High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing: ¿cómo funcionan las so­lu­cio­nes HPC?

La High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing se utiliza no solo para manejar grandes ca­n­ti­da­des de datos, sino también para resolver tareas in­fo­r­má­ti­cas complejas en paralelo con una co­mpu­tación co­n­ce­n­tra­da de alto re­n­di­mie­n­to. Los ámbitos típicos de apli­ca­ción son los negocios, las ciencias, las si­mu­la­cio­nes y la in­te­li­ge­n­cia em­pre­sa­rial. Sin embargo, ¿qué métodos de HPC existen y cómo funcionan?

High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing (HPC) hace re­fe­re­n­cia a la co­mpu­tación de alto re­n­di­mie­n­to. El propio nombre indica que no se trata tanto de una te­c­no­lo­gía definida con in­s­tru­me­n­tos es­pe­cí­fi­cos, sino más bien de pro­ce­di­mie­n­tos que utilizan o ponen a di­s­po­si­ción el re­n­di­mie­n­to y las ca­pa­ci­da­des de al­ma­ce­na­mie­n­to de los or­de­na­do­res. No hay criterios fijos para la esencia de la HPC, ya que cambia con el tiempo y se adapta a las nuevas te­c­no­lo­gías in­fo­r­má­ti­cas. En general, se puede decir que las so­lu­cio­nes HPC se utilizan para ope­ra­cio­nes de cálculo complejas con ca­n­ti­da­des muy grandes de datos o para el análisis, el cálculo y la si­mu­la­ción de sistemas y modelos.

Por un lado, los pro­ce­di­mie­n­tos HPC pueden uti­li­zar­se en or­de­na­do­res in­di­vi­dua­les muy potentes. Sin embargo, por otro lado, es más frecuente encontrar la HPC en forma de nodos que forman su­pe­ro­r­de­na­do­res como clusters. Estos su­pe­ro­r­de­na­do­res son capaces de realizar cálculos paralelos de alto re­n­di­mie­n­to con varios recursos agregados. Los primeros su­pe­ro­r­de­na­do­res HPC fueron de­sa­rro­lla­dos por el actual socio de Intel, Cray. Hoy en día, son mucho más potentes porque las complejas ar­qui­te­c­tu­ras de hardware y software están co­ne­c­ta­das mediante nodos y se pueden combinar las ca­pa­ci­da­des de re­n­di­mie­n­to.

Cuando la cantidad de datos que hay que procesar supera el re­n­di­mie­n­to de los or­de­na­do­res co­n­ve­n­cio­na­les, se recurre a los entornos HPC. Como forma de co­mpu­tación di­s­tri­bui­da, la High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing utiliza el re­n­di­mie­n­to agregado de los or­de­na­do­res acoplados dentro de un sistema o el re­n­di­mie­n­to agregado de los entornos de hardware con los de software y los se­r­vi­do­res. Los clusters modernos y las ar­qui­te­c­tu­ras HPC para la co­mpu­tación de alto re­n­di­mie­n­to se componen de CPUs, memorias de trabajo y de datos, ace­le­ra­do­res y fabrics. Las apli­ca­cio­nes, las me­di­cio­nes, los cálculos y las si­mu­la­cio­nes a gran escala pueden di­s­tri­bui­r­se en procesos paralelos gracias a la HPC. Es decir, la tarea se di­s­tri­bu­ye a través de un software in­fo­r­má­ti­co especial.

Existen dos enfoques pri­n­ci­pa­les de la HPC:

1. Scale Up: las te­c­no­lo­gías HPC utilizan una compleja ar­qui­te­c­tu­ra de hardware y software en la que las tareas se di­s­tri­bu­yen entre los recursos di­s­po­ni­bles. La di­s­tri­bu­ción a los procesos de co­mpu­tación en paralelo tiene lugar dentro de un sistema o servidor. En la Scale Up, el potencial de alto re­n­di­mie­n­to es alto, pero está limitado por las re­s­tri­c­cio­nes del sistema.
2. Scale Out: en las ar­qui­te­c­tu­ras Scale Out, los or­de­na­do­res in­di­vi­dua­les, los sistemas de se­r­vi­do­res y las ca­pa­ci­da­des de al­ma­ce­na­mie­n­to se conectan para formar nodos y clusters HPC uti­li­za­n­do el proceso conocido como clu­s­te­ri­ng.

En teoría, incluso los or­de­na­do­res in­di­vi­dua­les acoplados de un sistema pueden ser su­fi­cie­n­tes para los re­qui­si­tos de la HPC mediante el Scale Up. En la práctica, sin embargo, el enfoque de am­plia­ción es poco eficiente para apli­ca­cio­nes muy grandes. Solo la co­m­bi­na­ción de unidades in­fo­r­má­ti­cas y sistemas de se­r­vi­do­res acumula ca­pa­ci­da­des y escala el re­n­di­mie­n­to requerido según las ne­ce­si­da­des. Por ende, el montaje, la di­s­tri­bu­ción o la se­pa­ra­ción de los clusters HPC suele rea­li­zar­se a través de un sistema de servidor único con unidades de co­mpu­tación fu­sio­na­das o a través del au­to­ma­ti­za­do cloud computing de los pro­vee­do­res de HPC.

