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El t¨¦rmino ¡°supercomputadora¡± se refiere a una computadora que funciona con un nivel de rendimiento m¨¢s alto que una computadora est¨¢ndar. A menudo, esto significa que la arquitectura, los recursos y los componentes de las supercomputadoras las hacen extremadamente potentes, lo que les brinda la capacidad de funcionar a la tasa operativa m¨¢s alta posible para las computadoras o cerca de esta.?

Las supercomputadoras contienen la mayor¨ªa de los componentes clave de una computadora t¨ªpica, incluido al menos un procesador, dispositivos perif¨¦ricos, conectores, un sistema operativo y varias aplicaciones. La principal diferencia entre una supercomputadora y una computadora est¨¢ndar es su poder de procesamiento.

Tradicionalmente, las supercomputadoras eran m¨¢quinas simples y superr¨¢pidas utilizadas principalmente por empresas empresariales y organizaciones cient¨ªficas que necesitaban una potencia de computaci¨®n masiva para c¨¢lculos de alta velocidad. Sin embargo, las supercomputadoras actuales pueden consistir en decenas de miles de procesadores que pueden realizar miles de millones, incluso billones, de c¨¢lculos por segundo.

En la actualidad, las aplicaciones comunes para las supercomputadoras incluyen la previsi¨®n meteorol¨®gica, el control de operaciones para reactores nucleares y la criptolog¨ªa. A medida que el costo de la supercomputaci¨®n ha disminuido, las supercomputadoras modernas tambi¨¦n se utilizan para investigaciones de mercado, juegos en l¨ªnea y aplicaciones de realidad virtual y aumentada.

Breve historia de la supercomputadora

En 1964, Seymour Cray y su equipo de ingenieros en Control Data Corporation (CDC) crearon CDC 6600, la primera supercomputadora. En ese momento, la plataforma CDC 6600 era 10 veces m¨¢s r¨¢pida que las computadoras normales y tres veces m¨¢s r¨¢pida que la siguiente computadora m¨¢s r¨¢pida, la IBM 7030 Stretch, que realizaba c¨¢lculos a velocidades de hasta 3 megaoperaciones de punto flotante por segundo (FLOPS). Aunque eso es lento seg¨²n los est¨¢ndares actuales, en ese entonces era lo suficientemente r¨¢pido como para llamarse supercomputadora.?

Conocido como el ¡°padre de la supercomputaci¨®n¡±, Seymour Cray y su equipo lideraron la industria de la supercomputaci¨®n y lanzaron el CDC 7600 en 1969 (160 megaFLOPS), el Cray X-MP en 1982 (800 megaFLOPS) y el Cray 2 en 1985 (1,9 gigaFLOPS).

Posteriormente, otras empresas buscaron hacer que las supercomputadoras fueran m¨¢s asequibles y desarrollaran un procesamiento paralelo masivo (MPP). En 1992, Don Becker y Thomas Sterling, contratistas de la NASA, construyeron el Beowulf, una supercomputadora hecha de un grupo de unidades de computaci¨®n que trabajan juntas. Fue la primera supercomputadora en usar el modelo de cl¨²ster.

Las supercomputadoras actuales utilizan tanto unidades de procesamiento central (CPU) como unidades de procesamiento de gr¨¢ficos (GPU) que trabajan juntas para realizar c¨¢lculos. incluye a la supercomputadora Fugaku, con sede en Kobe, Jap¨®n, en el Centro de Ciencias de la Computaci¨®n RIKEN, como la supercomputadora m¨¢s r¨¢pida del mundo, con una velocidad de procesamiento de 442 petaFLOPS.

Supercomputadoras frente a PC regulares

Las supercomputadoras actuales agregan potencia de computaci¨®n para ofrecer un rendimiento significativamente mayor que un solo escritorio o servidor para resolver problemas complejos en ingenier¨ªa, ciencia y negocios.

