La carrera por el primer puesto de la lista TOP500 siempre ha sido brutal. Es una competencia definida por la velocidad bruta y el consumo masivo de energía. Ahora, el juego ha cambiado permanentemente. Por primera vez en la historia, una supercomputadora ha cruzado el umbral de la exaescala. Este no es un pequeño paso. Es un salto hacia una nueva era de la informática.
Frontier, ubicada en el Laboratorio Nacional Oak Ridge en Estados Unidos, ha logrado algo sin precedentes. Ahora procesa 1,1 billones de operaciones de punto flotante por segundo. Ese número por sí solo es difícil de visualizar. Para ponerlo en perspectiva, son mil billones de cálculos cada segundo. Hemos entrado oficialmente en el rango de los exaflop.
Pero, ¿qué significa esto realmente para el mundo fuera del laboratorio? ¿Y cómo llegamos hasta aquí?
Definiendo el Exaflop
Un exaflop son un quintillón de operaciones de punto flotante por segundo. El término proviene de “flops”, que significa operaciones de punto flotante. Es la métrica estándar para medir el rendimiento de las supercomputadoras. Hasta hace poco, los petaflops (un cuatrillón) eran el techo. Los exaflops representan un aumento de mil veces.
El logro de Frontier no se trata sólo de velocidad. Se trata de eficiencia y arquitectura. Utiliza procesadores AMD EPYC y aceleradores Radeon Instinct. Esta combinación le permite ofrecer un rendimiento masivo sin consumir toda la red eléctrica de una nación pequeña. Bueno, quizás cerca de eso.
¿Cómo se mide esto?
Quizás se pregunte cómo se obtiene una cifra tan asombrosa. El valor proviene del punto de referencia LINPACK. Este es un conjunto de pruebas estándar que se utiliza para clasificar las supercomputadoras TOP500. Resuelve un sistema de ecuaciones lineales. Cuanto más rápido una máquina pueda resolver estas complejas ecuaciones, mayor será su clasificación.
La puntuación de Frontier de 1,1 exaflops en LINPACK confirma su dominio. No es un máximo teórico. Es una realidad medida. Esto significa que el hardware puede mantener este nivel de densidad computacional bajo estrés. Demuestra que el diseño funciona. Demuestra que los sistemas de refrigeración, las interconexiones y la pila de software funcionan según lo previsto.
Por qué esto importa ahora
Quizás se pregunte por qué necesitamos una máquina que pueda realizar quintillones de cálculos por segundo. La respuesta está en la complejidad. Algunos problemas son demasiado difíciles para los sistemas actuales. El modelado climático requiere simular interacciones atmosféricas a nivel granular. El descubrimiento de fármacos implica simular interacciones moleculares con precisión atómica. La formación en inteligencia artificial exige procesar conjuntos de datos masivos en un tiempo récord.
Frontier puede encargarse de estas tareas. Puede ejecutar simulaciones que antes eran imposibles. Puede acortar los plazos de investigación de años a meses. Puede acelerar el descubrimiento científico.
Considere el plegamiento de proteínas. Comprender cómo se pliegan las proteínas es clave para tratar enfermedades. Frontier puede simular estos procesos con una precisión sin precedentes. Esto conduce a mejores tratamientos. Más rápido. Más efectivamente.
El cambio en el poder informático
Esta no es sólo una victoria para Oak Ridge. Es un cambio en el panorama de la informática de alto rendimiento. Las barreras se han roto. Otros laboratorios perseguirán este número. Intentarán superarlo. Pero la línea de base ha cambiado.
La era de la exaescala ya está aquí. Trae nuevos desafíos. El consumo de energía es una preocupación importante. Pero también trae nuevas oportunidades. Ya no estamos limitados por la velocidad de nuestras máquinas. Estamos limitados por la complejidad del
Más allá de los puntos de referencia TOP500
Medimos la potencia de la computadora por cuántas operaciones puede realizar en un segundo. Esa es la base. Tenemos más núcleos. Contamos con aceleradores especializados. La velocidad bruta se ha disparado. Pero la métrica oficial de supercomputación, la lista TOP500, utiliza un programa específico. Resuelve sistemas masivos de ecuaciones lineales. Utiliza doble precisión, lo que significa una precisión de 64 bits. Este es el estándar de oro para la clasificación.
