La supercomputadora Frontier del Laboratorio Nacional de Oak Ridge fue coronada como la más rápida del planeta en la lista semestral Top500 . Frontier duplicó con creces la velocidad del último ganador del título, la supercomputadora Fugaku de Japón, y es la primera en registrar oficialmente velocidades de más de un quintillón de cálculos por segundo, un hito que la computación ha perseguido durante 14 años.
Ese es un gran número. Entonces, antes de continuar, vale la pena ponerlo en términos más humanos.
Imagínese darle a los 7.900 millones de personas del planeta un lápiz y una lista de problemas simples de aritmética o multiplicación. Ahora, pida a todos que resuelvan un problema por segundo durante cuatro años y medio. Al reunir las habilidades matemáticas de la población de la Tierra durante media década, ahora ha resuelto más de un quintillón de problemas.
Frontier puede hacer el mismo trabajo en un segundo y mantenerlo indefinidamente. Mil años de aritmética por todos en la Tierra tomaría a Frontier solo un poco menos de cuatro minutos.
Este rendimiento vertiginoso da inicio a una nueva era conocida como computación a exaescala.
La era de la exaescala
El número de operaciones de punto flotante, o problemas matemáticos simples, que resuelve una computadora por segundo se denota FLOP/s o coloquialmente "flops". El progreso se registra en múltiplos de mil: mil flops equivalen a un kiloflop, un millón de flops equivalen a un megaflop, y así sucesivamente.
La supercomputadora ASCI Red fue la primera en registrar velocidades de un billón de flops , o un teraflop, en 1997. (En particular, una consola de juegos Xbox Series X ahora incluye 12 teraflops ). Roadrunner rompió por primera vez la barrera del petaflop , un cuatrillón de flops, en 2008 Desde entonces, las computadoras más rápidas se han medido en petaflops. Frontier es el primero en registrar oficialmente velocidades superiores a un exaflop (1,102 exaflops, para ser exactos) o 1000 veces más rápido que Roadrunner.
Es cierto que las supercomputadoras de hoy en día son mucho más rápidas que las máquinas más antiguas, pero aún ocupan salas enteras, con filas de gabinetes llenos de cables y chips. Frontier, en particular, es un sistema refrigerado por líquido de HPE Cray que ejecuta 8,73 millones de núcleos de procesamiento AMD. Además de ser el más rápido del mundo, también es el segundo más eficiente, solo superado por un sistema de prueba formado por uno de sus gabinetes, con una calificación de 52,23 gigaflops/vatio.
¿Así que cuál es el problema?
La mayoría de las supercomputadoras son financiadas, construidas y operadas por agencias gubernamentales. Son utilizados por los científicos para modelar sistemas físicos, como el clima o la estructura del universo, pero también por los militares para la investigación de armas nucleares.
Las supercomputadoras ahora también están hechas a medida para ejecutar los últimos algoritmos en inteligencia artificial. De hecho, hace unos años, Top500 agregó un nuevo punto de referencia de menor precisión para medir la velocidad de la supercomputación en las aplicaciones de IA. Por esa marca, Fugaku eclipsó un exaflop en 2020. El sistema Fugaku estableció el récord más reciente para el aprendizaje automático en 2 exaflops. Frontier rompió ese récord con velocidades de IA de 6,86 exaflops.
A medida que surgieron algoritmos de aprendizaje automático muy grandes en los últimos años, las empresas privadas comenzaron a construir sus propias máquinas junto con los gobiernos. Microsoft y OpenAI ocuparon los titulares en 2020 con una máquina que, según afirmaron, era la quinta más rápida del mundo . En enero, Meta dijo que su próxima supercomputadora RSC sería la más rápida en IA del mundo con 5 exaflops. (Parece que ahora necesitarán algunas fichas más para igualar a Frontier).
Frontier y otras supercomputadoras privadas permitirán que los algoritmos de aprendizaje automático superen aún más los límites. Los algoritmos más avanzados de la actualidad cuentan con cientos de miles de millones de parámetros, o conexiones internas, pero es probable que los próximos algoritmos crezcan hasta alcanzar los billones.
Por lo tanto, las supercomputadoras a exaescala permitirán a los investigadores avanzar en la tecnología y hacer nueva ciencia de vanguardia que antes no era práctica en máquinas más lentas.
¿Es Frontier realmente la primera máquina a exaescala?
Cuándo exactamente la supercomputación rompió por primera vez la barrera del exaflop depende en parte de cómo se defina y de lo que se haya medido.
Folding@Home, que es un sistema distribuido formado por un variopinto equipo de portátiles voluntarios, rompió un exaflop al comienzo de la pandemia. Pero según el cofundador de Top500, Jack Dongarra , Folding@Home es un sistema especializado que es "vergonzosamente paralelo" y solo funciona en problemas con piezas que se pueden resolver de forma totalmente independiente.
Más relevante aún, el año pasado circulaban rumores de que China tenía hasta dos supercomputadoras a exaescala operando en secreto. Los investigadores publicaron algunos detalles sobre las máquinas en documentos a fines del año pasado, pero Top500 aún no las ha evaluado oficialmente. En una entrevista de IEEE Spectrum en diciembre pasado, Dongarra especuló que si existen máquinas de exaescala en China, el gobierno puede estar tratando de no llamar la atención sobre ellas para evitar provocar tensiones geopolíticas que podrían llevar a EE. UU. a restringir las exportaciones de tecnología clave.
Entonces, es posible que China venza a los EE. UU. en el golpe de exaescala, pero siguiendo el Top500, un punto de referencia que el campo de la supercomputación usó para determinar el perro superior desde principios de la década de 1990, Frontier todavía recibe el visto bueno oficial.
Siguiente: ¿Zettascale?
Se necesitaron alrededor de 12 años para pasar de la teraescala a la petaescala y otros 14 para llegar a la exaescala. El próximo gran salto adelante bien puede tomar tanto o más tiempo. La industria de la computación continúa progresando constantemente en los chips , pero el ritmo se ha desacelerado y cada paso se ha vuelto más costoso. La Ley de Moore no está muerta , pero no es tan estable como solía ser.
Para las supercomputadoras, el desafío va más allá del poder de cómputo en bruto. Puede parecer que debería poder escalar cualquier sistema para alcanzar cualquier punto de referencia que desee: simplemente hágalo más grande. Pero la escala también requiere eficiencia, o los requisitos de energía se salen de control. También es más difícil escribir software para resolver problemas en paralelo en sistemas cada vez más grandes.
El próximo salto de 1000 veces, conocido como zettascale, requerirá innovaciones en los chips, los sistemas que los conectan a las supercomputadoras y el software que se ejecuta en ellos. Un equipo de investigadores chinos predijo que llegaríamos a la informática a escala zetta en 2035 . Pero, por supuesto, nadie lo sabe con certeza. Exascale, que se prevé que llegue en 2018 o 2020 , llegó a la escena unos años después de lo previsto.
Lo que es más seguro es que no es probable que disminuya el ansia por una mayor potencia de cómputo. Las aplicaciones de consumo, como los automóviles autónomos y la realidad mixta, y las aplicaciones de investigación, como el modelado y la inteligencia artificial, requerirán computadoras más rápidas y eficientes. Si la necesidad es la madre de la invención, puede esperar computadoras cada vez más rápidas por un tiempo todavía.
Fuente
singularityhub.com
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