Crear un centro de cálculo y procesamiento de datos con agrupaciones de ordenadores de segunda mano, además de los proyectos expuestos en el artículo siguiente, puede permitir, con los modelos disponibles en la actualidad, iniciativas que podrían gestionar, por ejemplo, unas cada vez más extensas redes monetarias nominativas locales o regionales, ya sean a nivel de municipios, comarcas o incluso de comunidades geopolíticas soberanas.
Con el recurso de un edificio con un espacio lo suficientemente grande, el sistema podría ser aplicado con una economía en su inversión compatible con unos tiempos como los actuales, caracterizados por la austeridad en los recursos. Aún así, puede ofrecer una capacidad de procesamiento suficiente para no colapsar el sistema, soportando un número cada vez más elevado de transacciones y de agentes de mercado.
Este artículo ya fue dado a conocer dentro del sitio web del Centro de Estudios Joan Bardina en 2001. A pesar del tiempo transcurrido y la obsolescencia de los recursos empleados en aquel tiempo por sus autores, recuperar este documento del olvido puede permitir, a quienes lo leemos, que podamos aplicar la idea de que ofrece, debidamente actualizada, en nuevos proyectos que se quieran poner en marcha.
Equipo del Centro de Estudios Joan Bardina.
Jueves, 13 de abril del 2017.
El superordenador Beowulf.
Investigación y ciencia. Octubre de 2001.
William
W. Hargrove, Forrest M. Hoffman y Thomas Sterling.
Se ha encontrado un procedimiento económico para resolver problemas computacionales de extrema dificultad: la interconexión de ordenadores personales para que trabajen coordinados.
En el famoso cuento de la sopa de piedras, un soldado perdido se detiene
en un villorrio, donde alardea de su capacidad para hacer una sopa con
sólo agua y un canto pulido. Los habitantes del pueblo, inicialmente
escépticos, acaban, compasivos, trayendo pequeñas aportaciones:
el corazón de un repollo, un manojo de zanahorias, un trozo de carne,
etcétera. Al final, el caldero contiene sopa suficiente para saciar
a todos. La moraleja a extraer es inmediata: con la cooperación
se alcanzan resultados notables, aun cuando se parta de contribuciones
pequeñas, a simple vista insignificantes.
Los investigadores recurren a una estrategia similar de cooperación
para construir superordenadores, las potentes máquinas que realizan
miles de millones de cálculos por segundo. En su mayoría
hacen uso del procesamiento en paralelo; constan de numerosos microprocesadores
de alta velocidad que trabajan en tándem para resolver problemas
de la complejidad de la previsión del tiempo o la simulación
de explosiones nucleares. Fabricados por IBM, Cray y otras empresas, cuestan
decenas de miles de dólares, un precio prohibitivo para los grupos
de investigación con modesto presupuesto. No les ha quedado otro
remedio a las universidades y laboratorios estatales que aprender a construir
sus propios superordenadores. ¿Cómo? Mediante la interconexión
de ordenadores personales y la elaboración de programas que permiten
que estos computadores de mesa resuelvan problemas enrevesados.
En 1996 dos de los autores (Hargrove y Hoffman) nos hallábamos
en un apuro así. Trabajábamos en el Laboratorio Nacional
de Oak Ridge (ORNL) en Tennessee. Nos proponíamos levantar un mapa
nacional de ecosistemas regionales, definidos por condiciones ambientales:
todas las zonas con el mismo clima, estructura geológica y características
del suelo se engloban en la misma ecorregión. Para levantar un mapa
de alta resolución de los estados contiguos de la Unión,
dividimos el país en 7,8 millones de celdas cuadradas, cada una
con una superficie de un kilómetro cuadrado. Para cada celdilla
había que tomar en cuenta 25 variables, que iban desde la precipitación
mensual media hasta la concentración de nitrógeno en el suelo.
Una tarea imposible de realizar por un solo ordenador personal o estación
de trabajo. Se requería un superordenador de procesado en paralelo,
que, además, estuviera a nuestro alcance.
Optamos por formar una agrupación o batería de ordenadores
anticuados, de los que el ORNL se hubiera desprendido en cualquier caso.