A diferencia de las computadoras personales regulares, las supercomputadoras modernas est¨¢n compuestas por cl¨²steres masivos de servidores, con una o m¨¢s CPU agrupadas en nodos de procesamiento. Los nodos de procesamiento conforman un procesador (o un grupo de procesadores) y un bloque de memoria, y pueden contener decenas de miles de nodos. Estos nodos se interconectan para comunicarse y trabajar juntos para completar tareas espec¨ªficas mientras los procesos se distribuyen entre miles de procesadores o se ejecutan simult¨¢neamente entre ellos.?

C¨®mo se mide el rendimiento de las supercomputadoras

Los FLOPS se utilizan para medir el rendimiento de una supercomputadora y para c¨¢lculos cient¨ªficos que utilizan c¨¢lculos de punto flotante, es decir, n¨²meros tan grandes que deben expresarse en exponentes.

Las FLOPS son una medida m¨¢s precisa que un mill¨®n de instrucciones por segundo (MIPS). Como se mencion¨® anteriormente, algunas de las supercomputadoras m¨¢s r¨¢pidas de la actualidad pueden funcionar a m¨¢s de cien billones de FLOPS (petaFLOPS).

?C¨®mo funciona una supercomputadora?

Una supercomputadora puede contener miles de nodos que usan procesamiento paralelo para comunicarse entre s¨ª para resolver problemas. Pero en realidad existen dos enfoques para el procesamiento paralelo: el multiprocesamiento sim¨¦trico (SMP) y el procesamiento paralelo masivo (MPP).?

En SMP, los procesadores comparten la memoria y el bus de E/S o la ruta de datos. SMP tambi¨¦n se conoce como multiprocesamiento estrechamente acoplado o ¡°sistema de todo compartido¡±.

MPP coordina el procesamiento de un programa entre varios procesadores que trabajan simult¨¢neamente en diferentes partes del programa. Cada procesador utiliza su propio sistema operativo y memoria. Los procesadores MPP se comunican mediante una interfaz de mensajer¨ªa que permite enviar mensajes entre procesadores. MPP puede ser complejo, lo que requiere conocimiento sobre c¨®mo particionar una base de datos com¨²n y asignar trabajo entre los procesadores. Un sistema MPP se conoce como un sistema ¡°acoplado de forma suelta¡± o ¡°sin compartir nada¡±.

Un beneficio de SMP es que permite que las organizaciones brinden servicios a m¨¢s usuarios de manera m¨¢s r¨¢pida al equilibrar din¨¢micamente la carga de trabajo entre las computadoras. Los sistemas SMP se consideran m¨¢s adecuados que los sistemas MPP para el procesamiento de transacciones en l¨ªnea (OTP), donde muchos usuarios acceden a la misma base de datos (p. ej., procesamiento de transacciones simples). MPP es m¨¢s adecuado que SMP para aplicaciones que necesitan buscar varias bases de datos en paralelo (p. ej., sistemas de asistencia para la toma de decisiones y aplicaciones de almacenamiento de datos).

Tipos de supercomputadoras

Las supercomputadoras se dividen en dos categor¨ªas: prop¨®sito general y prop¨®sito especial. Dentro de estas categor¨ªas, las supercomputadoras de uso general pueden dividirse en tres subcategor¨ªas:

Supercomputadoras de uso general

• Computadoras de procesamiento vectorial: Com¨²n en la computaci¨®n cient¨ªfica, la mayor¨ªa de las supercomputadoras en los a?os 80 y 90 eran computadoras vectoriales. No son tan populares en la actualidad, pero las supercomputadoras actuales a¨²n tienen CPU que utilizan un procesamiento vectorial.
• Computadoras en cl¨²ster estrechamente conectadas: Estos son grupos de computadoras conectadas que trabajan juntas como una unidad e incluyen cl¨²steres paralelos masivos, cl¨²steres basados en directores, cl¨²steres de dos nodos y cl¨²steres de varios nodos. Los cl¨²steres paralelos y basados en directores se utilizan com¨²nmente para el procesamiento de alto rendimiento, mientras que los cl¨²steres de dos y varios nodos se utilizan para la tolerancia a fallas.
• Computadoras de productos b¨¢sicos: Estos incluyen arreglos de numerosas computadoras personales (PC) est¨¢ndar conectadas por redes de ¨¢rea local (LAN) de alto ancho de banda y baja latencia.

