La Computación de Alto Rendimiento, llamada HPC por sus siglas en inglés (High Performance Computing), o supercomputación, es similar a la informática habitual, pero más potente. Es una forma de procesar grandes volúmenes de datos a velocidades muy altas utilizando varios computadores y dispositivos de almacenamiento como un tejido cohesivo. HPC permite explorar y encontrar respuestas a algunos de los mayores problemas del mundo en ciencia, ingeniería y negocios.
Para ponerlo en perspectiva, un equipo portátil o de sobremesa con un procesador de 3 GHz puede realizar unos 3.000 millones de cálculos por segundo. Aunque esto es mucho más rápido de lo que puede lograr cualquier humano, palidece en comparación con las soluciones HPC que pueden realizar cuadrillones de cálculos por segundo.
Uno de los tipos de soluciones HPC más conocidos es el superordenador. Un supercomputador contiene miles de nodos de computación que trabajan juntos para completar una o varias tareas. Esto se denomina procesamiento paralelo. Es similar a tener miles de equipos conectados en red, combinando la potencia informática para completar tareas más rápidamente.
Es a través de los datos que se hacen descubrimientos científicos innovadores, se alimentan las innovaciones que cambian los juegos y se mejora la calidad de vida de miles de millones de personas en todo el mundo. HPC es la base de los avances científicos, industriales y sociales.
A medida que evolucionan tecnologías como Internet of Things (IoT), inteligencia artificial (AI) e imágenes 3D, el tamaño y la cantidad de datos con los que las organizaciones deben trabajar están creciendo exponencialmente. Para muchos fines, como la transmisión de un evento deportivo en directo, el seguimiento de una tormenta en desarrollo, la prueba de nuevos productos o el análisis de tendencias de stock, la capacidad de procesar datos en tiempo real es crucial.
Para seguir un paso adelante con la competencia, las organizaciones necesitan una infraestructura de TI muy fiable y rápida para procesar, almacenar y analizar cantidades masivas de datos.
Algunas cargas de trabajo, como la secuenciación de ADN, son demasiado grandes para procesarlas con un solo computador. Los entornos HPC abordan estos grandes y complejos desafíos con nodos individuales (computadoras) que trabajan juntos en un clúster (grupo conectado) y realizan tareas masivas de computación en menor tiempo. A menudo, la creación y eliminación de estos clústeres se automatiza en la nube para reducir costos.
Las soluciones HPC tienen tres componentes principales: Procesadores, Comunicación en Red y un sistema de Almacenamiento. Para crear una arquitectura de computación de alto rendimiento, los servidores de computación se conectan en un clúster. Los programas de software y los algoritmos se ejecutan simultáneamente en los servidores del clúster. El clúster está conectado en red al almacenamiento de datos para capturar la salida. Juntos, estos componentes funcionan sin problemas para completar un conjunto diverso de tareas.
Para funcionar al máximo rendimiento, cada componente debe seguir el ritmo de los demás. Por ejemplo, el componente de almacenamiento debe poder alimentar e ingerir datos hacia y desde los servidores informáticos tan rápidamente como se procesa. Asimismo, los componentes de red deben ser capaces de admitir el transporte de datos de alta velocidad entre los servidores informáticos y el almacenamiento de datos. Si un componente no puede mantenerse al día con el resto, el rendimiento de toda la infraestructura HPC se resienta.
Durante décadas, HPC fue una parte fundamental de la investigación académica y la innovación industrial. HPC ayuda a los ingenieros, científicos de datos, diseñadores y otros investigadores a resolver problemas complejos y de gran envergadura en mucho menos tiempo y con un costo inferior que con la informática tradicional.
Las principales ventajas de HPC son:
1. Menos pruebas físicas: HPC se puede utilizar para crear simulaciones y eliminar la necesidad de realizar pruebas físicas. Por ejemplo, al realizar pruebas de accidentes automovilísticos, es mucho más fácil y menos costoso generar una simulación que realizar una prueba del choque.
2. Velocidad: con las últimas CPU, unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y estructuras de red de baja latencia, como el acceso remoto directo a memoria (RDMA), junto con dispositivos de almacenamiento local y en bloque íntegramente flash, HPC puede realizar cálculos masivos en minutos, en lugar de demorar semanas o meses.
3. Costo: las respuestas más rápidas evitan desperdiciar tiempo y dinero. Además, con HPC basada en la nube, incluso las empresas pequeñas y los emprendimientos pueden permitirse ejecutar cargas de trabajo de HPC, ya que pagan solo por lo que usan y pueden ampliarlas o reducirlas según sea necesario.
4. Innovación: HPC impulsa la innovación en casi todas las industrias: es la fuerza que se esconde detrás de los descubrimientos científicos revolucionarios que mejoran la calidad de vida de las personas en todo el mundo.
La HPC se puede realizar a nivel local, en la nube o en un modelo híbrido que involucra a ambos.
