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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.