El CESGA reduce el consumo de energía del supercomputador FinisTerrae

El investigador Juan Angel Lorenzo del Castillo, en su tesis dirigida en la Universidad de Santiago de Compostela y desarrollada conjuntamente con el CESGA y la Universidade da Coruña a través de un proyecto con HP, ha elaborado una serie de mecanismos que permiten evaluar el rendimiento de las aplicaciones ejecutadas en los supercomputadores con el objetivo final de mejorar el uso de la memoria y del procesador. De este modo se puede lograr un menor tiempo de ejecución, la obtención de resultados más rápidos y un menor consumo de energía en los supercomputadores.

"Los programas utilizados para predecir el tiempo, las aplicaciones que realizan complejos cálculos bursátiles, o los simuladores de plegado de proteínas relevantes en la lucha contra el cáncer son ejemplos de aplicaciones paralelas de supercomputación. Paralelas, porque reparten el trabajo a calcular entre varios ordenadores, y de supercomputación, porque requieren equipos mucho más potentes que los ordenadores domésticos”, explica Juan Ángel Lorenzo del Castillo.

Tradicionalmente, la evaluación del rendimiento de aplicaciones se hizo a nivel del sistema operativo, utilizando las herramientas de las que este disponía, para medir aspectos tales como el uso de memoria o del procesador. Con todo, estas herramientas carecían de suficiente precisión en algunos casos. Por ello, los fabricantes de microprocesadores como Intel o AMD llevan años incluyendo en sus diseños ciertos elementos de medida, denominados ´contadores hardware´, para probar el correcto funcionamiento de sus procesadores antes de sacarlos al mercado, una tecnología que ya incorporan incluso los ordenadores domésticos.

"Mi colaboración con el CESGA durante mi doctorado en la Universidade de Santiago de Compostela”, añade Juan Ángel Lorenzo, “se centró en estudiar los contadores hardware de los microprocesadores Itanium 2 del ´Finis Terrae´. Éstos poseen unos contadores hardware muy avanzados, denominados Event Address Registers (EAR), que permiten obtener, entre otras, la posición exacta de memoria en la que sucedió un evento determinado durante la ejecución de un programa. Durante mi tesis elaboré mecanismos que permiten no sólo evaluar el rendimiento de las aplicaciones ejecutadas en ellos, sino también tomar medidas efectivas, en tiempo de ejecución, para mejorar el uso de la memoria y del procesador”.