Lo apodamos «superordenador de piedra», pues lo construimos
sin apenas gastar un centavo. Ello no obstaba para que nuestra agrupación
de ordenadores personales (en adelante PC) encerrara potencia suficiente
para cartografiar las ecorregiones con una precisión sin precedentes.
Otros grupos de investigadores han generado luego agrupaciones más
potentes que rivalizan con el comportamiento de los mejores superordenadores
a sólo una fracción del coste de éstos. Tan ventajosa
relación prestaciones-precio ha llamado la atención de algunas
compañías, que piensan ya servirse de agrupaciones para tareas
de cierto nivel de complejidad, por ejemplo la decodificación del
genoma humano. No nos cabe la menor duda de que la implantación
de agrupaciones de ordenadores provocará una revolución en
el campo de los ordenadores, al proporcionar un enorme poder de procesamiento
a cualquier equipo de investigación, universidad o negocio que lo
desee.
Beowulf y Grendel.
La idea de la interconexión de ordenadores no constituía,
en sí misma, ninguna novedad. En los años cincuenta y sesenta,
el ejército norteamericano del aire tendió la SAGE, una red
de ordenadores de válvulas de vacío para protegerse de un
inesperado ataque nuclear soviético. A mediados de los ochenta,
Digital Equipment Corporation acuñó el término «cluster»
(agrupación) al integrar sus minicomputadoras de gama media VAX
para formar un sistema mayor. Las redes de estaciones de trabajo -por lo
general menos potentes que las minicomputadoras, aunque más rápidas
que los PC- se convirtieron en algo común en los centros de investigación.
A principios de los noventa, los científicos empezaron a plantearse
la creación de agrupaciones de PC, inducidos en parte por el bajo
coste asociado a la producción en masa de sus microprocesadores.
Pero lo que reforzó el atractivo de esa idea fue la caída
del precio de Ethernet, la técnica dominante en la interconexión
de ordenadores en redes de área local.
Los avances en la programación facilitaron también el
advenimiento de las agrupaciones de varios PC. En los años ochenta,
Unix se erigió en el sistema operativo dominante para la computación
científica y técnica. Por desgracia, los sistemas operativos
instalados en los PC carecían de la potencia y de la flexibilidad
de Unix. Pero en 1991 un universitario finlandés, Linus Torvalds,
creó el Linux, un sistema operativo similar a Unix y que funcionaba
en los PC. Torvalds permitió que su sistema operativo fuera accesible
de manera gratuita en Internet; en muy poco tiempo, cientos de programadores
comenzaron a aportar mejoras. El sistema operativo Linux, que goza hoy
de gran difusión entre los ordenadores independientes, resulta muy
adecuado para agrupaciones de PC.
La primera agrupación de PC nació en 1994 en el Centro
Goddard de Vuelos Espaciales. La NASA, a la que pertenece dicha entidad,
andaba buscando una solución para los complicados problemas computacionales
asociados a las ciencias de la Tierra y del espacio. Necesitaba una máquina
capaz de alcanzar un gigaflop, es decir, realizar mil millones de operaciones
de coma flotante por segundo. (Una operación de coma flotante es
equivalente a un cálculo simple como la suma o la multiplicación.)
En aquel entonces, un superordenador comercial capaz de alcanzar esta velocidad
venía a costar un millón de dólares, y dedicarlo a
un solo grupo de investigadores resultaba derrochador.
El tercero de los autores (Sterling) decidió adentrarse en el
sistema de agrupaciones de PC, un planteamiento reputado radical en aquel
entonces. Con Donald J. Becker, compañero suyo en el Goddard, Sterling
conectó 16 PC, cada uno de los cuales contenía un microprocesador
Intel 486; emplearon el sistema Linux y una red Ethernet estándar.
Para aplicaciones científicas, esta agrupación de PC alcanzaba
los 70 megaflop, o sea, 70 millones de operaciones de coma flotante por
segundo. Aunque nos parezca poco de acuerdo con los estándares actuales,
esa velocidad no era mucho menor que la de algunos superordenadores comerciales
de aquel momento. La agrupación se construyó, además,
con 40.000 dólares, la décima parte del precio de una máquina
comercial con características similares en 1994.
