China presenta un potente supercomputador de 2,5 petaflops

China ha presentado un nuevo supercomputador que incorpora cientos de chips gráficos y que puede alcanzar un rendimiento sostenido de 2,5 petaflops, haciendo de este modo que sea uno de los sistemas más rápidos del mundo.

 Ubicado en el Centro Nacional de Supercomputación de Tianjin, el Tianhe-1ª, que es como se llama este supercomputador, tiene 7.168 GPU Tesla M2050 de Nvidia, cada una de las cuales con 448 núcleos de procesador. Además, cuenta con 14.336 CPU Xeon de Intel de seis núcleos.

Este supercomputador ha sido construido por la Universidad Nacional de Tecnología de la Defensa de China y es “el sistema más rápido de China y del mundo de hoy en día”, han declarado desde Nvidia.

Además de un rendimiento sostenido de 2,5 petaflops, medido por el benchmark Linpack, tiene un rendimiento teórico de 4.669 petaflops cuando todas las GPU están en funcionamiento, según ha explicado un portavoz de Nvidia. Los benchmarks han sido proporcionados por el Centro Nacional de Supercomputación de China.

Lo cierto es que China se ha introducido en el mundo de la supercomputación en los últimos años. La última lista Top500 de los supercomputadores más rápidos, publicada en junio, sitúa a la supercomputadora Nebulae en Shenzhen como la segunda más rápida del mundo. El sistema también combina CPU de Intel con GPU de Nvidia.

El supercomputador más rápido del mundo, según la citada lista es el sistema Jaguar, que se encuentra en el Departamento de Energía del Laboratorio Nacional Oak Ridge, de Estados Unidos, que puede alcanzar un rendimiento sostenido de 1,76 petaflops.

El Tianhe-1A se ha presentado dos semanas antes de la publicación de la siguiente lista Top500, de modo que es muy pronto como para afirmar si va a ser el sistema más rápido de la misma.

China está buscando impulsar sus recursos de computación y está trabajando mucho en el diseño de supercomputadores híbridos. Ha explicado Nathan Brookwood, analista principal de Insight 64.

Una serie de supercomputadoras han combinado GPU con CPU para mejorar el rendimiento. Y es que, las GPU tienen coprocesadores especializados que son más rápidos que las CPU tradicionales a la hora de ejecutar ciertas tareas, como aquellas que se utilizan en aplicaciones matemáticas y científicas. Paula Bardera
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