En 1997 alcanzamos la marca del teraflop. Un billón de operaciones de punto flotante por segundo. Luego llegó 2008. Comenzó la era del petaflop. Un cuatrillón de operaciones. Eso fue un gran problema. Significaba que podíamos modelar patrones climáticos complejos y el plegamiento de proteínas con más facilidad. Pero el objetivo siempre fue hacia arriba. El siguiente umbral simbólico fue el exaflop. Un quintillón de cálculos por segundo.
Considere la escala. El universo tiene aproximadamente $10^{18}$ segundos. Si un humano hubiera estado resolviendo un solo problema cada segundo desde el Big Bang, una computadora a exaescala podría terminar esa misma carga de trabajo en un segundo. No sólo es más rápido. Es una dimensión diferente del tiempo.
Ciencia del mundo real en Exaspeed
Christian Plessl, del Centro de Computación Paralela de la Universidad de Paderborn, lo sabe bien. Él y su equipo realizaron recientemente una simulación a velocidades reales de exaflop. Utilizaron la supercomputadora Perlmutter en el Centro Nacional de Computación Científica de Investigación Energética en Estados Unidos. ¿El objetivo? La proteína de pico del virus SARS-CoV-2.
Esta no fue una prueba de referencia estándar. El TOP500 requiere una precisión de 64 bits. En su lugar, el equipo de Plessl utilizó precisión de 32/16 bits. ¿Por qué? Para la simulación a nivel atómico, ese nivel de detalle suele ser suficiente y mucho más eficiente. El resultado fue asombroso. La simulación de 83 millones de átomos tomó sólo 42 segundos.
“La dimensión de este número se vuelve más clara cuando te das cuenta de que el universo tiene aproximadamente $10^{18}$ segundos.”
Ejecutaron alrededor de $47 \times 10^{18}$ operaciones de punto flotante. Eso es 1,1 exaflops. Un nuevo récord mundial. Esto demuestra que la computación a exaescala ya no es un hito teórico. Es una realidad operativa para el descubrimiento científico.
Por qué son importantes las decisiones de precisión
El cambio de la precisión de 64 bits a la de 32/16 bits pone de relieve una tendencia creciente en la informática de alto rendimiento. No siempre necesitamos la máxima precisión para obtener resultados significativos. En muchas simulaciones, la precisión reducida ahorra enormes cantidades de energía y tiempo. La lista TOP500 sigue siendo importante para una comparación estandarizada. Nos dice quién tiene el poder más puro y de doble precisión. Pero la verdadera ciencia suele ocurrir en los márgenes.
El equipo de Plessl demostró que podemos simular estructuras virales con precisión atómica en segundos. Esta velocidad es importante para el descubrimiento de fármacos. Es importante para comprender cómo se pliegan las proteínas. Es importante para responder a las pandemias. La brecha entre la clasificación y la realidad se está reduciendo.
La carrera por el siguiente número continúa. Pero el foco está cambiando. No se trata sólo del número máximo en una lista. Se trata de lo que realmente podemos hacer con ese poder. Simulando una proteína de pico de virus en 42 segundos cambia
Frontera: el antiguo Exascale-Rechner
Die Zahl ist jetzt officiziell. 30 de mayo de 2022. La lista TOP500, celebrada en la conferencia de supercomputación de Hamburgo, es la mejor.
Frontera.
La supercomputadora del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) en los EE. UU. no es nada especial. Er ist der erste echte Exascale-Rechner der Welt. Und damit hat sich die Wissenschaftsgeschichte für immer verändert.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache. 1.102 billones de operaciones de gleitkomma por segundo. Das sind 1,1 Exaflop. En el punto de referencia oficial de Frontier, el mercado está disponible. Endlich.
“Frontier läutete eine neue Ära des Exascale-Computings ein und hilft damit, die größten wissenschaftlichen Herausforderungen der Welt zu bewältigen.”
Thomas Zacharia, director de ORNL, sieht das genauso. Für ihn ist der Meilenstein erst der Anfang. Er ist der Vorgeschmack auf etwas, das noch viel größer ist. Die beispiellosen Fähigkeiten von Frontier als Werkzeug für die Wissenschaft.
¿Cómo es el hombre en esta lectura?
Frontera wurde gerade erst aufgebaut. Trotzdem beeindruckt er durch Effizienz. 8,7 millones de Rechenkerne. Das ist die Muskulatur hinder der Rechenpower. Aber die wahre Stärke liegt in der Energiebilanz. 52,23 Gigaflop por vatio.
Eficiencia energética relativa para este nivel.
In einer Welt, in der Rechenzentren ständig mehr Strom verbrauchen, ist das kein kleines Detail. Es ist ein Schlüssel. Denn Exascale-Computing bedeutet nicht nur Geschwindigkeit. Es bedeutet, komplex Probleme zu lösen, die vorher unmöglich schienen.
Wettervorhersagen. Modelo climático. Genómica.
Estos Aufgaben brauchen nicht nur mehr Power. Sie brauchen die richtige Power. Die, die nicht die Welt verbrennt, während sie sie berechnet.
Frontier zeigt, dass das möglich ist.
Die Ära hat comenzaba. Fue también un comienzo en la exaescala, y se convirtió en el pionero de la informática post-exaescala. Aber das ist ein anderes Kapitel.
Erstmal geht es um das, era jetzt ist.
Die Zahlen sind da. Die Maschine läuft. Und die wissenschaftlichen Herausforderungen warten.
Escalar más allá de la ley de Moore: los verdaderos obstáculos de la computación a exaescala
Thomas Lippert y Estela Suárez, del Centro de Supercomputación de Jülich, no lo endulzan. Llegar a la computación a exaescala no es solo una cuestión de comprar más piezas y presionar un gran botón rojo. Es una rutina. Cientos de pasos. Múltiples niveles de complejidad. ¿Y las viejas reglas? Ya no aplican.
Durante dos décadas, la Ley de Moore fue un predictor fiable. Cada diez años, el rendimiento del procesador se multiplica por cien. Combinado con otras optimizaciones de supercomputación, eso significó un aumento mil veces mayor en la potencia bruta. Esa era ha terminado. Desde aproximadamente 2005, esas leyes de escala han fracasado. Ya no se puede confiar en velocidades de reloj brutas o en la densidad de transistores para hacer el trabajo pesado.
El problema del calor es físico, no sólo logístico
Hablemos de energía. Aquí es donde la goma se pone en marcha. Un único bastidor de servidores en una supercomputadora moderna consume 150 kilovatios de energía eléctrica. Piensa en eso. Esto supone entre diez y quince veces el consumo de energía de un sistema de calefacción en una vivienda unifamiliar media.
Si no gestionas ese calor, el sistema se vaporiza en minutos. Es así de simple.
Hace diez años, la refrigeración por aire era suficiente. ¿Ahora? Necesita sistemas de refrigeración por agua caliente. Son más eficientes. Chupan el calor antes de que mate el silicio. Y como capturan el calor residual con tanta eficacia, se puede canalizar directamente a los sistemas de calefacción de los edificios. No se trata sólo de mantener viva la computadora; se trata de no derretir la instalación.
Gestión de miles de máquinas
Luego está la capa de gestión. ¿Cómo se administra un sistema con 10.000 máquinas? No puedes hacerlo manualmente. No puedes andar por ahí con una memoria USB.
Las actualizaciones manuales de software son una sentencia de muerte a esta escala. Necesita software orquestado. Necesita un sistema que pueda administrar toda la infraestructura de forma autónoma. Si la capa de software no es robusta, el hardware es inútil.
Por qué necesitamos algo más que “más rápido”
Entonces, ¿por qué tomarse la molestia? ¿Por qué construir una máquina exaescala?
La respuesta está en la resolución. En la simulación climática nos topamos actualmente con un muro. En una supercomputadora de petaescala, lo mejor que podemos hacer es una resolución de cuadrícula de 10 kilómetros para modelos globales. Queremos una resolución de un kilómetro. Necesitamos capturar los puntos críticos: fenómenos de pequeña escala que interactúan de manera compleja. No se puede simular un huracán con precisión si los cuadrados de su cuadrícula son del tamaño de un país pequeño.
“Nuestra filosofía es mejorar siempre, simular problemas más grandes y complejos, para que al final tengamos una imagen cada vez más realista del mundo.”