Supercomputadoras de prop¨®sito especial?

Las supercomputadoras de prop¨®sito especial son supercomputadoras que se han dise?ado para lograr una tarea u objetivo en particular. Por lo general, usan circuitos integrados espec¨ªficos de la aplicaci¨®n (ASIC) para un mejor rendimiento (p. ej., Deep Blue e Hydra fueron dise?ados para jugar juegos como el ajedrez).?

Casos de uso de supercomputadoras

Dadas sus ventajas obvias, las supercomputadoras han encontrado una amplia aplicaci¨®n en ¨¢reas como la ingenier¨ªa y la investigaci¨®n cient¨ªfica. Los casos de uso incluyen:

• Investigaci¨®n meteorol¨®gica y clim¨¢tica: Predecir el impacto de los eventos clim¨¢ticos extremos y comprender los patrones clim¨¢ticos, como en el sistema de la Administraci¨®n Nacional Oce¨¢nica y Atmosf¨¦rica (NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration)
• Exploraci¨®n de petr¨®leo y gas: Recopilar grandes cantidades de datos s¨ªsmicos geof¨ªsicos para ayudar a encontrar y desarrollar reservas de petr¨®leo.
• Industria de aerol¨ªneas y autom¨®viles: Dise?ar simuladores de vuelo y entornos automotrices simulados, as¨ª como aplicar aerodin¨¢mica para el coeficiente de arrastre a¨¦reo m¨¢s bajo.
• Investigaci¨®n de fusi¨®n nuclear: Desarrollar reactores de fusi¨®n nuclear y entornos virtuales para probar explosiones nucleares y bal¨ªstica de armas
• Investigaci¨®n m¨¦dica: Desarrollar nuevos f¨¢rmacos, terapias para el c¨¢ncer y los trastornos gen¨¦ticos raros, y tratamientos para la COVID-19, as¨ª como para la investigaci¨®n sobre la generaci¨®n y evoluci¨®n de epidemias y enfermedades.
• Aplicaciones en tiempo real: Mantener el rendimiento del juego en l¨ªnea durante torneos y lanzamientos de juegos nuevos cuando hay muchos usuarios

Supercomputaci¨®n y HPC

En ocasiones, la supercomputaci¨®n se usa como sin¨®nimo de computaci¨®n de alto rendimiento (HPC). Sin embargo, es m¨¢s preciso decir que la supercomputaci¨®n es una soluci¨®n de HPC, que se refiere al procesamiento de c¨¢lculos complejos y grandes utilizados por las supercomputadoras.

HPC le permite sincronizar los c¨¢lculos de uso intensivo de datos en varias supercomputadoras en red. Como resultado, los c¨¢lculos complejos que utilizan conjuntos de datos m¨¢s grandes pueden procesarse en mucho menos tiempo de lo que tomar¨ªa usar computadoras regulares.?

Almacenamiento escalable para supercomputaci¨®n

Las supercomputadoras actuales se aprovechan en diversos campos para diversos fines. Algunas de las principales empresas de tecnolog¨ªa del mundo est¨¢n desarrollando supercomputadoras de AI en anticipaci¨®n al papel que pueden desempe?ar en el metaverso de r¨¢pida expansi¨®n.

Como resultado, las soluciones de almacenamiento no solo necesitan admitir la recuperaci¨®n r¨¢pida de datos para velocidades de c¨¢lculo extremadamente altas, sino que tambi¨¦n deben ser lo suficientemente escalables para manejar las demandas de las cargas de trabajo de AI a gran escala con alto rendimiento.

Las tecnolog¨ªas de realidad virtual y aumentada requieren muchos datos. Al igual que las tecnolog¨ªas de soporte, como 5G, aprendizaje autom¨¢tico (ML), Internet de las cosas (IoT) y redes neuronales.

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