La informática de alto rendimiento o HPC se refiere en general a la práctica de agregar potencia de cálculo de forma que se obtenga un rendimiento muy superior al que podría conseguirse con un simple ordenador de sobremesa o una estación de trabajo típicos, con el fin de resolver problemas de gran envergadura en ciencia, ingeniería o empresa. Descubre en este artículo su importancia y sus retos a futuro.
Índice de temas
En qué consiste esta tecnología
La computación de alto rendimiento (HPC) utiliza el procesamiento paralelo de datos para mejorar el rendimiento informático y realizar cálculos complejos, tal y como hace la supercomputación. El HPC agrega potencia de cálculo, de modo que incluso las aplicaciones avanzadas puedan ejecutarse de forma eficiente, fiable y rápida según las necesidades y expectativas del usuario. De este modo, ofrece mucha más potencia y mejor rendimiento que los ordenadores, estaciones de trabajo y servidores tradicionales.
Historia de la aplicación de la Computación de Alto Rendimiento
La HPC ha experimentado varios cambios drásticos en la arquitectura de sistemas en los últimos 50 años. Del mainframe anterior a los años setenta a los procesadores vectoriales y multiprocesadores de los ochenta, seguidos de la aparición de los procesadores y clústeres básicos. De la memoria compartida a los sistemas de memoria distribuida y la incorporación de aceleradores (GPU). Este viaje va acompañado del seguimiento de la transición de la ejecución de programas en un único hilo a niveles de paralelismo cada vez mayores, y de las implicaciones para las herramientas de software y el usuario final de las aplicaciones. Hoy en día, la HPC es mucho más que el ámbito de las simulaciones numéricas. Incluye el análisis de datos y la Inteligencia Artificial.
Por qué es importante el HPC
La computación de alto rendimiento (HPC), antes dominio exclusivo de científicos teóricos y desarrolladores de ordenadores y software, adquiere cada vez más importancia como herramienta de investigación en muchos ámbitos de nuestra vida cotidiana, igual que hace la supercomputación. El uso de la HPC en la modelización de fenómenos físicos complejos como la meteorología, la dinámica de fluidos, las interacciones moleculares, los cálculos astronómicos y el diseño de ingeniería es bien conocido por los investigadores de esos campos. La HPC también se utiliza en la industria para mejorar productos, reducir costes de producción y disminuir el tiempo necesario para desarrollar nuevos productos. Más recientemente, está siendo utilizado por investigadores en campos tan diversos como las redes sociales, semántica, geología, arqueología, materiales, planificación urbana, gráficos, genómica, imágenes cerebrales, economía, diseño de juegos e incluso música. Un campo infinito de posibilidades que seguirá ampliándose a medida que más personas conozcan las posibilidades del HPC.
Cómo funciona la Computación de Alto Rendimiento (HPC)
Los sistemas HPC funcionan dividiendo grandes problemas en tareas más pequeñas que pueden procesarse simultáneamente en varios nodos de cálculo. Este proceso se denomina computación paralela. Para dividir un problema en tareas más pequeñas, los sistemas HPC utilizan una técnica denominada descomposición de dominios. La descomposición de dominios consiste en dividir el dominio del problema en subdominios más pequeños. A continuación, cada subdominio se asigna a un nodo de cálculo diferente. Una vez que el problema se ha dividido en subdominios, el sistema HPC utiliza un planificador para distribuir las tareas entre los nodos de cálculo. El programador es responsable de garantizar que las tareas se distribuyan de forma uniforme y que los nodos de cálculo no estén sobrecargados. A continuación, los nodos trabajan en las tareas asignadas. Una vez que un nodo ha terminado su tarea, envía los resultados al nodo principal. Finalmente, el nodo principal recopila los resultados de todos los nodos de cálculo y los ensambla en la solución final.
El Clúster HPC
Un clúster HPC es una colección de muchos servidores independientes, llamados nodos, que están conectados a través de una interconexión rápida. Puede haber distintos tipos de nodos para distintos tipos de tareas.
Cada uno de los clusters HPC tienen:
- Un nodo principal o de inicio de sesión, donde se conectan los usuarios
- Un nodo especializado en transferencia de datos
- Nodos de cálculo normales (donde se ejecutan la mayoría de los cálculos)
- Nodos de cálculo “grandes” con al menos 1 TB de memoria
- Nodos GPU (en estos nodos los cálculos pueden ejecutarse tanto en núcleos de CPU como en una unidad de procesamiento gráfico)
- Un switch Infiniband para conectar todos los nodos
El HPC y el Cloud Computing
La computación en nube HPC ha avanzado mucho en cuanto a nivel de rendimiento y disponibilidad. Las organizaciones que necesitan ejecutar cargas de trabajo de HPC pueden aprovechar los servicios en la nube para satisfacer sus necesidades más complejas y exigentes de cálculo y almacenamiento. El HPC en la nube también puede mejorar el tiempo de obtención de resultados, de modo que los investigadores dediquen su tiempo a investigar, no a esperar horas o días para la obtención de resultados.
