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Los 'superordenadores' de sobremesa, un escenario muy real

Cada científico con su 'superordenador', y un 'superordenador' para cada investigador. Lo que parecía una utopía se acerca cada vez más a la realidad.

Publicado: Sábado, 13/12/2008 - 8:40  | 2146 visitas.

Computador con cuatro placas Tesla. Foto: P. R.
Computador con cuatro placas Tesla. Foto: P. R.
Imagen: Agencias / Internet


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El uso de los procesadores gráficos para cálculos cada vez más complejos y rápidos lo está haciendo posible. Y por menos de 9.000 euros.

Si pensamos en un "superordenador", enseguida vienen a la cabeza imágenes de gigantescos recintos llenos de armarios y cables, y presupuestos astronómicos para su mantenimiento. No obstante, ahora es posible disponer de una potencia de cálculo de hasta cuatro teraflops por segundo en un equipo que no ocupa más que uno de sobremesa.

Muchos, sobre todo los aficionados a los videojuegos, conocen la compañía NVIDIA por sus tarjetas GForce. Recientemente, la compañía lanzó Tesla, que ahora presenta en Europa, un poderoso sistema procesador basado en gráficos (GPU) que, aseguran, "democratiza" la era de los "superordenadores".

¿En qué consiste esta "revolución"? Como explica David Kirk, jefe científico de la compañía, este poder de computación a este precio hará que "cualquier compañía o universidad, cualquier país, rico o pobre, va a ser capaz de tener un superordenador", lo que puede contribuir al desarrollo de la investigación hasta niveles nunca vistos.

El origen está en el uso de unidades gráficas de procesamiento (GPU) para realizar cálculos en general, en lugar de las CPU, o unidades centrales de procesamiento. La diferencia entre ambos sistemas es que, en el primero de los casos, se trata de un procesador con múltiples núcleos dedicados todos ellos a realizar la misma tarea (sobre variables o datos diferentes). La CPU, que es lo que tienen normalmente los ordenadores, consta de dos o cuatro núcleos (hoy en día) más complejos, que realizan las tareas normales del ordenador.

"Nos dimos cuenta de que las GPU resolvían uno de los principales problemas que tienen los gráficos, que es la computación en paralelo, así que nos planteamos que podían funcionar de otra manera, realizando cálculos generales", comenta Kirk.

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