¿Qué es la computación de alto rendimiento (HPC)?

La HPC resuelve en tiempo real algunos de los problemas informáticos más complejos de la actualidad. Los sistemas HPC suelen funcionar a velocidades más de un millón de veces superiores a las de los sistemas básicos más rápidos de ordenadores de sobremesa, portátiles o servidores.

Los superordenadores, ordenadores especialmente diseñados que incorporan millones de procesadores o núcleos de procesador, han sido vitales en la informática de alto rendimiento durante décadas. A diferencia de los mainframes, los superordenadores son mucho más rápidos y pueden ejecutar miles de millones de operaciones de punto flotante en un segundo.

Los superordenadores siguen entre nosotros; el superordenador más rápido es el estadounidense Frontier, con una velocidad de procesamiento de 1,206 exaflops o quintillones de operaciones de coma flotante por segundo (flops)¹. Sin embargo, hoy en día, cada vez hay más organizaciones que ejecutan servicios de HPC en clústeres de servidores informáticos de alta velocidad, alojados on premises o en la nube.

Las cargas de trabajo de HPC descubren nuevos conocimientos que hacen avanzar el conocimiento humano y crean importantes ventajas competitivas. Por ejemplo, la HPC secuencia el ADN y automatiza el comercio de acciones. Ejecuta algoritmos y simulaciones de inteligencia artificial (IA), como los que permiten la conducción autónoma de automóviles, que analizan terabytes de transmisión de datos de sensores IoT, radares y sistemas GPS en tiempo real para tomar decisiones en una fracción de segundo.

Un sistema informático estándar resuelve problemas principalmente mediante el uso de computación en serie. Divide la carga de trabajo en una secuencia de tareas y luego ejecuta las tareas una tras otra en el mismo procesador.

La computación paralela ejecuta múltiples tareas de forma simultánea en numerosos servidores o procesadores informáticos. La HPC utiliza computación paralela masiva, que utiliza decenas de miles a millones de procesadores o núcleos de procesador.

Un clúster de HPC consta de varios servidores informáticos de alta velocidad conectados en red con un programador centralizado que gestiona la carga de trabajo. Los ordenadores, denominados nodos, utilizan CPU multinúcleo de alto rendimiento o, más probablemente en la actualidad, GPU, que son ideales para cálculos matemáticos rigurosos, modelos de machine learning (ML) y tareas con uso intensivo de gráficos. Un único clúster de HPC puede incluir 100 000 nodos o más.

Linux es el sistema operativo más utilizado para ejecutar clústeres de HPC. Otros sistemas operativos incluyen Windows, Ubuntu y Unix.

Todos los demás recursos informáticos de un clúster de HPC (como las redes, la memoria,el almacenamiento y los sistemas de archivos) son de alta velocidad y alto rendimiento. También son componentes de baja latencia que pueden seguir el ritmo de los nodos y optimizar la potencia informática y el rendimiento del clúster.

Las cargas de trabajo de HPC se basan en una interfaz de paso de mensajes (MPI), una biblioteca estándar y un protocolo para la programación informática paralela que permite a los usuarios comunicarse entre nodos de un clúster o a través de una red.

La computación de alto rendimiento (HPC) se basa en bits y procesadores convencionales utilizados en la informática clásica. Por el contrario, la computación cuántica utiliza una mecánica cuántica basada en una tecnología especializada para resolver problemas complejos. Los algoritmos cuánticos crean espacios computacionales multidimensionales que constituyen una forma mucho más eficaz de resolver problemas complejos (como simular el comportamiento de las moléculas) que los ordenadores clásicos o los superordenadores no pueden resolver con la suficiente rapidez. No se espera que la computación cuántica reemplace a la HPC a corto plazo. Más bien, ambas tecnologías pueden combinarse para lograr una eficacia y un rendimiento óptimos.

Hace apenas una década, el alto coste de la HPC, que implicaba poseer o alquilar un superordenador o crear y alojar un clúster de HPC en un centro de datos on-premises, la puso fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones.

Hoy en día, la HPC en la nube, a veces denominada HPC como servicio o HPCaaS, ofrece a las empresas una forma mucho más rápida, escalable y asequible de beneficiarse de la HPC. HPCaaS suele incluir acceso a clústeres de HPC e infraestructura alojada en el centro de datos de un proveedor de servicios cloud, capacidades de red (como IA y análisis de datos) y experiencia en HPC.

Hoy en día, hay tres tendencias convergentes que impulsan la HPC en la nube:

Las organizaciones de todos los sectores dependen cada vez más de los conocimientos en tiempo real y de la ventaja competitiva del uso de aplicaciones para resolver problemas complejos. Por ejemplo, la detección del fraude con tarjetas de crédito, algo en lo que todos confiamos y que la mayoría hemos experimentado en algún momento, depende cada vez más de la HPC para identificar el fraude con mayor rapidez y reducir los molestos falsos positivos, incluso cuando la actividad del fraude se expande y las tácticas de los estafadores cambian constantemente.

Desde el lanzamiento de tecnologías como ChatGPT, las organizaciones han adoptado rápidamente la promesa de la IA generativa para acelerar la innovación y fomentar el crecimiento. Este desarrollo ha estimulado una demanda aún mayor de computación de alto rendimiento. La HPC proporciona la alta potencia computacional y la escalabilidad necesarias para soportar cargas de trabajo impulsadas por IA a gran escala. En un informe de Intersect 360 Research, el mercado mundial total de infraestructuras informáticas escalables para HPC e IA ascendió a 85 700 millones de dólares en 2023, lo que supone un aumento interanual del 62,4 %, debido sobre todo a que las empresas de hiperescala casi triplicarán el gasto en sus infraestructuras de IA².

El acceso directo remoto a memoria (RDMA) permite que un equipo en red acceda a la memoria de otro equipo en red sin involucrar el sistema operativo de ninguno de los equipos ni interrumpir el procesamiento de ninguno de ellos. Esto ayuda a minimizar la latencia y maximizar el rendimiento, lo que reduce los cuellos de botella del ancho de banda de la memoria. Los tejidos RDMA emergentes de alto rendimiento (como InfiniBand, la arquitectura de interfaz virtual y RDMA sobre Ethernet convergente) hacen posible la HPC basada en la nube.

Hoy en día, todos los principales proveedores de servicios cloud, incluidos Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud e IBM® Cloud, ofrecen servicios de HPC. Aunque algunas organizaciones siguen ejecutando cargas de trabajo de HPC altamente reguladas o sensibles on-premises, muchas están adoptando o migrando a servicios de HPC de nube privada proporcionados por proveedores de hardware y soluciones.

La HPC en la nube permite a las organizaciones aplicar muchos activos informáticos para resolver problemas complejos y proporciona los siguientes beneficios:

• Configure e implemente rápidamente cargas de trabajo intensivas.

• Reducir el tiempo de obtención de resultados mediante el escalado con capacidad bajo demanda.

• Obtener rentabilidad aprovechando la tecnología para satisfacer sus necesidades y pagando solo por la capacidad de cómputo utilizada.

• Utilizar herramientas de gestión y soporte del proveedor de la nube para diseñar sus cargas de trabajo HPC específicas.

Las aplicaciones de HPC se han convertido en sinónimo de IA, en particular las aplicaciones de machine learning (ML) y deep learning. Hoy en día, la mayoría de los sistemas HPC están diseñados teniendo en cuenta estas cargas de trabajo.

Desde el análisis de datos hasta la investigación de vanguardia, la HPC impulsa la innovación continua en casos de uso en los siguientes sectores: