The IT That Will Take Us to Mars | The Element Podcast - E05
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Si el aumento en las velocidades de los supercomputadores continúa a su ritmo actual, veremos la primera máquina de exescale para 2020, estimaron los mantenedores de la Top500 compilación de los sistemas más rápidos del mundo.
Los arquitectos de sistemas de tales computadoras grandes, sin embargo, enfrentarán una serie de problemas críticos, advierte un guardián de la lista.
"Los desafíos serán sustanciales para entregar la máquina" dijo Jack Dongarra, investigador de la Universidad de Tennessee, Knoxville, quien es uno de los principales detrás de Top500. Dongarra habló en la conferencia SC2012, que se realiza esta semana en Salt Lake City, durante una presentación sobre la última edición de la lista, lanzada la semana pasada.
Todavía tenemos un camino por recorrer antes de que el rendimiento exascale sea posible. Una máquina exascale podría tener un quintillón de FLOPS (operaciones de coma flotante por segundo) o de 10 a 18 FLOPS. Incluso los supercomputadores más rápidos de hoy ofrecen menos del 20 por ciento de la capacidad de una máquina de exescale.
Nuevas alturas
En la edición más reciente de la lista Top500 de supercomputadores, lanzada el lunes, la computadora más rápida de la lista fue el sistema de Oak Ridge National Laboratory Titan, una máquina capaz de ejecutar 17.59 petaflops. Un petaflop es un cuatrillón de cálculos de punto flotante por segundo, o de 10 a 15 FLOPS.
Pero cada nuevo Top500 -la lista que se compila dos veces al año- muestra qué tan rápido crecen las velocidades de los supercomputadores. A juzgar por la lista, los supercomputadores parecen multiplicar por diez el poder cada diez años más o menos. En 1996, apareció la primera computadora de teraflop en el Top500, y en 2008, apareció la primera computadora petaflop en la lista. Extrapolando de esta tasa de progreso, Dongarra estima que la computación exascale debería llegar alrededor de 2020.
La comunidad de Computación de Alto Rendimiento (HPC) ha asumido la computación exascale como un hito importante. Intel ha creado una línea de procesadores multinúcleo masivo, llamada Phi, que la compañía espera que sirva como base para las computadoras de exascala que podrían estar funcionando en 2018.
En su charla, Dongarra esbozó las características de una máquina de exascala. Tal máquina probablemente tendrá entre 100,000 y 1,000,000 nodos y podrá ejecutar hasta mil millones de hilos en un momento dado. El rendimiento del nodo individual debe estar entre 1.5 y 15 teraflops y las interconexiones tendrán rendimientos de 200 a 400 gigabytes por segundo.
Los fabricantes de supercomputadores tendrán que construir sus máquinas para que su costo y consumo de energía no aumenten de forma lineal junto con el rendimiento, para que no se vuelvan demasiado caros para comprar y correr, dijo Dongarra. Una máquina exascale debería costar alrededor de $ 200 millones y usar solo unos 20 megavatios, o aproximadamente 50 gigaflops por vatio.
Dongarra espera que la mitad del costo de construir una computadora así se destine a comprar memoria para el sistema. A juzgar por los planes de trabajo de los fabricantes de memorias, Dongarra calculó que $ 100 millones comprarían entre 32 petabytes y 64 petabytes de memoria para 2020.
Desafío de software
Además de los desafíos en hardware, los diseñadores de supercomputadores exascale deben también lidiar con problemas de software. Un problema será la sincronización, dijo Dongarra. Las máquinas de hoy pasan tareas entre muchos nodos diferentes, aunque este enfoque debe simplificarse a medida que aumenta el número de nodos.
"Hoy, nuestro modelo para el procesamiento paralelo es un modelo tenedor / unión, pero no se puede hacer en [el nivel de exascala] de un paralelismo. Tenemos que cambiar nuestro modelo. Tenemos que ser más sincrónicos ", dijo Dongarra. En la misma línea, es necesario desarrollar algoritmos que reduzcan la cantidad de comunicación general entre nodos.
También se deben considerar otros factores. El software debe venir con rutinas incorporadas para la optimización. "No podemos confiar en que el usuario configure las perillas y diales correctos para que el software se ejecute en cualquier lugar que se encuentre cerca del máximo rendimiento", dijo Dongarra. La resistencia a fallas será otra característica importante, al igual que la reproducibilidad de los resultados, o la garantía de que un cálculo complejo producirá exactamente la misma respuesta cuando se ejecute más de una vez.
La reproducibilidad puede parecer un rasgo obvio para una computadora. Pero de hecho, puede ser un desafío para los grandes cálculos en supercomputadores multinodo.
"Desde el punto de vista de los métodos numéricos, es difícil garantizar la reproducibilidad de bit a bit", dijo Dongarra. "El problema principal es hacer una reducción, una suma de números en paralelo. Si no puedo garantizar el orden en que se unen esos números, tendré diferentes errores de redondeo. Esa pequeña diferencia se puede magnificar de una manera que puede hacer que las respuestas diverjan catastróficamente ", dijo.
" Tenemos que llegar a un escenario en el que podamos garantizar el orden en que se realizan esas operaciones, por lo que podemos garantizar que tengamos los mismos resultados ", Dijo Dongarra.
Joab Jackson cubre software empresarial y noticias de última hora sobre tecnología general para The IDG News Service. Sigue a Joab en Twitter en @Joab_Jackson. La dirección de correo electrónico de Joab es [email protected]
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