Apolo: una máquina del tiempo que sigue creciendo

​​​En EAFIT hay una máquina del tiempo que facilita a investigadores y docentes predecir resultados, anticipar problemas, superar retos y reducir a días procesos de cálculo de datos que tomaría siglos analizar en un computador normal. Se trata del Centro de Computación Científica Apolo, el cual permitió realizar 128 años de cálculo en 2016, y cuyas capacidades aumentarán enormemente este año.

Este supercomputador fue donado a EAFIT por Purdue University (Estados Unidos) y, desde el inicio de operaciones, en 2012, ya había evolucionado una vez. Fue en 2016, cuando su capacidad pasó de 3.8 TeraFLOPS (operaciones de punto flotante por segundo, una unidad de medida de rendimiento computacional) a 5.8 TFLOPS, ahorrando, de paso, un 86 por ciento de la energía necesaria para su funcionamiento. Además, sus servidores dejaron de ocupar tres bastidores y necesitaron solo medio.

Dicho espacio se reducirá aún más con la llegada de los equipos que conformarán la máquina desde mediados de este año, los cuales le otorgarán una capacidad de computación de 17 teraflops, por medio de 49 servidores, 856 núcleos de procesamiento y 2.048 Gb de memoria RAM (Memoria de Acceso Aleatorio, la memoria de trabajo desde donde se ejecutan los programas de un computador). La fase actual de Apolo cuenta con siete servidores, 248 núcleos y 768 Gb de RAM.

"Apolo III hará lo mismo que su anterior versión, pero de manera más rápida y precisa. Nos dará la capacidad para hacer más cosas y permitir a los investigadores llegar mucho más lejos en sus trabajos", explica Juan David Pineda Cárdenas, coordinador técnico del Centro de Computación Científica Apolo.

EAFIT actualizará a Apolo y ya adelanta las gestiones de traslado desde el campus de Purdue University, cuyas directivas, en palabras de Juan Guillermo Lalinde Pulido, coordinador científico del Centro de Computación Científica Apolo, tomaron la decisión de ubicar esta máquina en la Universidad gracias al conocimiento en computación avanzada que percibieron en estudiantes y profesores eafitenses.

"La misión de las universidades es generar y difundir conocimiento. Purdue University, dentro de su plan estratégico, se ve como una institución con proyección mundial e impacto global. Para ambos centros esta relación trae cooperación entre investigadores, pasantías de estudiantes y una relación activa, gracias a que EAFIT es reconocida y les permite a nuestros pares potenciar sus actividades", señala el docente.

De hecho, en un artículo publicado en el portal de Purdue, Gerry McCartney, vicepresidente de Tecnologías de la Información y jefe de Información de esa entidad, asegura que el crédito por los avances en investigación resultantes del buen manejo del equipo debe otorgársele a EAFIT, por decidirse a dar el salto hacia la computación científica de alto rendimiento y reconocer futuras oportunidades y caminos.

“Ellos tienen el ambiente académico, la infraestructura y la voluntad para invertir en la gente. Nosotros los vemos ya como socios y esperamos profundizar en esa relación", manifiesta el académico.

Sin límites

Las oportunidades que llegan con Apolo, para la academia y la industria, están representadas en los 19 grupos de investigación y 48 usuarios actuales de la máquina, gracias a los cuales esta alcanzó el escenario más deseado para un supercomputador: trabajar al 100 por ciento de su capacidad de cómputo en procesos destinados a comprender las capacidades físicas y químicas de un objeto; verificar el comportamiento de un río; determinar la manera más óptima de transportar cemento a todo el país; entender cómo se comporta la ciudad respecto a microsismos; saber si un puente funcionará, entre muchos otros.

Simulaciones, modelos matemáticos, operaciones de cómputo intensivo; el cielo es el límite para que la investigación en ciencia e ingeniería encuentre en Apolo a un aliado fundamental para hallar respuestas, meses o años antes de lo esperado. Dicha fortaleza ha sido aprovechada incluso por el área de investigación del Grupo Nutresa y, desde ya, este coloso de la computación calienta servidores para trabajar de la mano del Max Planck Institute, ubicado en Alemania, y de la Universidad de Antioquia.

Infraestructuras como Apolo son adecuadas para el tamaño de los proyectos académicos, pero en EAFIT ya hay iniciativas, con grupos de investigación nacionales que requieren mucha más capacidad, para hacer modelaciones más grandes. Creemos –dice el profesor Juan Guillermo- que, a mediano y largo plazo, se requiere que en el país haya una infraestructura de escala nacional en este sentido, como tienen otras naciones —Estados Unidos, China, España, Brasil— cuyas máquinas, financiadas por el gobierno, pueden tener mil veces el tamaño de Apolo, y se utilizan para proyectos nacionales.

Para Juan David Pineda, el asunto está directamente relacionado con la velocidad de desarrollo de un país y el nivel de analfabetismo tecnológico de sus habitantes, que pasa por no tener conocimientos básicos de programación. Señala como una falencia la falta de información, desde los primeros semestres de los pregrados, en materias como programación en paralelo, sistemas operativos y telemática, y no solo en carreras relacionadas con la computación.

"De hecho, tenemos en Apolo a un estudiante de maestría cuya tesis pretende encontrar la manera de meter en los pregrados el tema de programación, orientado a utilizar computación de alto rendimiento. El asunto es tan importante que en todos los congresos nos damos cuenta de lo mismo: casi no hay gente que sepa de este tipo de computación, y surge la necesidad de modificar los currículos de las universidades, así como lo hicieron Purdue y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)", advierte Juan David.  

A futuro, y aunque el enfoque de Apolo es la computación científica, se buscará que pueda manejar grandes cantidades de información y permita trabajar con problemas de inteligencia de datos (big data). 

"Lo que aparece ahora es big data y ciencia de datos, que vienen más del mundo experimental y de las medidas. Nosotros nos movemos en la teoría y la simulación, pero ambos son sistemas de computación de alto desempeño. La ciencia usa ahora cantidades enormes de información, y los algoritmos normales que usan los computadores ya no funcionan. Se necesita otro tipo de técnicas: aplicaciones intensivas en datos y aplicaciones intensivas en cómputo", puntualiza el experto. 

Mayores Informes

Alejandro Gómez Valencia 
Área de Contenidos – Departamento de Comunicación 
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