El Centro Nacional de Supercomputación triplica su capacidad de cálculo

El nuevo sistema de Bull del Barcelona Supercomputing Center–Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), basado en nodos bullx equipados con procesadores Intel y GPUs de NVIDIA, ocuparía actualmente la posición 90 del Top500 y tiene un rendimiento pico de 186 Teraflops. Este cluster dobla la capacidad de cálculo del superordenador MareNostrum, consume 7 veces menos energía y ocupa un espacio 13 veces menor.

A diferencia del MareNostrum, la nueva máquina del BSC-CNS es de propósito específico y, aunque no puede ser utilizada de forma genérica, ofrece un rendimiento óptimo para algunas aplicaciones o programas. La ventaja que tiene, comparada con procesadores de propósito general, es su mayor velocidad y su menor consumo energético. Aunque su programación es más compleja, ésta es una barrera fácilmente superable por el BSC-CNS, dada su experiencia en modelos de programación.

Mateo Valero, director del BSC-CNS, comenta que “actualmente tenemos algunos de los mejores modelos de programación del mundo. Por tanto, estamos en una excelente situación para facilitar a determinadas aplicaciones el uso óptimo del nuevo sistema, favoreciendo un aumento sustancial de su rendimiento”. Y continúa: “Adicionalmente, nuestras herramientas permiten el análisis de cada pieza de hardware y software utilizado en Computación de Altas Prestaciones (HPC, por sus siglas en inglés), con lo que se mejora la eficiencia en el uso de estos recursos”.

El BSC-CNS trabaja en el desarrollo del modelo de programación Star Superscalar (StarSs) y de un conjunto de herramientas (Paraver, Dimemas, GMAC,…) para permitir el uso de sistemas HPC que incluyan procesadores o componentes de propósito específico.

Por su parte, el director asociado del BSC-CNS, Francesc Subirada, subraya que “el modelo de programación y las herramientas del centro posibilitan la utilización óptima de los recursos de supercomputación, acelerando el rendimiento de aplicaciones complejas y de gran impacto social (análisis del genoma, imágenes sísmicas, diseño de nuevos materiales, etc). Su uso creciente en universidades, centros de investigación y empresas a nivel mundial nos alientan a continuar y ampliar su desarrollo.”

Mientras, Sumit Gupta, gerente de Tesla GPU Computing de NVIDIA, asegura que “el espectacular incremento en el rendimiento de las aplicaciones gracias a GPU está permitiendo a los investigadores de diversas áreas científicas aumentar el ritmo de sus investigaciones. Esperamos ver qué avances podrán realizar los usuarios del BSC gracias a estos nuevos recursos”.

En 2010, NVIDIA nombró al BSC centro de investigación CUDA (Compute Unified Device Architecture) en reconocimiento a su labor en la promoción de la ciencia mediante el uso de la computación basada en GPU.

Finalmente, este cluster formará parte de la Red Española de Supercomputación (RES) y permitirá a los científicos españoles acceder a más recursos de supercomputación mediante el actual Comité de Acceso.