Los investigadores de la NASA lo denominaron «Beowulf»,
en referencia al joven héroe de la leyenda altomedieval que derrotó
al gigante Grendel arrancándole uno de sus brazos. Con ese nombre
se designa ahora toda agrupación económica e integrada por
PC comerciales. En 1996 aparecieron dos descendientes de la primera agrupación
Beowulf: Hyglac (construido por investigadores del Instituto de Tecnología
de California y del Laboratorio de Propulsión a Chorro) y Loki (montado
en el Laboratorio Nacional de Los Álamos). Cada agrupación
constaba de 16 microprocesadores Intel Pentium Pro. Con un coste inferior
a 50.000 dólares, alcanzaron un rendimiento sostenido de más
de un gigaflop; cubrióse así el objetivo de la NASA.
El sistema Beowulf se nos ofrecía como la solución perfecta
para el problema que nos ocupaba, el mapa ecológico regional de
los Estados Unidos. Con una sola estación de trabajo apenas podríamos
manejar los datos de unos pocos estados; además, no cabía
el recurso de asignar diferentes regiones a estaciones de trabajo distintas,
toda vez que debían compararse y procesarse simultáneamente
los datos ambientales de cada sección del país. En otras
palabras, necesitábamos un sistema de procesamiento en paralelo.
En 1996 formalizamos una solicitud de 64 nuevos PC con microprocesadores
Intel Pentium II para construir un superordenador Beowulf. Pero al tribunal
evaluador de nuestra propuesta en el ORNL le pareció implausible
y la rechazó.
No nos rendimos. Presentamos un proyecto alternativo. Sabíamos
que los PC arrinconados que el Departamento de Energía tenía
en Oak Ridge se sustituían con modelos modernos. En una página
web interna se anunciaban los PC antiguos y se subastaban como material
sobrante. Tras un rápido escarceo descubrimos la existencia de centenares
de ordenadores anticuados, esperando la salida mencionada. Quizá
podríamos construir así nuestra agrupación Beowulf
con máquinas que, concedidas sin coste alguno, reciclaríamos.
Habilitamos una sala del ORNL donde antaño había instalado
un ordenador, y nos dedicamos a recoger los PC sobrantes para montar nuestro
«superordenador de piedra».
La tienda de la ganga digital.
La computación en paralelo se guía por el principio del
«divide y vencerás». Un sistema de procesado en paralelo
secciona un problema complejo en múltiples tareas de componentes
menores. Estas tareas se asignan a los diferentes nodos del sistema -por
ejemplo, los PC que componen una agrupación Beowulf-, que realizan
su cometido de manera simultánea. De la naturaleza del problema
dependerá el rendimiento del procesamiento en paralelo. Un factor
a tener en cuenta es con qué frecuencia deben los nodos comunicarse
entre sí para coordinar su trabajo y compartir resultados parciales.
Hay problemas que requieren dividirse en un número ingente de tareas
minúsculas; puesto que tales problemas desmenuzados necesitan un
intercambio frecuente de información, no son adecuados para procesado
paralelo. Pero los problemas menos sutiles sí pueden repartirse
en porciones mayores. Además, al no demandar tanta interconexión
entre nodos, admiten presta solución con sistemas de procesamiento
en paralelo.
A la hora de formar una agrupación Beowulf se han de decidir
varios aspectos de diseño del sistema. Para conectar los PC podemos
emplear redes Ethernet estándar u optar por soluciones especializadas,
Myrinet por ejemplo. Por motivos presupuestarios escogimos la solución
Ethernet, que es gratuita. Seleccionamos un PC que valiera de punto de
acceso del agrupamiento; instalamos en él dos tarjetas Ethernet,
una para la comunicación con usuarios externos y la otra para la
comunicación con el resto de los nodos, que quedarían conectados
en su propia red privada. A través del intercambio de mensajes entre
los distintos PC se coordinan las tareas, Las dos bibliotecas más
utilizadas para el intercambio de paquetes son la interfaz de mensajería
(MPI, de «message-passing interface») y la máquina virtual
paralela (PVM, de «parallel virtual machine»), ambas disponibles
de manera gratuita en Internet. En nuestro superordenador de piedra operan
ambos sistemas.
