La primera computadora digital electrónica pesaba 30 toneladas, ocupaba el sótano de la Universidad de Pensilvania y podía realizar 5 mil sumas y 300 multiplicaciones por segundo. Se llamó ENIAC y apareció en 1946 con el propósito inicial de calcular tablas de tiro de artillería para el Laboratorio de Investigación Balística del Ejército de los Estados Unidos.

Con el desarrollo de los microprocesadores, el sueño de la computadora personal de escritorio fue materializándose y en la medida que los circuitos y baterías fueron reduciendo de tamaño, la portabilidad de los equipos fue posible. Seis décadas después, contamos con laptops, tablets, smartphones, relojes y demás computadoras portátiles que caben en nuestro bolsillo.

Sin embargo, cuando se trata de resolver problemas muy complejos que demandan enormes cantidades de cálculos matemáticos, una PC casera no resulta suficiente.  Para estos casos, existe una rama de las ciencias de la informática llamada computación de alto rendimiento, conocida también como High-Performance Computing (HPC) o supercomputación, destinada al procesamiento de un gran volumen de datos.

¿Qué es el HPC?

“El HPC tiene como objetivo hacer que las computadoras sean lo más rápidas posible”, afirma el Dr. Claude Tadonki, investigador senior del Centro de Investigación en Informática (CRI) del Mines ParisTech Institute (Francia) con más de 15 años de experiencia en la rama.

Para Tadonki, la evolución más importante en el desarrollo de las HPC se dio en el 2003, con la aparición de los procesadores multinúcleo, lo que permite que las computadoras realicen operaciones de manera paralela. Para optimizar el uso de estas máquinas, el especialista precisa que se tuvo que modificar también el modo de escritura de los programas de cómputo, de tal manera que los nuevos softwares permitan el empleo de todos los núcleos que están dentro del procesador.

El avance tecnológico de las últimas décadas ha sido tan vertiginoso que la data que se maneja hoy es muy grande y lo será aún más cuando hayan más objetos cotidianos conectados a Internet. Por ello, firmas de ingeniería y manufactura, laboratorios de investigación e instituciones académicas emplean supercomputadoras para resolver problemas empresariales, industriales y científicos muy complejos.

Por ejemplo, en medicina se emplean para el procesamiento del genoma humano; en economía, para la predicción del comportamiento de las acciones de la Bolsa de Valores; en ingeniería, para simulaciones de pruebas de choque en el diseño de automóviles; en el cine, a la hora de crear cortos y largos de animación gráfica y un largo etcétera de aplicaciones. “En Física hacemos simulaciones muy precisas y para ello debemos utilizar muchos valores y calcularlos rápidamente”, señala el matemático.

Tendencias y problemas

El profesor Tadonki considera que en las supercomputadoras del futuro habrá una mayor cooperación entre la unidad central de procesamiento (CPU) y la unidad de procesamiento gráfico (GPU). Mientras que la primera es el hardware principal de la máquina y se encarga de realizar operaciones aritméticas y lógicas básicas dentro de un proceso secuencial en serie, la segunda se dedica exclusivamente al procesamiento de gráficos  a través de núcleos de arquitectura paralela que permite trabajar múltiples tareas en simultáneo. Como resultado, a la hora de usar un videojuego o una aplicación interactiva en 3D, estos correrán mucho más rápido.

Por otro lado, opina que el almacenamiento de la data de las HPC seguirá produciéndose en las alternativas que hoy conocemos: o bien se concentra en un solo ambiente o se genera una red de computadoras interconectadas mediante la nube. No obstante, Tadonki resalta un problema: “La transferencia de la información entre supercomputadoras ubicadas en distintos lugares es muy lenta y ese es un serio problema. Hay que ver cómo podemos hacer para que el tiempo global de computación entre máquinas que están en EE.UU., Lima y Francia no sea mayor al esperado”.

Finalmente, hace hincapié en un detalle importante, de cara al uso responsable de nuestros recursos energéticos: “La electricidad empleada para hacer funcionar a una supercomputadora cuesta mucho y genera mucho calor. Un laboratorio gratuito con HPC podría ser difícil de mantener. Habrá que pensar en cómo reducir el consumo de energía”.

Alianza natural

Tadonki piensa que a la hora de programar, vincular las ciencias de la computación y las matemáticas resulta una buena combinación. “Un programa paralelo resuelve múltiples ecuaciones en simultáneo. La mejor manera de escribirlo es analizándolo de forma matemática antes y después de su construcción para comprobar la predicción de las hipótesis y para conocer si es posible agilizar el proceso”.

De hecho, considera que en los últimos años se ha incrementado el interés por el estudio de la carrera de ingeniería informática. Para el especialista, esto se debería a que los estudiantes desean programar aplicaciones para celulares o videojuegos muy realistas de gran calidad gráfica destinados a todas las plataformas actuales.

“He visto que los estudiantes de la PUCP quieren aprender a escribir programas para HPC y tienen muchas aplicaciones que me parecen muy motivadoras. Por ejemplo, el Grupo Avatar está desarrollando videojuegos para ayudar a gente con problemas de comportamiento, sean niños con Asperger o adultos con Alzheimer, y estos temas también los vemos en nuestro laboratorio. Queremos coordinar proyectos en conjunto a través de programas de colaboración entre Francia y Latinoamérica”.