No se trata sólo del clima. Se trata de dinámica molecular. Se trata del descubrimiento de fármacos. Si la potencia de cálculo es mayor, la simulación es más fiable. La afirmación que se obtiene de la computadora se vuelve científicamente válida y no sólo una suposición aproximada.
Conectando lo inconectable
Estela Suárez señala que la precisión es sólo la mitad de la batalla. La otra mitad es la integración. En la ciencia del clima, no se puede simplemente modelar la atmósfera. Tienes que modelar los océanos. Tienes que modelar la superficie de la Tierra. Conectar matemáticamente todas estas variables es increíblemente complejo.
La neurociencia se enfrenta al mismo muro. Queremos simular todo el cerebro humano. Pero para comprender las enfermedades, necesitamos observar las neuronas individuales y sus funciones específicas simultáneamente. La potencia informática actual no es suficiente. Necesitamos una máquina a exaescala para cerrar la brecha entre la simulación a nivel macro y el detalle a nivel micro.
El cambio hacia la informática heterogénea
Dado que las velocidades de reloj alcanzaron un límite físico debido a limitaciones de calor y energía, la industria dio un giro. Comenzamos a incluir más núcleos en cada unidad. Es por eso que su teléfono y su computadora portátil tienen procesadores multinúcleo.
Luego, buscamos en otra parte. Unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Originalmente creados para juegos, ofrecen una enorme potencia de procesamiento paralelo para un consumo de energía relativamente bajo. Las supercomputadoras se los están comiendo.
Esta tendencia continuará. Estamos analizando tecnologías que no fueron creadas para la supercomputación pero que pueden verse obligadas a funcionar. Computadoras cuánticas. Chips neuromórficos que imitan el cerebro humano.
En Jülich apuestan por una arquitectura modular. Usted define diferentes clústeres con diferentes características de hardware. Los conectas. Los usuarios pueden acceder a estos módulos simultáneamente según lo que requiera su código específico. Ya no es un monolito único. Es un conjunto de herramientas.
Y todavía no es suficiente. Siempre querremos superar los límites. La máquina Exascale es sólo el siguiente paso, no la línea de meta.
Software: el verdadero cuello de botella en la informática a exaescala
Todos fijan la mirada en el silicio. Los sistemas de refrigeración. La pura densidad de los procesadores. Pero eso es sólo la mitad de la batalla.
El hardware es solo el motor. El software es el volante, la transmisión y el manual del conductor, todos juntos en un complejo lío. Si el código no puede soportar el caos, el hardware es sólo un pisapapeles caro.
Los sistemas se están volviendo fractalmente complejos. No se puede simplemente lanzar más núcleos a un problema y esperar un escalamiento lineal. La heterogeneidad es la asesina. Estás haciendo malabarismos con GPU, TPU, aceleradores especializados y clústeres de CPU tradicionales. Todos hablan diferentes idiomas. Todos tienen diferentes perfiles de latencia. La pila de software tiene que salvar estas brechas sin colapsar bajo el peso de sus propias capas de abstracción.
Hacer accesible la caja negra
No se trata sólo de computación en bruto. Se trata de accesibilidad.
Los investigadores no son administradores de sistemas. Son biólogos, modeladores climáticos y astrofísicos. No les importa la coherencia del caché. Les importan los resultados. El software necesita ocultar la complejidad. Debe presentar una interfaz unificada al usuario final, incluso si el backend es una red enredada de hardware especializado.
Estamos hablando de nuevas interfaces. Mejores capas de abstracción. Herramientas que permiten portar y optimizar códigos de aplicaciones para máquinas que ni siquiera existen todavía. Es ingeniería con visión de futuro. No puedes optimizar para una máquina que solo has visto en un documento técnico.
El proyecto SEA PROFUNDO
Estamos viendo cómo esto se desarrolla en tiempo real. Mire el proyecto DEEP-SEA. Actualmente está en marcha. ¿El objetivo? Desarrollar la próxima generación de paquetes de software diseñados específicamente para entornos exaescala.
No se limitan a parchear código antiguo. Están reconstruyendo los cimientos. Preparar códigos de aplicaciones para ejecutarse de manera eficiente en arquitecturas futuras. Se trata de crear el middleware que haga utilizable la exaescala. No sólo poderoso. Usable.
Porque el poder bruto no importa si no puedes dirigirlo.
