Tendencias Científicas
IBM participa en el proyecto, como parte de la industria. Fuente: Exa2Green.
Los ordenadores en la exaescala, los superordenadores del futuro, son máquinas que serán capaces de ejecutar al menos 1.018 cálculos por segundo. La velocidad de computación en la exaescala es prácticamente inabarcable, ofrece la posibilidad de generar progresos revolucionarios en ámbitos como la energía, la seguridad nacional, el medio ambiente y la economía y podría dar respuesta a cuestiones científicas fundamentales.
No obstante, para alcanzar este grado de potencia es necesario solventar múltiples retos complejos como el consumo de energía. En el proyecto financiado con fondos comunitarios Exa2Green se proponen ofrecer soluciones mediante el desarrollo de un paradigma de computación y una metodología de computación conscientes de la importancia del aspecto energético y completamente nuevos dedicados a la computación en la exaescala.
En él participa IBM, por parte de la industria, así como un equipo de investigación interdisciplinario experto en computación de alto rendimiento (HPC) formado por científicos de Alemania, Suiza y España (representada por la Universidad Jaume I de Castellón) y que dedica su tiempo a tres actividades fundamentales: En primer lugar, desarrollan herramientas con las que medir el rendimiento y el consumo energético de las computaciones; en segundo lugar, analizan kernels computacionales populares, de cara a generar algoritmos eficientes desde el punto de vista energético; y, por último, optimizan un modelo climático que precisa de una enorme carga de trabajo computacional con la intención de reducir considerablemente el consumo de energía de las simulaciones climáticas.
Exa2Green emplea en la solución de este tercer objetivo el modelo de predicción meteorológico Cosmo-Art como ejemplo de una simulación intensiva cuyo perfil energético dista mucho de ser el idóneo.
El equipo al cargo ya ha aprovechado dos tercios del tiempo programado para el proyecto y ha logrado progresos de gran envergadura. Por ejemplo se ha creado una herramienta con la que analizar el rendimiento y la capacidad de disipación energética de las aplicaciones científicas que se ejecutan en sistemas paralelos. Esta labor permitirá que científicos y técnicos identifiquen fuentes de ineficiencias energéticas y optimicen el código de la aplicación.
Los miembros del equipo produjeron además modelos precisos para la caracterización y la predicción del tiempo, la capacidad y la energía de varios kernels computacionales elementales e investigaron la huella energética y el perfil de rendimiento de Cosmo-Art en varias plataformas de HPC.
Colaboración
El profesor Vincent Heuveline, coordinador de Exa2Green y perteneciente a la Universidad de Heidelberg (Alemania), incide en la información de Cordis en la importancia de la colaboración para los logros del proyecto: "El consorcio multidisciplinario de nuestro proyecto aúna miembros pertenecientes a los campos de la computación de alto rendimiento, la ciencia informática, la matemática, la física y la ingeniería. Los socios aportan sus capacidades específicas a la colaboración para abordar los temas de interés científico».
No obstante, para alcanzar este grado de potencia es necesario solventar múltiples retos complejos como el consumo de energía. En el proyecto financiado con fondos comunitarios Exa2Green se proponen ofrecer soluciones mediante el desarrollo de un paradigma de computación y una metodología de computación conscientes de la importancia del aspecto energético y completamente nuevos dedicados a la computación en la exaescala.
En él participa IBM, por parte de la industria, así como un equipo de investigación interdisciplinario experto en computación de alto rendimiento (HPC) formado por científicos de Alemania, Suiza y España (representada por la Universidad Jaume I de Castellón) y que dedica su tiempo a tres actividades fundamentales: En primer lugar, desarrollan herramientas con las que medir el rendimiento y el consumo energético de las computaciones; en segundo lugar, analizan kernels computacionales populares, de cara a generar algoritmos eficientes desde el punto de vista energético; y, por último, optimizan un modelo climático que precisa de una enorme carga de trabajo computacional con la intención de reducir considerablemente el consumo de energía de las simulaciones climáticas.
Exa2Green emplea en la solución de este tercer objetivo el modelo de predicción meteorológico Cosmo-Art como ejemplo de una simulación intensiva cuyo perfil energético dista mucho de ser el idóneo.
El equipo al cargo ya ha aprovechado dos tercios del tiempo programado para el proyecto y ha logrado progresos de gran envergadura. Por ejemplo se ha creado una herramienta con la que analizar el rendimiento y la capacidad de disipación energética de las aplicaciones científicas que se ejecutan en sistemas paralelos. Esta labor permitirá que científicos y técnicos identifiquen fuentes de ineficiencias energéticas y optimicen el código de la aplicación.
