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Una nueva<br />

revolución<br />

El nuevo SieLadon GPU, permite<br />

usar los nuevos procesadores<br />

NVIDIA Tesla <strong>de</strong> la serie 2050 y<br />

2070. Las limitaciones han sido<br />

suprimidas. Los nuevos<br />

procesadores (a diferencia <strong>de</strong> las<br />

series 1000), ya soportan doble<br />

precisión en los cálculos <strong>de</strong> forma<br />

nativa con rendimientos <strong>de</strong> hasta<br />

630 Gflops, la memoria ECC<br />

incorporada es DDR5 y llega hasta<br />

los 6 GB <strong>de</strong> RAM.<br />

La revolución <strong>de</strong> la GPU<br />

Llega al cálculo científico probablemente la revolución<br />

más gran<strong>de</strong> <strong>de</strong>s<strong>de</strong> el paso <strong>de</strong> los 32 a 64 bits. De hecho<br />

esta nueva tecnología ha conseguido <strong>de</strong>sbancar al<br />

Jaguar, el clúster más potente <strong>de</strong>l mundo.<br />

Usando procesadores GPU (GraphicProcessorUnit)<br />

llegamos a potencias nunca imaginadas hasta ahora.<br />

El nuevo Sie Ladón GPU, permite usar los nuevos<br />

procesadores NVIDIA Tesla <strong>de</strong> la serie 2050 y 2070. Las<br />

limitaciones han sido suprimidas. Los nuevos<br />

procesadores (a diferencia <strong>de</strong> las series 1000), ya<br />

soportan doble precisión en los cálculos <strong>de</strong> forma nativa<br />

con rendimientos <strong>de</strong> hasta 630 Gflops, la memoria ECC<br />

incorporada es DDR5 y llega hasta los 6 GB <strong>de</strong> RAM.<br />

Todo esto por cada tarjeta. Los nuevos nodos SieLadon<br />

GPU, ya soportan hasta un total <strong>de</strong> 4 tarjetas, lo que<br />

permite obtener una potencia <strong>de</strong> cálculo <strong>de</strong> hasta 2,5<br />

Tflops.<br />

Toda esta potencia, sigue manteniendo la compatibilidad<br />

CUDA, pero en la nueva generación ha sido<br />

incrementada con la tecnología Fermi. Hasta ahora, esta<br />

tecnología no había estado muy presente en el cálculo<br />

científico por la falta <strong>de</strong> aplicaciones que la soportaran.<br />

Sin embargo, actualmente, cada vez existen más<br />

librerías y compiladores para sacarle el máximo partido.<br />

Aplicaciones <strong>de</strong> cálculo numérico como Matlab,<br />

Mathematica y NI LabView, ya están migradas para esta<br />

tecnología. Es posible programar con los compiladores<br />

más extendidos: C, C++, Fortran, Java, Python, etc. Las<br />

librerías cada vez son más numerosas: BLAS, FFT,<br />

LAPACK, etc.<br />

Esto abre un panorama muy potente. El hecho <strong>de</strong> tener<br />

en una sola máquina, la potencia <strong>de</strong> cálculo que<br />

teníamos antes en un clúster y con menos <strong>de</strong> la décima<br />

parte <strong>de</strong> consumo y espacio, va a permitir que en los<br />

próximos años, la capacidad <strong>de</strong> <strong>nuestro</strong>s sistemas<br />

crezca exponencialmente. Imagínese como científico,<br />

que Sistemas Informáticos Europeos, ya integra<br />

soluciones con estas máquinas <strong>de</strong> HPC, don<strong>de</strong> cada<br />

nodo es interconectado con los <strong>de</strong>más mediante<br />

tecnología Infiniband <strong>de</strong> 40 Gb/s, lo que permite sacar el<br />

máximo partido sin cuellos <strong>de</strong> botella.<br />

Gracías a los nodos Sie Ladón GPU enrackables en una<br />

sola 1 U y que permiten integrar dos GPU, en un solo<br />

rack, po<strong>de</strong>mos albergar con tecnología GPU una<br />

potencia <strong>de</strong> cálculo <strong>de</strong> más <strong>de</strong> 45 Tflops, con un<br />

consumo inferior a 50 KW. Imagínese que solo hace un<br />

año, con tecnología CPU, necesitábamos una sala<br />

entera y varias cabeas para respaldar esta potencia. El<br />

beneficio ecológico <strong>de</strong> esta tecnología es muy<br />

consi<strong>de</strong>rable y sin embargo, rivaliza en prestaciones con<br />

máquinas <strong>de</strong>l top 500.

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