Muchas agrupaciones Beowulf son homogéneas: todos los PC tienen
los mismos componentes y microprocesadores. Esta uniformidad simplifica
la gestión y el manejo de la agrupación, pero no se trata
de un requisito imprescindible. Nuestro superordenador de piedra contaría
con una mezcolanza de tipos y velocidades de procesador, pues queríamos
aprovechar cualquier equipo que se nos concediera. Empezamos con modelos
PC que contenían procesadores Intel 486, aunque luego sólo
se incorporaron equipos basados en Pentium con al menos 32 megabytes de
RAM y 200 megabytes de capacidad de almacenamiento en disco duro.
De entrada, no abundaban los ejemplares que estuvieran a la altura de
nuestros objetivos. Hubo que combinar los mejores componentes de diferentes
PC y convertir a éstos en nodos de nuestro sistema. Cada vez que
abríamos una máquina sentíamos la curiosidad del que
desenvuelve un regalo de cumpleaños. ¿Tendría un buen
disco duro, gran cantidad de memoria o una placa madre ampliada (el mejor
de los casos), y se nos había donado por equivocación?. En
numerosas ocasiones sólo encontrábamos un trasto exhausto
con el ventilador cubierto de polvo.
Una vez desatornillado el espécimen, anotábamos sus componentes
en una etiqueta para facilitar luego la extracción de las piezas
de interés. Establecimos una selección de marcas, modelos
y cubiertas preferidas y nos convertimos en expertos descerrajeros de las
claves configuradas por sus antiguos dueños. En promedio había
que desventrar cinco PC para construir un buen nodo.
A medida que cada nuevo nodo se incorporaba a la agrupación,
le cargábamos el sistema operativo Linux. Dimos pronto con la forma
de montar el ordenador sin necesidad de incorporarle monitor y teclado.
Construimos un ingenio capaz de determinar el problema de un nodo deficiente.
Nuestro superordenador de piedra ejecutó su primer código
en 1997. En mayo de 2001 constaba ya de 133 nodos: 75 PC con microprocesadores
Intel, 53 máquinas más rápidas, basadas en Intel-Pentium,
y cinco estaciones de trabajo Alpha de Compaq, más céleres
aún que las anteriores.
No entraña especial dificultad el ir actualizando nuestro superordenador.
Se empieza por reemplazar los nodos más lentos. Dentro de las tareas
de gestión de la agrupación, cada nodo se somete a una prueba
sencilla de velocidad cada hora. La jerarquización de los nodos
en razón de su velocidad nos ayuda a tener un control estricto de
la agrupación. A diferencia de las máquinas comerciales,
el funcionamiento del superordenador de piedra siempre va a mejor, gracias
a la aportación incesante de actualizaciones gratuitas.
Resolución de problemas en paralelo.
La programación en paralelo requiere habilidad e ingenio. Puede
constituir un reto mayor que la propia conjunción de ordenadores
para crear el sistema Beowulf. Por modelo de programación acostumbra
recurrirse a aplicaciones del tipo cliente-servidor. En él, un nodo,
que actúa como cliente, dirige el procesado desarrollado por otro
o varios más nodos servidores. Nosotros ejecutamos el mismo software
en todos los nodos que integran el superordenador de piedra; asignamos
secciones diferentes de código a los nodos cliente y servidor. Cada
microprocesador de la agrupación ejecuta sólo la sección
apropiada para su tarea. Los errores de programación pueden tener
consecuencias importantes y provocar un descarrilamiento general en cadena
cuando del fallo de un nodo se sigue el de los demás. La búsqueda
del error entre los restos del desastre puede resultar muy complicada.
Otro aspecto espinoso es el de la distribución del trabajo para
su procesamiento en paralelo por los PC del sistema. Dado que el superordenador
de piedra alberga microprocesadores dispares, con velocidades muy distintas,
no podemos repartir de una forma homogénea la carga de trabajo entre
los nodos: si actuáramos así, las máquinas más
rápidas estarían ociosas durante largos períodos de
tiempo a la espera de que las más lentas acabaran su procesamiento.
Por eso desarrollamos un programa en cuya virtud el nodo cliente envía
más información a los nodos servidores céleres conforme
van terminando su tarea. En esta organización de distribución
de carga, los PC más rápidos realizan la mayor parte del
trabajo, aunque las máquinas lentas contribuyen al funcionamiento
del sistema.
En la resolución del problema de identificación de las
ecorregiones comenzamos por abordar la organización de la ingente
cantidad de información a manejar: los 25 datos ambientales de cada
una de las 7,8 millones de celdas de los estados contiguos de la Unión.