En una implementación de HPC a nivel local, una empresa o una institución de investigación crea un clúster de HPC cargado de servidores, soluciones de almacenamiento y otra infraestructura que se puede administrar y actualizar más adelante. En una implementación de HPC en la nube, un proveedor de servicios en la nube administra y gestiona la infraestructura, y las organizaciones la utilizan con un modelo Pay-As-You-Go.
Algunas organizaciones utilizan implementaciones híbridas, especialmente aquellas que ya invirtieron en una infraestructura local, pero que también quieren aprovechar la velocidad, la flexibilidad y el ahorro de costos de la nube. Pueden usar la nube para ejecutar algunas cargas de trabajo de HPC de forma continua y recurrir a los servicios en la nube según sea necesario, cuando el tiempo de espera se convierte en un problema a nivel local.
No todos los proveedores en la nube son iguales. Algunas nubes no están diseñadas para HPC y no pueden proporcionar un rendimiento óptimo durante los picos de las cargas de trabajo exigentes. Los cuatro rasgos que se deben tener en cuenta al seleccionar un proveedor de nube son:
1. Rendimiento de vanguardia: el proveedor de nube debe tener y conservar las tecnologías de red, almacenamiento y procesadores más actuales. Se debe garantizar que ofrezcan una amplia capacidad y un rendimiento de gama alta que cumpla o supere el de las implementaciones locales habituales.
2. Experiencia con HPC: el proveedor de nube que seleccione debe tener una amplia experiencia en la ejecución de cargas de trabajo de HPC para una variedad de clientes. Además, el servicio en la nube debería diseñarse para ofrecer un rendimiento óptimo incluso durante los períodos pico, como cuando se ejecutan múltiples simulaciones o modelos. En muchos casos, las instancias físicas ofrecen un rendimiento más uniforme y potente que las máquinas virtuales.
3. Flexibilidad para el traslado de cargas: las cargas de trabajo de HPC deben ejecutarse de la misma manera en la nube que a nivel local. Tras mover cargas de trabajo a la nube “tal cual” mediante una operación de traslado de cargas, la simulación que ejecute la semana siguiente deberá producir un resultado coherente con la que realizó hace una década. Esto resulta extremadamente importante en industrias en las que se deban hacer comparaciones entre los diferentes años con los mismos datos y cálculos. Por ejemplo, los cálculos de aerodinámica, automóviles y química no han cambiado y los resultados tampoco pueden cambiar.
4. Sin costos ocultos: los servicios en la nube generalmente se ofrecen en un modelo Pay-As-You-Go, así que asegúrese de comprender exactamente qué paga cada vez que utiliza el servicio. Muchos usuarios a menudo se sorprenden por el costo del movimiento de datos salientes o de la extracción. Puede que ya sepa que debe pagar por transacción y por las solicitudes de acceso a los datos, pero los costos de extracción se suelen pasar por alto.
Las empresas de Fortune 1000 de casi cualquier industria emplean HPC, y su popularidad está en aumento. Según Hyperion Research, se espera que el mercado mundial de HPC alcance los USD $48.000 millones en 2023.
A continuación, indicamos algunas industrias que utilizan HPC y los tipos de cargas de trabajo que HPC les ayuda a realizar:
1. Aeroespacial: crear simulaciones complejas, como el flujo de aire sobre las alas de los aviones.
2. Fabricación: ejecutar simulaciones, como las de conducción autónoma, para respaldar el diseño, la fabricación y la prueba de nuevos productos, de cara a obtener automóviles más seguros, piezas más livianas, procesos más eficientes e innovaciones.
3. Tecnología financiera (fintech): realizar análisis de riesgos complejos, comercio de alta frecuencia, modelos financieros y detección de fraudes.
4. Genómica: secuenciar ADN, analizar las interacciones de los medicamentos y realizar análisis de proteínas para respaldar los estudios de ascendencia.
5. Atención médica: investigar medicamentos, crear vacunas y desarrollar tratamientos innovadores para enfermedades raras y comunes.
6. Medios de comunicación y entretenimiento: crear animaciones, renderizar efectos especiales para películas, transcodificar archivos multimedia de gran tamaño y crear entretenimiento inmersivo.
7. Petróleo y gas: realizar análisis espaciales y probar modelos de yacimientos para predecir dónde se encuentran los recursos de petróleo y gas, así como realizar simulaciones como el flujo de fluidos y los movimientos sísmicos.
8. Sector minorista: analizar cantidades masivas de datos de clientes para proporcionar recomendaciones de productos más específicas y mejor servicio al cliente.
Las empresas y las instituciones de varias industrias están recurriendo a HPC y están impulsando un crecimiento sin precedentes. A medida que el rendimiento de la nube continúa mejorando y se vuelve aún más fiable y potente, se espera que gran parte de ese crecimiento se registre en implementaciones de HPC basadas en la nube, que evitan a las empresas tener que invertir millones en infraestructura de centros de datos, así como los costos relacionados.
En un futuro cercano, esperamos ver la convergencia de IA y HPC. A medida que esas dos tendencias converjan, el resultado será más potencia y capacidad de computación en cada una, lo que permitirá una investigación e innovación aún más revolucionarias.
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