Posted: 31 Jan 2013 07:09 AM PST
El Stanford Engineering’s Center for Turbulence Research (CTR)
ha roto un nuevo récord con más de un millón de núcleos en su sistema
de cómputo para resolver problemas complejos de dinámica de fluídos, en
este caso, la predicción del sonido generado por un motor de un jet
supersónico. El sistema de IBM, un Sequoia Bluegene/Q, de los Lawrence Livermore National Laboratories (LLNL),
tiene 1.5723,864 núcleos de cálculo (procesadores), y 1.6 petabytes de
memoria. Debido a este impresionante número de núcleos, los cálculos en
fenómenos muy complejos sólo pueden hacerse en estos equipos.
El problema que se han planteado
en este caso es ver cómo es el sonido que se produce en un motor de jet
supersónico, tanto para la tripulación de tierra como para las
comunidades por donde pudiese pasar la aeronave. En el primer caso,
podría ayudar a crear audífonos de alta tecnología para reducir el ruido
y por otro, para entender qué hacer para que en los cielos no existan
sonidos que pudiesen molestar a los que estamos en tierra firme. Es
entendible además que los ingenieros siempre estén buscando nuevos
diseños de motores que sean más silenciosos que sus antecesores.
Las simulaciones en cómputo no son otra cosa que modelos avanzados de
cómo se comportan los fenómenos. Los científicos pueden entonces
manipular las variables asociadas a los procesos o ponerlos en
condiciones críticas, cosa que a veces no es posible hacer con el equipo
real. Los datos que se obtienen en estas simulaciones son
descubrimientos que vía las computadoras, se va entendiendo y refinando
más el problema a resolver y el modelo en cuestión.
Desde luego que la simulación de
dinámica de fluídos es una de las cosas más complejas que pueden
programarse. Gracias a los avances de las supercomputadoras actuales,
que pueden incluir cientos de miles de núcleos, los ingenieros han sido
capaces de modelar los motores de los jets y el ruido que estos producen
con mucha precisión. Sin embargo, poder concentrar todos estos núcleos
de forma que trabajen entre ellos en este tipo de problemas es algo
igualmente complejo y requiere de sistemas operativos que puedan manejar
toda esta multitud de núcleos, asunto de por sí muy dificil. Sin
embargo, el esfuerzo vale la pena, porque en la medida que se añaden más
núcleos a los programas de dinámica de fluídos involucrados, las
soluciones empiezan a reducir dramáticamente el tiempo que se necesita
para resolver este tipo de problemas.
De acuerdo con uno de los
investigadores: “estas corridas representan al menos un incremento en un
orden de magnitud en el poder de cómputo sobre lo que se había podido
hacer apenas hace poco”. Por ejemplo, con respecto a la máquina Cray
Y-MP, Sequoia es aproximadamente 10 millones más poderosa que esa
máquina, la más veloz de su tiempo.
Referencias:
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