A di­fe­re­n­cia de los sistemas in­di­vi­dua­les locales o su­pra­rre­gio­na­les que ejecutan apli­ca­cio­nes HPC mediante un servidor, la HPC ofrece a través del Cloud Computing una capacidad y una es­ca­la­bi­li­dad si­g­ni­fi­ca­ti­va­me­n­te mayores. En este caso, los pro­vee­do­res de HPC pro­po­r­cio­nan un entorno in­fo­r­má­ti­co de se­r­vi­do­res y sistemas in­fo­r­má­ti­cos que pueden uti­li­zar­se según las ne­ce­si­da­des, cuyo acceso es flexible y rápido. Además, los servicios en la nube que ofrecen los pro­vee­do­res de HPC son casi ili­mi­ta­da­me­n­te es­ca­la­bles y ga­ra­n­ti­zan una in­frae­s­tru­c­tu­ra en la nube fiable para los procesos HPC. El modelo on premise con sistemas in­di­vi­dua­les, compuesto por uno o varios se­r­vi­do­res y una compleja in­frae­s­tru­c­tu­ra in­fo­r­má­ti­ca, ofrece más in­de­pe­n­de­n­cia, pero depende de mayores in­ve­r­sio­nes y ac­tua­li­za­cio­nes.

Al igual que la de­fi­ni­ción de High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing es fluida, su apli­ca­ción puede en­co­n­trar­se en casi todos los ámbitos en los que tienen lugar procesos in­fo­r­má­ti­cos complejos. Se puede utilizar lo­ca­l­me­n­te en las in­s­ta­la­cio­nes, a través de la nube o incluso como modelo híbrido. Entre las in­du­s­trias que dependen o utilizan re­gu­la­r­me­n­te la HPC se en­cue­n­tran:

• Genómica: para la se­cue­n­cia­ción del ADN, los estudios de filiación y el análisis de me­di­ca­me­n­tos
• Medicina: in­ve­s­ti­ga­ción de me­di­ca­me­n­tos, pro­du­c­ción de vacunas, in­ve­s­ti­ga­ción de terapias
• Industria: si­mu­la­cio­nes y modelos como, por ejemplo, la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, el machine learning, la co­n­du­c­ción autónoma o la op­ti­mi­za­ción de procesos
• Ae­roe­s­pa­cial: si­mu­la­cio­nes sobre ae­ro­di­ná­mi­ca
• Finanzas: análisis de riesgos, detección de fraudes, análisis de negocio o mo­de­li­za­ción fi­na­n­cie­ra
• Medios de en­tre­te­ni­mie­n­to: efectos es­pe­cia­les, animación, tra­n­s­mi­sión de archivos mu­l­ti­me­dia
• Me­teo­ro­lo­gía y cli­ma­to­lo­gía: previsión del tiempo, modelos cli­má­ti­cos, pre­vi­sio­nes y avisos de ca­tá­s­tro­fes
• Física de pa­r­tí­cu­las: cálculos y si­mu­la­cio­nes sobre mecánica/física cuántica
• Química cuántica: cálculos químicos cuánticos

La HPC hace tiempo que dejó de ser solamente una he­rra­mie­n­ta fiable para resolver tareas y problemas complejos en el ámbito cie­n­tí­fi­co. Al contrario, las empresas e in­s­ti­tu­cio­nes de di­fe­re­n­tes sectores también pueden recurrir a los potentes métodos de HPC.

Entre las ventajas de la High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing , están:

• Ahorro de costes: la HPC permite procesar desde la nube cargas de trabajo más grandes y complejas, incluso a las empresas más pequeñas. Además, a través de los pro­vee­do­res, la co­n­tra­ta­ción de servicios HPC garantiza un control tra­n­s­pa­re­n­te de los costes.
• Más re­n­di­mie­n­to, mayor velocidad: las tareas complejas que requieren mucho tiempo pueden rea­li­zar­se con más capacidad de cálculo y pueden llevarse a cabo con mucha más rapidez gracias a las ar­qui­te­c­tu­ras HPC co­m­pue­s­tas por CPU, sistemas de se­r­vi­do­res y te­c­no­lo­gías como el acceso remoto directo a la memoria.
• Op­ti­mi­za­ción de procesos: los modelos y si­mu­la­cio­nes pueden uti­li­zar­se para hacer más efi­cie­n­tes las pruebas físicas y las fases de ensayo, prevenir fallos y defectos, por ejemplo, en la industria o la te­c­no­lo­gía fi­na­n­cie­ra, y para optimizar los procesos mediante la au­to­ma­ti­za­ción in­te­li­ge­n­te.
• Obtención de co­no­ci­mie­n­tos: en la in­ve­s­ti­ga­ción, la High Pe­r­fo­r­ma­n­ce Computing permite la eva­lua­ción de enormes ca­n­ti­da­des de datos y fomenta las in­no­va­cio­nes, las pre­vi­sio­nes y la obtención de co­no­ci­mie­n­tos.