Supercomputadoras: Qué son, qué hacen y para qué sirven
Las supercomputadoras, las computadoras más grandes y rápidas del mundo, se utilizan principalmente para cálculos científicos complejos.
Sumario:
Un poco de historia
Las partes de una supercomputadora son comparables a las de una computadora de escritorio: ambas contienen discos duros, memoria y procesadores (circuitos que procesan instrucciones dentro de un programa de computadora).
Aunque las computadoras de escritorio y las supercomputadoras están equipadas con procesadores similares, su velocidad y tamaño de memoria son significativamente diferentes.
Por ejemplo, una computadora de escritorio construida en el año 2000 normalmente tiene una capacidad de datos de disco duro de entre 2 y 20 gigabytes y un procesador con decenas de megabytes de memoria de acceso aleatorio (RAM), lo justo para realizar tareas como procesamiento de texto, navegación web y videojuegos.
Mientras tanto, una supercomputadora de la misma época tiene miles de procesadores, cientos de gigabytes de RAM y discos duros que permiten cientos y a veces miles de gigabytes de espacio de almacenamiento.
El gran número de procesadores, el inmenso almacenamiento de disco y la memoria sustancial de una supercomputadora aumentan en gran medida la potencia y velocidad de la máquina.
Aunque las computadoras de escritorio pueden realizar millones de operaciones de punto flotante por segundo (megaflops), las supercomputadoras pueden operar a velocidades de miles de millones de operaciones por segundo (gigaflops) y billones de operaciones por segundo (teraflops).
Qué es un Gigaflop y un Teraflop
Un "gigaflop" y un "teraflop" son unidades de medida de rendimiento en computación que siguen la misma lógica que un "megaflop", pero con escalas más grandes:
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Gigaflop (GFLOP): Un gigaflop es igual a mil millones (mil millones) de operaciones de punto flotante por segundo. En notación numérica, se representa como 1,000,000,000 flops. Es una medida común para describir la capacidad de cálculo de supercomputadoras y sistemas de alto rendimiento.
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Teraflop (TFLOP): Un teraflop es igual a un billón (un millón de millones) de operaciones de punto flotante por segundo. En notación numérica, se representa como 1,000,000,000,000 flops. Los teraflops se utilizan para describir la potencia de cálculo de supercomputadoras extremadamente potentes y sistemas diseñados para manejar tareas computacionalmente intensivas, como la simulación del clima, la investigación en ciencias físicas, el procesamiento de imágenes y más.
Evolución de las supercomputadoras
Muchas computadoras de escritorio actuales son en realidad más rápidas que la primera supercomputadora, la Cray-1, que fue desarrollada por Cray Research a mediados de la década de 1970.
La Cray-1 era capaz de realizar cálculos a 167 megaflops utilizando una forma de supercomputación llamada procesamiento vectorial, que consiste en la ejecución rápida de instrucciones de manera encadenada.
Las supercomputadoras de procesamiento vectorial contemporáneas son mucho más rápidas que la Cray-1, pero se introdujo un método de supercomputación aún más rápido a mediados de la década de 1980: el procesamiento paralelo.
Las aplicaciones que utilizan el procesamiento paralelo pueden resolver problemas computacionales al usar simultáneamente múltiples procesadores.
Usando el siguiente escenario como un ejemplo comparativo, es fácil ver por qué el procesamiento paralelo se está convirtiendo en el método preferido de supercomputación.
Si estuvieras preparando helados para ti y nueve amigos, necesitarías diez tazones, diez bolas de helado, diez chorros de jarabe de chocolate y diez cerezas. Trabajando solo, tomarías diez tazones del armario y los colocarías en el mostrador.
Luego, pondrías una bola de helado en cada tazón, rociarías jarabe en cada bola y colocarías una cereza encima de cada postre. Este método de preparación de los helados sería comparable al procesamiento vectorial.
Para hacer el trabajo más rápidamente, podrías pedir ayuda a tus amigos en un método de procesamiento paralelo. Si dos personas prepararan los helados, el proceso sería el doble de rápido; con cinco sería cinco veces más rápido; y así sucesivamente.
Por otro lado, supón que cinco personas no caben en tu pequeña cocina, por lo tanto, sería más fácil usar el procesamiento vectorial y preparar todos los diez helados tú mismo. Esta misma analogía es aplicable a la supercomputación.
Algunos investigadores prefieren la computación vectorial porque sus cálculos no pueden distribuirse fácilmente entre los muchos procesadores en las supercomputadoras paralelas.
Pero, si un investigador necesita una supercomputadora que realice billones de operaciones por segundo, generalmente se prefieren los procesadores paralelos, aunque la programación para la supercomputadora paralela suele ser más compleja.
Aplicaciones de las supercomputadoras
Las supercomputadoras son tan potentes que pueden proporcionar a los investigadores información sobre fenómenos que son demasiado pequeños, demasiado grandes, demasiado rápidos o demasiado lentos para observar en laboratorios.
Por ejemplo, los astrofísicos utilizan supercomputadoras como "máquinas del tiempo" para explorar el pasado y el futuro de nuestro universo. En 2000 se creó una simulación de supercomputadora que representaba la colisión de dos galaxias: nuestra propia Vía Láctea y Andrómeda.
Aunque se espera que esta colisión no ocurra hasta dentro de otros tres mil millones de años, la simulación permitió a los científicos realizar el experimento y ver los resultados en ese momento.
Esta simulación en particular se realizó en Blue Horizon, una supercomputadora paralela en el Centro de Supercomputación de San Diego. Utilizando 256 de los 1.152 procesadores de Blue Horizon, la simulación demostró lo que sucederá con millones de estrellas cuando estas dos galaxias colisionen. Esto habría sido imposible de hacer en un laboratorio.
Otro ejemplo del trabajo de las supercomputadoras es la dinámica molecular (la forma en que las moléculas interactúan entre sí). Las simulaciones de supercomputadora permiten a los científicos acoplar dos moléculas para estudiar su interacción.
Los investigadores pueden determinar la forma de la superficie de una molécula y generar una imagen átomo por átomo de la geometría molecular. La caracterización molecular a este nivel es extremadamente difícil, si no imposible, de realizar en un entorno de laboratorio. Sin embargo, las supercomputadoras permiten a los científicos simular dicho comportamiento con facilidad.
Supercomputadoras del futuro
Los centros de investigación están explorando constantemente nuevas aplicaciones como la minería de datos para investigar usos adicionales de la supercomputación. La minería de datos es una clase de aplicaciones que busca patrones ocultos en un grupo de datos, lo que permite a los científicos descubrir relaciones previamente desconocidas entre los datos.
Por ejemplo, el Banco de Datos de Proteínas en el Centro de Supercomputación de San Diego es una colección de datos científicos que proporciona a los científicos de todo el mundo una mayor comprensión de los sistemas biológicos.
Con el tiempo, el Banco de Datos de Proteínas se ha convertido en un repositorio internacional basado en la web para datos de estructura molecular tridimensional que contiene información detallada sobre la estructura atómica de moléculas complejas.
Las estructuras tridimensionales de proteínas y otras moléculas contenidas en el Banco de Datos de Proteínas y los análisis de supercomputadora de los datos brindan a los investigadores nuevas perspectivas sobre las causas, efectos y tratamiento de muchas enfermedades.
Otras aplicaciones modernas de la supercomputación involucran el avance de la investigación cerebral. Los investigadores están empezando a utilizar supercomputadoras para proporcionarles una mejor comprensión de la relación entre la estructura y función del cerebro y cómo funciona el cerebro en sí.
Específicamente, los neurocientíficos utilizan supercomputadoras para examinar las estructuras dinámicas y fisiológicas del cerebro. Los científicos también están trabajando en el desarrollo de programas de simulación tridimensional que les permitirán llevar a cabo investigaciones en áreas como el procesamiento de la memoria y el reconocimiento cognitivo.
Además de las nuevas aplicaciones, el futuro de la supercomputación incluye la creación de la próxima generación de infraestructura de investigación computacional y la introducción de nuevas arquitecturas de supercomputación.
Las supercomputadoras paralelas tienen muchos procesadores, memoria distribuida y compartida y muchas partes de comunicación; todavía no hemos explorado todas las formas en que se pueden ensamblar.
Las aplicaciones y capacidades de supercomputación seguirán desarrollándose a medida que las instituciones de todo el mundo compartan sus descubrimientos y los investigadores se vuelvan más competentes en el procesamiento paralelo.
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