Superordenador para medir cambios climáticos

Según un artículo publicado este mes en ScienceDaily, tres investigadores del Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) del Departamento de Energía estadounidense han propuesto una forma innovadora de mejorar las predicciones sobre el cambio climático global utilizando un superordenador con microprocesadores de bajo consumo incrustados, un enfoque que ayudaría superar las limitaciones de los superordenadores convencionales de hoy en día.

En un trabajo publicado en el ejemplar de mayo de la revista International Journal of High Performance Computing Applications, Michael Wehner y Lenny Oliker, del Departamento de Investigación Computacional del LBNL, y John Shalf, del National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) mostraron los beneficios de un nuevo tipo de superordenadores para el modelado de las condiciones climáticas y la comprensión del cambio climático. Utilizando la tecnología de microprocesadores incrustados usada en teléfonos, iPods, hornos tostadores y en la mayoría de electrodomésticos electrónicos modernos, propusieron diseñar una máquina rentable que haga funcionar estos modelos y mejore las predicciones climáticas.

En abril, el LBNL firmó un acuerdo de colaboración con Tensilica®, Inc. para estudiar estos nuevos conceptos de diseño con el fin de desarrollar sistemas informáticos científicos rentables de alto rendimiento. Esta iniciativa conjunta se centra en el desarrollo de arquitecturas de sistemas y procesadores novedosos utilizando gran cantidad de pequeños núcleos de procesadores, conectados entre sí mediante enlaces optimizados, y ajustados a las necesidades de aplicaciones altamente paralelas, como la modelización del tiempo.

Entender cómo la actividad humana está cambiando el clima global es uno de los grandes retos científicos de nuestra época. Los científicos han abordado este problema desarrollando modelos climáticos que utilizan los datos históricos de factores que dan forma al clima de la tierra, como las precipitaciones, los huracanes, la temperatura de la superficie de los mares y el dióxido de carbono en la atmósfera. Sin embargo, uno de los mayores retos a la hora de crear estos modelos es el desarrollo de simulaciones precisas de las nubes.

Aunque los sistemas nubosos siempre han sido incluidos en los modelos climáticos, carecen de los detalles que permitirían mejorar la precisión de las predicciones climáticas. Wehner, Oliker y Shalf propusieron establecer un cálculo práctico para construir un superordenador capaz de crear modelos climáticos a una escala de 1km. Un modelo de sistema nuboso en una escala de 1km proporcionaría una riqueza de detalles no disponible actualmente en los modelos existentes. No obstante, según los investigadores, para desarrollar un modelo de nubes en una escala de 1km, los científicos necesitarían un superordenador 1.000 veces más potente que los que existen hoy en día y construir un superordenador lo suficientemente potente como para abordar este problema constituye un enorme reto.

Históricamente, los fabricantes de superordenadores han construido sistemas más potentes incrementando el número de microprocesadores convencionales (los mismos que se utilizan en los PC), pero utilizando este enfoque, un sistema capaz de modelar las nubes a una escala de 1km costaría unos 1.000 millones de euros. Además, el sistema necesitaría 200 megavatios de electricidad para funcionar, cantidad similar a la requerida por una pequeña ciudad de 100.000 habitantes.

En su trabajo, titulado “Towards Ultra-High Resolution models of Climate and Weather”, los investigadores presentan una alternativa radical, que sería más barata de construir y requeriría menos electricidad para funcionar, llegando a la conclusión de que un superordenador con unos 20 millones de microprocesadores incrustados serviría para tal fin y su construcción costaría 75 millones de dólares. Este “ordenador climático” consumiría menos de 4 megavatios y lograría un pico de rendimiento de 200 petaflops.