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Archivo diario: 2017/09/17

Vídeo musical interpretado por robots

 

En la página web de Nigel Stanford  hay algunos vídeos más sobre cómo hizo las pruebas y ajustes para que todo esto sonara bien: Automatica Robot Tests. Utiliza brazos robóticos industriales, de los de cientos de kilogramos de masa.

Un proyecto europeo aborda los retos de la informática a gran escala

FPGA

Un proyecto paneuropeo ha comenzado este mes para reunir las tecnologías necesarias para la computación a gran escala, abordando el reto clave del uso de la energía.

El proyecto EuroEXA, de 20 millones de euros, ha comenzado este mes reuniendo tres proyectos a gran escala sobre aceleradores FPGA, interconexiones y tecnologías de chip 3D para alcanzar un rendimiento de 1018 operaciones, 10 veces superior al de los superordenadores más rápidos de la actualidad.

El factor limitante para la computación a gran escala es la eficiencia energética, dice el Dr. Dirk Koch de la Universidad de Manchester, que forma parte del proyecto Ecoscale. Señala al superordenador chino Sunway Taihulight como no muy lejos de la exascala, con 10000 núcleos que utilizan 28 MW de potencia para 125 petaflops de rendimiento. Si se considera la exascala, necesitamos 8 veces ese rendimiento, pero esto es más que todo el rendimiento de los 500 mejores superordenadores «, dijo. «Serían más de 85000 núcleos que necesitarían 224 MW de potencia. Son 40000 dólares por hora o 340 millones de dólares al año en EE. UU., y costaría más de 2000 millones de dólares «.

Así que la eficiencia energética es la clave última, y la integración es la clave para el rendimiento, cuanto más se puede hacer en un solo chip mejor «, dijo. Señala que el rendimiento de un FPGA es el doble del de una GPU en un problema específico para una décima parte de la potencia. «Es exactamente a donde queremos ir», dijo. «Eso usaría 40  MW a exascala. Esta es la belleza de los FPGA, que integran más funciones en un solo chip. La gestión de datos es clave. No se mueven los datos para computar, sino que se mueven la computación a los datos, lo que significa reconfigurar la FPGA donde están los datos «.

El mero uso de CPUS y GPU no hará el trabajo y tiene que hacerse con FPGA que necesitarán nuevos modelos de programación. En Manchester estamos trabajando en OpenCL como modelo de programación para módulos configurables que se pueden conectar a un sistema como acelerador HPC «.

Los otros dos proyectos se centran en la interconexión informática de alto rendimiento y el empaquetado de chips en 3D para lograr interconexiones locales más rápidas.

Ampliar en: eeNews

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