Beneficios de HPC en la nube
Las empresas se están pasando a la computación de alto rendimiento en la nube para acceder a recursos HPC flexibles, variados y de pago por uso. Al mismo tiempo, no tienen que gestionar estos activos ni gastar una gran cantidad de capital y tiempo para desplegarlos. Trasladar las simulaciones a recursos HPC en la nube permite a las empresas aprovechar una amplia variedad de hardware estándar y especializado a escalas antes inimaginables. Además, utilizar la nube puede liberar el potencial del personal de ingeniería e impulsar la innovación al siguiente nivel. Pero a menudo se pasan por alto otros beneficios que son menos obvios y más difíciles de cuantificar. Sin embargo, representan el verdadero poder transformador de la nube, como puede ser la flexibilidad general que la nube aporta a una organización. Para ofrecer ideas innovadoras o abrir nuevos caminos, las empresas y sus empleados necesitan acceder a la última tecnología, pero la inversión de capital puede ser una decisión dolorosa (y arriesgada). Por otra parte, la nube permite a una compañía centrarse en su actividad principal. Aprovechar al máximo la nube permite a las organizaciones centrarse en los objetivos estratégicos clave que impulsan su negocio y delegar el mantenimiento y la gestión de los recursos necesarios a las personas que hacen de esos recursos su actividad principal.
HPC y los centros de datos
Un centro de datos HPC tiene potentes procesadores, una alta densidad de servidores y grandes necesidades de refrigeración. Se ha desarrollado especialmente para manejar una enorme capacidad de potencia, que en un bastidor hoy en día puede superar los 50 kilovatios y que aumenta en consonancia con un mejor equipamiento. Los data centers que gestionan tareas de alta carga computacional, como el seguimiento de recursos gubernamentales o la modelización de riesgos financieros, y los centros de datos que se apoyan en gran medida en la IA y el aprendizaje automático pueden beneficiarse enormemente de HPC.
Aplicaciones de HPC
Estos son sólo algunos ejemplos de los muchos casos de uso de la HPC, porque, recordemos, que HPC puede aplicarse a casi cualquier campo en el que sea necesario procesar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente. Y es que el HPC desempeña un papel vital en muchas áreas de la ciencia, la ingeniería y la empresa, y seguirá siendo una tecnología clave para resolver problemas complejos e impulsar la innovación en el futuro.
Laboratorios
El descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos es un proceso complejo que implica la simulación de millones de compuestos químicos para identificar los que tienen potencial para tratar enfermedades. Los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos se han visto limitados por una potencia de cálculo insuficiente, pero la tecnología de HPC y GPU permite a los científicos ejecutar simulaciones más detalladas y desplegar algoritmos de IA más eficaces, lo que se traduce en el descubrimiento de nuevos medicamentos a un ritmo más rápido.
Industria Petrolera y de Gas
El petróleo y el gas son una industria masiva y multimillonaria que abarca gasolineras, pozos petrolíferos, plataformas de aguas profundas y miles de kilómetros de oleoductos e instalaciones de almacenamiento. Huelga decir que a las grandes empresas petroleras les beneficia optimizar la logística y las operaciones dondequiera que puedan. El HPC ha cambiado la forma en la que estas empresas, y el sector en su conjunto, enfocan su cadena de suministro. No sólo utilizan IA y análisis basados en HPC para reducir los residuos, optimizar los diseños de los oleoductos y la logística de los camiones y minimizar el impacto medioambiental.
IA y Aprendizaje Automático
¿Cómo ha impulsado el HPC el crecimiento de la IA? A través de distintos mecanismos, como por ejemplo en los grandes conjuntos de datos de entrenamiento, ya que, con la llegada de la arquitectura en la nube y el big data, estos algoritmos disponen de terabytes de información que los ingenieros pueden utilizar para enseñar a tomar decisiones estratégicas. Además, con el procesamiento paralelo, ya que los algoritmos de Machine learning trabajan constantemente a través de grandes cantidades de datos utilizando un conjunto estable y repetitivo de cálculos. Igualmente, la entrega de aplicaciones HPC siempre activas ha hecho realidad la IA. Ahora, incluso los consumidores y los usuarios empresariales pueden conectarse a la IA a través de aplicaciones analíticas creadas específicamente y servidas a través de la web.