Generamos un espacio de datos de 25 dimensiones, donde cada dimensión
representaba una variable distinta (temperatura media, índice de
precipitación, característica del suelo, etcétera).
Asociamos a continuación cada celda con el punto correspondiente
del espacio de datos. Por definición, dos puntos próximos
entre sí en el espacio de datos presentan características
similares y, por tanto, se adscriben a la misma ecorregión. La proximidad
geográfica no constituye ningún factor en esa clasificación;
por ejemplo, si dos picos de montaña muestran entornos parecidos,
sus puntos del espacio de datos se hallarán muy juntos entre sí,
con independencia de que les separen físicamente miles de kilómetros.
Con la información organizada, había que especificar el
número de ecorregiones que se mostrarían en el mapa. La agrupación
de PC asigna, a cada ecorregión, una posición seminal dentro
del espacio de datos. Para cada uno de los 7,8 millones de puntos informativos,
el sistema determina la posición seminal más próxima
y adscribe el punto en cuestión a la ecorregión pertinente.
Luego, la agrupación identifica el baricentro o núcleo de
cada ecorregión, es decir, la posición media de todos los
puntos adscritos a la región. Ese núcleo sustituye a la posición
seminal en su calidad de punto definidor de la ecorregión. La agrupación
itera entonces el proceso, reasignando los puntos informativos a ecorregiones
en función de su distancia de los núcleos. Al final de cada
iteración se calculan nuevos núcleos para cada ecorregión.
El proceso se repite hasta que se alcanza la situación en que el
número de puntos informativos que cambian su adscripción
ecorregional es inferior a una cifra preestablecida. En ese momento se
da por terminado el proceso de clasificación.
El levantamiento de mapas constituye una tarea propicia para el procesamiento
en paralelo. Por una razón potentísima: los distintos nodos
de la agrupación analizan de un modo independiente subconjuntos
de los 7,8 millones de puntos informativos. Tras cada iteración,
los nodos servidores envían el resultado de sus cálculos
al nodo cliente, quien promedia los números recabados de todos los
subconjuntos para determinar las nuevas posiciones nucleares de cada ecorregión.
El cliente remite entonces esta información a los nodos servidores
para la siguiente tanda de cálculos. El procesado paralelo permite
también seleccionar, para cada ecorregión, las mejores posiciones
seminales al principio del estudio. Elaboramos un algoritmo que posibilitara
que los nodos de nuestro superordenador de piedra determinasen de manera
colectiva los puntos informativos con mayor grado de dispersión;
se tomarían luego éstos por posiciones seminales. Si la agrupación
arranca con unas posiciones seminales bien dispersas, se requerirán
un número menor de iteraciones para cartografiar las ecorregiones.
El trabajo empeñado cristalizó en una serie de mapas de
los Estados Unidos que mostraban cada ecorregión en un color diferente.
Los había desde los que representaban al país dividido en
cuatro ecorregiones hasta los que lo partían en 5.000. En los mapas
con un número menor de ecorregiones aparecían zonas fácilmente
reconocibles; los estados de las Montañas Rocosas, por ejemplo,
y el desértico sudoeste. Los mapas con miles de ecorregiones, por
el contrario, ofrecen una complejidad mucho mayor que cualquier clasificación
ambiental del país realizada con anterioridad. Puesto que bastantes
especies vegetales y animales viven en una o dos ecorregiones exclusivamente,
resulta palmario el interés de nuestros mapas para el estudio de
la flora y la fauna en peligro.
En un comienzo, escogíamos al azar los colores de las ecorregiones.
Más tarde buscábamos cierto parecido con el entorno que representaban.
La combinación estocástica de nueve de las variables ambientales
en tres identificadores compuestos nos permitió representarlas
en el mapa con gradaciones de rojo, verde y azul. Cuando se colorea así
el mapa, las tonalidades sustituyen a las líneas de contorno: el
sudeste húmedo verdea, el frío noreste aparece azulado y,
rojo, el oeste árido.
El superordenador de piedra logró incluso representar el desplazamiento
de las ecorregiones en los Estados Unidos en la hipótesis de producirse
variaciones en las condiciones ambientales por culpa del calentamiento
del planeta. Recurrimos a dos situaciones o cuadros climáticos que
habían pergeñado otros grupos de investigación; comparamos
el mapa de ecorregiones actual con los previstos para el año 2099.
