Cómo funciona la computación de alto rendimiento (HPC)
Existen dos métodos principales para procesar la información en HPC:

Procesamiento en serie: es el que realizan las unidades de procesamiento central (CPU). Cada núcleo de CPU, por lo general, realiza solo una tarea a la vez. Las CPU son fundamentales para ejecutar diferentes funciones, como sistemas operativos y aplicaciones básicas (por ej., procesamiento de textos, productividad en la oficina).

Procesamiento en paralelo: es el que se puede realizar mediante varias CPU o unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Las GPU, diseñadas originalmente para gráficos independientes, son capaces de realizar diferentes operaciones aritméticas por medio de una matriz de datos (como pixeles de pantalla) de forma simultánea. La capacidad para trabajar en varios planos de datos al mismo tiempo hace que las GPU sean la elección natural para el procesamiento en paralelo en tareas de aplicaciones de aprendizaje automático (AA), como el reconocimiento de objetos en videos.

Para superar los límites de la supercomputación, se necesitan diferentes arquitecturas de sistemas. Para que el procesamiento en paralelo pueda llevarse a cabo, la mayoría de los sistemas HPC integran varios procesadores y módulos de memoria a través de interconexiones con un ancho de banda enorme. Ciertos sistemas HPC combinan varias CPU y GPU, lo que se conoce como computación heterogénea.

La potencia de procesamiento de las computadoras se mide en unidades llamadas “FLOPS” (operaciones de punto flotante por segundo). A principios de 2019, la supercomputadora más potente que existe alcanzó los 143,5 petaFLOPS (143 × 10^15). Este tipo de supercomputadora se llama equipo de petaescala y puede realizar más de mil billones de FLOPS. Por su parte, una computadora de escritorio para juegos de alta gama es más de un millón de veces más lenta y llega apenas a los 200 gigaFLOPS (1 × 10^9). Gracias a los avances tanto en procesamiento como rendimiento, pronto seremos testigos de un nuevo salto en la era de la supercomputación: la exaescala, que será casi 1000 veces más rápida que la petaescala. Esto significa que un sistema de exaescala podrá realizar 10^18 (o mil millones por mil millones ) operaciones por segundo.

“FLOPS” describe una velocidad de procesamiento teórica: para hacer posible esa velocidad es necesario enviar datos a los procesadores de forma continua. Por lo tanto, el procesamiento de los datos se debe tener en cuenta en el diseño del sistema. La memoria del sistema, junto con las interconexiones que unen los nodos de procesamiento entre sí, impactan en la rapidez con la que los datos llegan a los procesadores.