Industria financiera
Cuando se trata de grandes empresas financieras (e incluso de operaciones de inversión de tamaño medio), la HPC está cambiando las reglas del juego. La computación en la nube de alto rendimiento alimenta modelos predictivos que informan la toma de decisiones en torno a la mitigación de riesgos, la inversión y el análisis en tiempo real.
Sector Sanitario
El uso de métodos informáticos de alto rendimiento puede mejorar las instalaciones sanitarias. Las instituciones sanitarias y los centros de investigación pueden utilizar entornos HPC para almacenar información confidencial de los pacientes, controlar las constantes vitales y revisar la eficacia de los medicamentos. Los avances en HPC han permitido a los profesionales sanitarios digitalizar procesos complejos. Por ejemplo, los bioinformáticos utilizan entornos HPC para secuenciar el ADN, el genoma y probar fármacos. De este modo, pueden crear medicamentos mejores y personalizados para agilizar el sector sanitario.
Modelos climatológicos
Se utilizan para simular el comportamiento del clima de la Tierra, incluyendo la atmósfera, los océanos y las superficies terrestres. Estas simulaciones pueden ser intensivas desde el punto de vista computacional y requieren grandes cantidades de datos y cálculo paralelo, lo que las hace ideales para los sistemas HPC acelerados en la GPU. Al utilizar las GPU y otras técnicas de procesamiento paralelo, los climatólogos pueden ejecutar simulaciones más detalladas y precisas que, a su vez, conducen a una mejor comprensión del clima de la Tierra y del impacto de las actividades humanas. A medida que este caso de uso siga progresando, la capacidad de predicción aumentará y podrá utilizarse para diseñar estrategias de mitigación y adaptación eficaces.
Fabricación
Las empresas que han invertido mucho en sus operaciones de fabricación, incluida la logística de la cadena de suministro y la optimización de procesos, ya se están sumergiendo en el análisis en la nube y la HPC para mejorar aún más la eficiencia de las operaciones, reducir los residuos y movilizar el mantenimiento predictivo para evitar el tiempo de inactividad.
Los retos y el futuro del HPC
A medida que la implantación y el uso de la HPC siguen aumentando, también lo hacen los sistemas y las interdependencias. Estos son algunos de los retos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones a la hora de implantar plataformas HPC.
- Recursos heredados. Los centros de datos heredados o legacy pueden no soportar las elevadas exigencias de la computación HPC. A medida que se despliega nuevo hardware, también debe optimizarse para que funcione de forma eficiente en conjunto y maximizar la inversión.
- Integración de múltiples procesadores y aceleradores. Los aceleradores y los procesadores multinúcleo proporcionan mayores niveles de paralelismo, pero esto también aumenta la complejidad del sistema. Este diseño del sistema aumenta la dificultad para prever con precisión las cargas de trabajo, como cuantificar el comportamiento en tiempo de ejecución de determinadas aplicaciones. Esto también puede afectar al diseño del código. La optimización del código para despliegues de HPC requiere una programación más avanzada que tenga en cuenta cualquier restricción de la arquitectura tanto para la eficiencia como para el rendimiento.
- Consistencia de las cargas de trabajo en entornos híbridos. Sin la arquitectura adecuada, los usuarios finales pueden verse afectados por la migración a la nube. Cada carga de trabajo debe ejecutarse de forma coherente, ya se gestione en las instalaciones o en la nube. Sin embargo, cuando una carga de trabajo se traslada a la nube, debe seguir realizando simulaciones de la misma forma que lo hacía cuando estaba en las instalaciones para ofrecer resultados fiables.
- Gestión, control y seguridad de clústeres. Los clústeres HPC requieren tanto una infraestructura subyacente para ejecutar aplicaciones como una capa de control para gestionar la infraestructura. Los datos y cálculos sensibles y de misión crítica requieren una gestión y supervisión seguras de los nodos. En la actualidad, los clústeres suelen compartirse entre departamentos, usuarios e incluso clientes, por lo que el aumento de la vulnerabilidad se ha convertido en una preocupación aún mayor. Esto requiere una gestión, un control y una seguridad sólidos para los nodos de clúster.
Respecto al futuro de las arquitecturas HPC, podemos decir que estamos entrando en una nueva era, que se caracteriza por las necesidades de los clientes de eficiencia energética en computación avanzada, una mayor accesibilidad a la tecnología y asociaciones en proyectos de inteligencia artificial. En consecuencia, se perfilan tres tendencias clave:
- La computación a exaescala, que lleva a la computación de alto rendimiento a un nuevo umbral de rendimiento y eficiencia energética.
- La inteligencia artificial, que está convergiendo con la HPC para ayudar a resolver algunos de los problemas más difíciles a los que se enfrenta la humanidad, como el cambio climático.
- La computación de alto rendimiento como servicio (HPCaaS), que abre la HPC a un nuevo público