A tenor de tales proyecciones, a finales del siglo XXI el entorno ambiental
de Pittsburgh se parecerá al observado ahora en Atlanta; la situación
de Minneapolis, por su parte, se habrá acercado a la de la actual
St. Louis.
El futuro de las agrupaciones.
Para medir el rendimiento de un superordenador se le somete a una serie
de pruebas comparativas, en particular la velocidad de ejecución
de un programa estándar. Eso es lo acostumbrado. Con mayor rigor
científico preferimos centrarnos en su idoneidad para llevar a cabo
aplicaciones estándar. ¿Cómo evaluar nuestro superordenador
de piedra?. Con el fin de averiguarlo, ejecutamos la misma clasificación
de ecorregiones con el superordenador Paragon de Intel, propiedad del ORNL,
poco antes de su jubilación. En su momento fue la máquina
más rápida del laboratorio, con una velocidad punta de 150
gigaflop. Sobre la base del cotejo de procesadores, el tiempo de procesado
del Paragon fue más o menos el mismo que el del superordenador de
piedra. Nuestra agrupación tiene una velocidad máxima de
aproximadamente 1,2 gigaflop. En esta técnica incipiente, más
que la velocidad y capacidad importa dar con un buen algoritmo de procesado
en paralelo.
El sistema Beowulf ha experimentado, desde la construcción del
superordenador de piedra, un desarrollo sorprendente. Se han creado nuevas
agrupaciones con nombres exóticos -Grendel, Naegling, Megalon, Brahma,
Avalon, Medusa y theHive, por sólo mencionar algunos-, que han multiplicado
las prestaciones al alcanzar mayor velocidad a menor coste. En noviembre,
28 de los 500 ordenadores más rápidos del mundo eran agrupaciones
de PC, estaciones de trabajo o servidores. Con sus 512 procesadores Intel
Pentium III, la agrupación de Los Lobos, de la Universidad de Nuevo
México, es el octogésimo ordenador en velocidad; opera a
237 gigaflop. La agrupación Cplant, de los Laboratorios Nacionales
Sandia, cuenta con 580 procesadores Alpha de Compaq y ocupa el octogesimocuarto
lugar en el ranking. La Fundación Nacional para la Ciencia y el
Departamento de Energía proyectan construir agrupaciones avanzadas
que operen en el rango de los teraflop (un billón de operaciones
de coma flotante al segundo), compitiendo con la velocidad de los superordenadores
más rápidos del planeta.
Los sistemas Beowulf también se están abriendo camino
en el ámbito empresarial. Las compañías de productos
informáticos comienzan a vender agrupaciones a empresas con un alto
nivel de informatización. IBM, por ejemplo, está construyendo
una agrupación de 1250 servidores para NuTec Sciences, empresa de
biotecnología que proyecta dedicar el sistema a la identificación
de genes responsables de enfermedades. De parejo interés es la tendencia
hacia el desarrollo de redes de PC que contribuyen con su potencia de procesamiento
a tareas colectivas. Pensamos en SETI@home, lanzado por investigadores
de la Universidad de California en Berkeley que analizan señales
de radio del espacio profundo en su búsqueda de señales de
vida inteligente. SETI@home envía chorros de datos vía Internet
a más de tres millones de PC, que procesan los datos de radioseñales
en su tiempo libre. Algunos expertos de la industria de los ordenadores
predicen que los investigadores terminarán por crear un tendido
computacional similar a la red energética: los usuarios podrán
obtener capacidad de procesado con la misma facilidad con que ahora contratan
suministro eléctrico.
El sistema Beowulf es, por encima de todo, una fuerza multiplicadora.
Acerca la computación de alto nivel, exclusiva de unos pocos privilegiados,
a los sistemas de bajo coste de procesado en paralelo, accesibles para
la mayoría con recursos modestos. Grupos de investigación,
universidades o pequeñas empresas pueden construir sus propias agrupaciones
Beowulf, su propio superordenador.
Bibliografía complementaria:
Cluster computing: Linux taken to the extreme. F. M. Hoffman
y W. W. Hargrove en Linux Magazine, volumen 1, número 1,
páginas 56- 59; primavera 1999.