Los miembros del equipo produjeron además modelos precisos para la caracterización y la predicción del tiempo, la capacidad y la energía de varios kernels computacionales elementales e investigaron la huella energética y el perfil de rendimiento de Cosmo-Art en varias plataformas de HPC.
Colaboración
El profesor Vincent Heuveline, coordinador de Exa2Green y perteneciente a la Universidad de Heidelberg (Alemania), incide en la información de Cordis en la importancia de la colaboración para los logros del proyecto: "El consorcio multidisciplinario de nuestro proyecto aúna miembros pertenecientes a los campos de la computación de alto rendimiento, la ciencia informática, la matemática, la física y la ingeniería. Los socios aportan sus capacidades específicas a la colaboración para abordar los temas de interés científico».
Último año
La andadura de Exa2Green no ha sido un camino de rosas, tal y como explica Heuveline: "Las arquitecturas informáticas contemporáneas de los grandes sistemas de HPC consumen cantidades enormes de energía. Puede resultar muy complicado inspeccionar y desenmascarar cualquier sumidero energético en estas plataformas.
Para conocer mejor el consumo de energía de las aplicaciones, nos servimos de dos tipos de dispositivos de medición energética: medidores de energía externos e internos, y recabamos información adicional mediante sensores de hardware. La combinación de los datos de las distintas mediciones ofrece una idea pormenorizada del consumo energético".
Se espera que durante el último año del proyecto se coseche una gran cantidad de resultados. Uno de los pasos a dar será el aprovechamiento de los conocimientos adquiridos durante la primera fase para desarrollar nuevas versiones de los algoritmos que reduzcan el consumo energético de varios de los algoritmos estudiados. El equipo se valdrá del marco de medición del consumo en función del rendimiento para trabajar en una evaluación energética del sistema de modelización Cosmo-Art y aplicar, siempre que sea posible, técnicas que mitiguen el consumo de energía.
Desde Exa2Green se confía en que esta labor contribuya en gran medida a mejorar las máquinas contemporáneas y lograr una computación a exaescala mucho más eficiente energéticamente. Heuveline concluye: "Aparte del valor intrínseco evidente que ofrecen los nuevos algoritmos conscientes de la energía, capaces de resolver los mismos problemas pero consumiendo menos, este trabajo posee de hecho una importancia extrema para el desarrollo de un nuevo planteamiento integral con respecto a la computación consciente de la energía. Nuestro objetivo general no se limita a mejorar el uso de las máquinas actuales, sino que contempla impulsar el desarrollo de una nueva generación de hardware y algoritmos que conduzcan a una nueva generación de superordenadores a exaescala".
La andadura de Exa2Green no ha sido un camino de rosas, tal y como explica Heuveline: "Las arquitecturas informáticas contemporáneas de los grandes sistemas de HPC consumen cantidades enormes de energía. Puede resultar muy complicado inspeccionar y desenmascarar cualquier sumidero energético en estas plataformas.
Para conocer mejor el consumo de energía de las aplicaciones, nos servimos de dos tipos de dispositivos de medición energética: medidores de energía externos e internos, y recabamos información adicional mediante sensores de hardware. La combinación de los datos de las distintas mediciones ofrece una idea pormenorizada del consumo energético".
Se espera que durante el último año del proyecto se coseche una gran cantidad de resultados. Uno de los pasos a dar será el aprovechamiento de los conocimientos adquiridos durante la primera fase para desarrollar nuevas versiones de los algoritmos que reduzcan el consumo energético de varios de los algoritmos estudiados. El equipo se valdrá del marco de medición del consumo en función del rendimiento para trabajar en una evaluación energética del sistema de modelización Cosmo-Art y aplicar, siempre que sea posible, técnicas que mitiguen el consumo de energía.
Desde Exa2Green se confía en que esta labor contribuya en gran medida a mejorar las máquinas contemporáneas y lograr una computación a exaescala mucho más eficiente energéticamente. Heuveline concluye: "Aparte del valor intrínseco evidente que ofrecen los nuevos algoritmos conscientes de la energía, capaces de resolver los mismos problemas pero consumiendo menos, este trabajo posee de hecho una importancia extrema para el desarrollo de un nuevo planteamiento integral con respecto a la computación consciente de la energía. Nuestro objetivo general no se limita a mejorar el uso de las máquinas actuales, sino que contempla impulsar el desarrollo de una nueva generación de hardware y algoritmos que conduzcan a una nueva generación de superordenadores a exaescala".
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