2 dic. 2011

Tecnología española para reducir costes en 'clusters' de altas prestaciones

Una nueva herramienta desarrollada por Antonio J. Peña, alumno de doctorado de la Universitat Politècnica de València y la Universitat Jaume I de Castelló, fue una de las protagonistas en la exposición SuperComputing 2011, celebrada en Seattle. El desarrollo permite el acceso remoto a aceleradores gráficos en un cluster de computadores de altas prestaciones y permite que los centenares o miles de nodos que conforman un cluster compartan los acelerados gráficos instalados en él, con el consiguiente ahorro en energía y mantenimiento, señala el investigador.


El sistema rCUDA, desarrollado por Antonio J. Peña, alumno de doctorado de la Universitat Politècnica de València y la Universitat Jaume I de Castelló y presentado en la última edición de SuperComputing 2011, celebrada en Seattle, consiste en una capa software que permite que un programa que se está ejecutando en uno de los computadores del cluster use, a través de la red, los aceleradores gráficos instalados en el cluster, independientemente del computador al que estén conectados, con el fin de acelerar operaciones complejas de cálculo. "Sin la tecnología rCUDA -señala Peña- un programa que se está ejecutando en uno de los computadores solo puede usar el acelerador instalado en su mismo nodo.

Según el investigador, con rCUDA es posible que los centenares o miles de nodos que conforman un cluster de altas prestaciones compartan los acelerados gráficos (GPUs) instalados en él, consiguiendo el 100% de eficiencia. Esto permite ahorrar energía, al poderse utilizar un menor número de procesadores gráficos, dado que ya no hay que instalar un acelerador en cada nodo del cluster, reduciendo también la inversión en material y disminuyendo el gasto en mantenimiento.

Mejora en el rendimiento

En opinión de Federico Silla, profesor del Grupo de Arquitecturas Paralelas de la UPV, que co-dirige la tesis de Antonio J. Peña, “esta tecnología supone un paso muy importante para optimizar el rendimiento de los centros de datos y centros de computación de altas prestaciones que utilizan GPUs para sacar más rendimiento a sus aplicaciones, reduciendo el tiempo de ejecución. Además, al compartir las GPUs entre diferentes aplicaciones que se están ejecutando al mismo tiempo en los diversos nodos del clúster, aumentamos su utilización, haciendo un uso mucho más eficiente de la energía consumida”.

La demostración realizada en la feria de supercomputación fue posible gracias a la invitación de la empresa Mellanox Technologies, la compañía más importante en la implementación de la tecnología InfiniBand, un protocolo de comunicaciones abierto a cualquier empresa y un proveedor de servicios para servidores y almacenamiento. “Mellanox se interesó por nuestra tecnología ya en el Supercomputing de 2010 en Nueva Orleans. Mellanox considera que nuestra tecnología es altamente innovadora y permite utilizar de forma muy flexible los aceleradores basados en GPUs, siendo un excelente complemento a sus productos. Además, nos ha invitado a presentar nuestro trabajo en diversas conferencias y foros en Suiza, Alemania, y China”, destaca Federico Silla.

Los grupos de investigación de Arquitecturas Paralelas de la Universitat Politècnica de València y de Arquitecturas y Computación de Altas Prestaciones de la Universitat Jaume I trabajan conjuntamente en esta tecnología desde hace más de dos años. El equipo de trabajo de rCUDA está formato, además del doctorando y sus directores de tesis, por José Duato, Javier Nadal y Carlos Reaño, de la UPV y Enrique Quintana y Adrián Castelló de la UJI.

El mundo de la computación trabaja para conseguir en 2020 el primer computador con capacidad exaflop que permitirá hacer 10 elevado a 18 operaciones por segundo y resolver cálculos de cuestiones relacionadas con el cambio climático o la secuenciación genómica a las que la actual tecnología no puede dar respuesta; y entre las tecnologías que se utilizan para desarrollar este nuevo computador se encuentra el GPU Computing (el uso de la unidad de procesamiento gráfico para realizar operaciones de cálculo científico).


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