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Fernando Robles Morales Ins/tuto Nacional de Medicina Genómica
Enrique Cruz Mar<nez Universidad Autónoma de la ciudad de México
CONSTRUCCIÓN DE CLUSTERS
UAEM 2015, Estado de México
u Paradigma tradicional en las ciencias e ingeniería:
u Hacer teoría o diseños en papel.
u Realizar experimentos.
u Paradigma de ciencias computacionales
u Simular el fenómeno con base en las leyes Rsicas y métodos numéricos eficientes.
ANTECEDENTES
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CIENCIA COMPUTACIONAL
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Ciencia Computacional
Aplicación cien0fica/ingeniería
Matemá8cas
Cómputo Alto Rendimiento
u Formulación de un problema para su tratamiento computacional.
u Representación del dominio de un problema para su procesamiento.
u Arquitecturas de computadoras que proporcionan un buen rendimiento.
u Algoritmos que proporcionen la mejor aproximación y menor complejidad.
u Herramientas de soVware existentes que proporcionen mejores especta/vas para
solucionar problemas.
COMPUTO DE ALTO RENDIMIENTO
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u Escencial para descubrimientos cien<ficos.
u Crí/cos para seguridad nacional.
u Contribuye fundamentalmente para la economía y compe//vidad a través de su
uso en la ingeniería y en la manufactura.
u Las computadoras de alto rendimiento son las herramientas que resuelven estos
problemas a través de simulaciones.
Es
PROBLEMAS DEL GRAN RETO
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u Paralelismo en diferentes niveles (hardware y soVware).
u Dos o más niveles de memoria en función de sus /empos de acceso, denominado
memoria jerárquica.
u Interconexión de alta velocidad entre procesadores ó máquinas.
u Subsistemas especializados de entrada/salida.
u Uso de soVware especializado en tales arquitecturas (Sistema Opera/vo,
Herramientas de Análisis, Compiladores, etc.).
j
COMPUTADORA DE ALTO RENDIMIENTO
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u Single Instruc/on, Single Data (PCs).
u Single Instruc/on, Mul/ple Data (Computadoras Vectoriales).
u Mul/ple Instruc/on, Single Data (Super pipeline).
u Mul/ple Instruc/on, Mul/ple Data (Computadoras Masivamente Paralelas,
Clusters, Grids).
CLASIFICACIÓN DE COMPUTADORAS
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u Computadora vectorial CDC 7600 en
1969.
u Se u/lizó para realizar los cálculos
del aterrizaje lunar.
u Se u/lizó el lenguaje LRLTRAN, una
var iac ión del lenguaje FORTRAN
op/mizado para operaciones vectoriales.
COMPUTADORAS VECTORIALES
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u Computadora vectorial ILLIAC IV en 1975. u Primera computadora en usar procesadores de proposito general. u Arreglo de procesadores para realizar operaciones vectoriales. u Se u/ l i zó en l a NASA para aplicaciones en mecánica de fluidos en el diseño de cohetes y transbordadores espaciales.
COMPUTADORAS VECTORIALES
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u Computadora Cray X-‐MP en 1984.
u Diseño de 4 procesadores vectoriales
en un solo equipo.
u Dió origen a la ejecución de procesos
distribuidos y programas en paralelo.
COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS
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u Computadora Cray 2 en 1985.
u Se u/lizó en el departamento de
energía y defensa de EU, para el desarrollo
de tecnología nuclear.
u Tenía una memoria principal más
grande que todas las computadoras Cray
combinadas.
COMPUTADORA MASIVAMENTE PARALELAS
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u Computadora Cray Y-‐MP en 1988.
u Cons i s t e de 8 p ro ce sado re s
vectoriales.
u Fue el primer sistema en tener 2GB de
memoria principal.
u Fue la primera supercomputadora en
México, instalada en la UNAM en 1991.
COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS
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u Computadora Cray T3D en 1993.
u L a p r ime r a C r a y en u/ l i z a r
procesadores escalares.
u Los procesadores fueron conectados a
través de la topología de un toroide 3D.
COMPUTADORAS MASIVAMENTE PARALELAS
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u Cluster Beowulf en 1993.
u Necesidad de construir una máquina
a bajo costo, pero con el tercio de
rendimiento de una Cray.
u Uso del sistema opera/vo LINUX.
u Uso de soVware GNU.
CLUSTERS
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u Alta Disponibilidad.
u Balanceo de Carga.
u Visualización
u Cálculo.
TIPOS DE CLUSTERS
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u Supercómputo distribuido: acoplar varias supercomputadoras.
u Alto rendimiento: balanceo de carga y asignación dinámica de recursos.
u En demanda: uso de instrumentos o computadoras a distancia.
u Datos Intensivos: uso de sistemas de almacenamiento distribuidos.
u Colaboración: uso de recursos de visualización o videoconferencias.
APLICACIONES DE GRIDS
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u Necesidad de un mayor poder computacional.
u Desarrollo de interfaces amigables para u/lizar todos los recursos disponibles.
u Solución a problemas complejos no resueltos en siglos anteriores.
u Cómputo paralelo como eje principal para aplicaciones de propósito general.
u Compar/r recursos de cómputo a gran escala.
CONCLUSIONES
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