HPC tradicional, de manera que los nuevos productos se están adaptando para soportar IA, Machine Learning y en general Data Analytics.
¿Por qué es necesaria la exaescala?
El crecimiento masivo de datos está impulsando nuevas tecnologías para poder hacer un uso intensivo de los mismos. Además, la transformación digital avanza a pasos agigantados, así que la cantidad de cargas de trabajo de HPC e inteligencia artificial aumentan exponencialmente cada segundo.
Asimismo, los análisis avanzados de datos, IoT, simulaciones y diferentes cargas de trabajo relacionadas con el modelado de datos, dan lugar a un flujo de trabajo crítico para diversos negocios. Es, por tanto, necesario que este flujo de trabajo se gestione a un nuevo nivel de escala y en tiempo real: la exaescala.
Pero todas estas necesidades y nuevas tendencias requieren un rediseño total de las arquitecturas de computación, los softwares y el almacenamiento de datos.
Beneficios de la exaescala
El beneficio más destacado de la escala es sin duda la gran cantidad de operaciones de cálculo por segundo que puede realizar, que corresponde, al menos, a un exaflop. Como ya se ha mencionado anteriormente, este tipo de computación permite modelizar, simular y analizar todos los datos que nos rodean resolviendo los desafíos más complejos que surgen en el mundo que conocemos hoy en día.
Además, trae consigo un importante avance en el almacenamiento y servicio de la información, gracias a la IA. Esta añade la capacidad de responder a preguntas complejas mediante la disposición de datos con una interconexión diseñada para ser flexible y amplia. Asimismo, involucra un almacenamiento potente, rentable y diseñado para grandes cargas de trabajo.
Todo esto trae consigo la próxima generación de aplicaciones para la innovación en el ámbito del desarrollo de softwares de AI y HPC, de forma que puedan adaptarse a los cambios y avances de la digitalización.
Los proyectos de Cambridge Open Exascale Lab
Uno de los grupos investigadores clave en esta tecnología es el Cambridge Open Exascale Lab, compuesto principalmente por cinco proyectos que definen el enfoque inicial de la exaescala:
Este es un modelo de programación escalable de Intel, enfocado a sistemas heterogéneos para facilitar la programación y ejecución de código en diversas arquitecturas informáticas. OneAPI tiene la responsabilidad de adaptar las aplicaciones existentes a la escala y preparar el código para la implementación.
El proyecto Scientific OpenStack se encarga de crear un entorno con suficiente potencia para implementar, gestionar y utilizar los sistemas HPC. También admite implementaciones en el sitio, basadas en la nube e híbridas. Con esto se puede realizar una implementación de clústeres para ejecutar flujos de trabajo particulares mientras se aprovechan las tecnologías líderes en plataformas de exaescala.
- Ethernet de alto rendimiento
Se está llevando a cabo un estudio sobre Ethernet de baja latencia, comparando a diferentes proveedores para soluciones HPC, lo cual permite evaluar un abanico de aplicaciones para diferentes escalas.
- Visualización de escala extrema
Las investigaciones están utilizando diferentes bancos de pruebas de almacenamiento de estado sólido a gran escala que, combinados con motores de procesamiento y un software gráfico, permiten representar en tiempo real los conjuntos de datos de exaescala. Estas técnicas darán lugar a herramientas fáciles de usar e implementar.
- Soluciones de almacenamiento de exaescala
También se está investigando el diseño desde cero de sistemas de archivos implementados en dispositivos de almacenamiento, para centrarse en el almacenamiento de objetos de DAOS, de código abierto de Intel.
Así pues, a través de estos proyectos de Cambridge Open Exascale Lab y otros, llevados a cabo por diferentes países, se está construyendo el futuro de la exaescala, asumiendo los grandes desafíos que se presenta hoy en día la gestión de datos. Asimismo, China es otro de los grandes países dedicados a construir este tipo de superordenadores de vanguardia.
Conclusiones
En la actualidad, todos los equipos centrados en el desarrollo de superordenadores de exaescala buscan la mejora de una infinidad de sectores para el análisis de datos, su optimización y el avance de la AI.
De manera simultánea, se están desarrollando diversos componentes para la exaescala, compatibles para diferentes versiones y soportes, con el fin de que se integren a la perfección y poder garantizar un funcionamiento correcto de esta nueva tecnología.
No obstante, es imprescindible la colaboración entre diferentes equipos para desarrollar las aplicaciones y el software adecuado para poner en marcha estos proyectos. El desarrollo y sostenibilidad del software es fundamental, así que los diferentes proyectos deben tener bien definida su estrategia de desarrollo. Esto pone de relieve el papel esencial del software, que es la base de esta nueva tecnología.
Por último, estos proyectos deben tratar de aprovechar las ciencias cognitivas para fomentar la creatividad e innovación en los nuevos sistemas de exaescala. El resultado es una tecnología con un carácter más personalizado y único, fundamental para trabajar juntamente con la inteligencia artificial.
