En la actualidad, las supercomputadoras son una herramienta fundamental en la investigación científica. La simulación de modelos computacionales complejos, así como eventos pasados y futuros, son una ínfima parte de las aplicaciones de estos equipos. Sin embargo, la potenciación de los mismos en términos de rendimiento va de la mano del consumo de potencia. El carácter insostenible de esta situación, debido a su impacto económico y sobre todo ambiental, así como la carencia de un indicador adecuado para con el análisis energético de los servidores de cómputo de alto desempeño, instó el desarrollo del presente estudio. En el que, luego de considerar varios indicadores de proporcionalidad y eficiencia energética, así como técnicas de minería de datos y estadística multivariada, se propone un índice compuesto capaz de describir este fenómeno. Esta investigación, identificó y fundamentó varias de las tendencias actuales del diseño de servidores. Además, evaluó la influencia de configuraciones disímiles de hardware, software y estrategias de administración de energía, en la proporcionalidad y eficiencia energética de los medios de cómputo. Asimismo, se analizaron las principales limitantes en el diseño de sistemas exaescala, y en qué medida la eficiencia y no la proporcionalidad energética sustenta este fin. Palabras clave: supercomputadoras, indicadores, cómputo de alto desempeño, proporcionalidad energética, sistemas exaescala.
Abstract
Nowadays, supercomputers are a fundamental tool in scientific research. The simulation of complex computational models, as well as past and future events, are a tiny part of the applications of these equipments. However, their enhancement in terms of performance goes hand in hand with power consumption. The unsustainable nature of this situation, due to its economic and especially environmental impact, as well as the lack of an adequate indicator for the energy analysis of high-performance computing servers, prompted the development of this study. In which, after considering several energy proportionality and efficiency indicators, as well as data mining techniques and multivariate statistics, a composite index capable of describing this phenomenon is proposed. This research, identified and supported several of the current trends in server design. In addition, it evaluated the influence of dissimilar configurations of hardware, software, and energy management strategies, on the energy proportionality and efficiency of computing means. Likewise, the main limitations in the design of exascale systems were analyzed, and to what extent energy efficiency and not energy proportionality supports this end. Key words: supercomputers, indicators, high-performance computing, energy proportionality, exascale system.