Using multivariate clustering to characterize ecoregion borders.
W. W. Hargrove y F. M. Hoffman en Computers in Science and Engineering,
volumen 1, número 4, páginas 18-25; julio/agosto 1999.
How to build a beowulf: a guide to the implementation and application
of PC clusters. Dirigido por T. Sterling, J. Salmon, D. J. Becker y
D. F. Savarese. MIT Press, 1999.
1. Agrupación de ordenadores personales en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge en Tennessee. Por su carácter artesanal se le ha dado el nombre de «superordenador de piedra».
2. Sistema formado por monitor y teclado para resolver los problemas que puedan surgir en el funcionamiento correcto del superordenador de piedra.
3. Agrupación de ordenadores del Museo Americano de Historia Natural de Nueva York. Contiene 560 microprocesadores Pentium III. Los investigadores hacen uso del sistema para el estudio de la formación de estrellas y su evolución.
Una agrupación de ordenadores.
Agrupación de ordenadores.
Agrupación de ordenadores. El «superordenador de piedra» del Laboratorio Nacional de Oak Rigde consta de más de 130 PC enlazados entre sí para formar una agrupación. Una de las máquinas desempeña la labor de punta de lanza para la agrupación; cuenta con dos tarjetas Ethernet, una para comunicarse con los usuarios y redes externas y otra para la comunicación con el resto de nodos de la agrupación. El sistema resuelve los problemas mediante el procesado en paralelo divide la carga operacional en multitud de tareas, asignadas a los nodos. Los PC coordinan sus tareas y comparten resultados intermedios a través del intercambio de mensajes.
Cartografía con el ordenador de
piedra.
Para levantar el mapa de las ecorregiones de los estados contiguos de
la Unión, nuestro superordenador de piedra comparó 25 variables
ambientales de 7,8 millones celdas de un kilómetro cuadrado. A modo
de ejemplo, considérese la clasificación de nueve celdas
basada en sólo tres variables (temperatura, precipitación
y materia orgánica contenida en el suelo).
La figura A muestra la forma en que la agrupación de ordenadores
personales representaría las celdas en un espacio de datos tridimensional
y las agruparía en cuatro ecorregiones. El mapa de cuatro regiones
divide la nación en zonas reconocibles (figura B); el mapa
que divide el país en 1.000 ecorregiones proporciona más
detalle (C). Otra aproximación es la representación
de las tres características con una gradación de rojo, verde
y azul (D).
Cartografía con el superordenador de piedra.
William
W. Hargrove, Forrest M. Hoffman y Thomas Sterling han
participado en el desarrollo del sistema Beowulf. Hargrove trabaja en el
departamento de física e ingeniería de la computación
del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) en Tennessee, en cuyo departamento
de ciencias ambientales Hoffman, especialista en ordenadores, presta sus
servicios. Sterling creó la primera agrupación Beowulf mientras
investigaba en el Centro Goddard de Vuelos Espaciales de la NASA. Hoy se
halla adscrito al Instituto de Tecnología de California.
Enlaces relacionados:
El Milagro de Wörgl (2018).
Nace KmCat, la red cooperativa de kilómetro cero. Xarxanet. Colectic. Xavi Aranda.
La moneda y la constitución.
El momento es ahora. Manifiesto de los expertos monetarios integrados en el Instituto de la Moneda Social y el Observatorio de la Moneda Complementaria.
Martí Olivella: «Con el REC, como ciudadanía podemos construir un grado de soberanía en el campo monetario».
La moneda es fuente de vida. Martí Olivella.
Presentación de la moneda local de Barcelona, el Rec.
En defensa de las secciones de crédito de las cooperativas agrarias catalanas.
Barcelona tendrá el próximo año una moneda local virtual.
Jordi Griera: «La inteligencia artificial debe ser de código abierto y de titularidad pública».
La desunión fiscal europea. Joan Casals.
La moneda social por Jordi Griera.
Concursante (fragmento).
El Banco Central de Canadá podría recuperar su capacidad de emitir y entregar dinero al estado sin la banca privada como intermediaria: un revolucionario caso judicial silenciado en los medios.
Dos entrevistas a Martin Armstrong. El visionario.
Najia Lotfi: «El Corán promueve la economía social». La banca sin interés.
