Los cambios técnicos y económicos en la industria de los semiconductores amenazan con sofocar el desarrollo estadounidense de la próxima generación de computadoras de alto rendimiento, advierte un nuevo informe del Consejo Nacional de Investigación.
Con la ley de Moore y la disminución de la escala de los transistores, la industria está recurriendo a diseños de chips que no funcionan para la supercomputación utilizada en simulaciones masivas. El informe se centra en el uso de defensa en el modelado de la física de las armas nucleares, pero los cambios también afectarían a las simulaciones, incluidas las utilizadas para el modelado climático y la previsión meteorológica.
La Administración Nacional de Seguridad Nuclear, responsable de las reservas nucleares de EE. UU., “necesita repensar fundamentalmente su estrategia de investigación, ingeniería, adquisición, despliegue y asociación de computación avanzada”, advierte el informe.
NNSA ha desarrollado códigos masivos y sofisticados que se ejecutan en supercomputadoras para verificar la seguridad y el rendimiento continuos de las armas nucleares diseñadas hace décadas. Mantenerlos actualizados requiere nuevas generaciones de supercomputadoras que puedan ejecutar modelos más complejos más rápido que los meses requeridos en las máquinas actuales. Pero la industria, que ha gastado mucho dinero en fábricas de última generación, apunta a mercados grandes y rentables como la computación en la nube.
Los diseñadores de armas nucleares usaron computadoras para comprender la física de las armas nucleares mucho antes de que EE. UU. detuviera las pruebas nucleares subterráneas en 1992. Desde entonces, los poderosos modelos de computadora han sido sus principales herramientas para mantener la capacidad nuclear del país a través del programa Stockpile Stewardship de la NNSA.
El gasto federal en supercomputadoras para el programa de armas complementó la inversión de la industria en la producción de chips durante décadas. La máquina más poderosa de NNSA actualmente en funcionamiento es la computadora Frontier, que comenzó a funcionar el año pasado en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge en Tennessee. Puede realizar 1018 (un quintillón) de operaciones de coma flotante por segundo (flops), lo que la convierte en la primera computadora de “exaescala”. Construido a medida por Cray, puede, en teoría, realizar 2 exaflops. Cray está construyendo otra computadora a exaescala que se implementará en el Laboratorio Nacional de Los Álamos en Nuevo México.
Pero esos días fáciles terminaron, dice Kathy Yelick de la Universidad de California en Berkeley. “La NNSA ha tenido un funcionamiento realmente exitoso durante los últimos 30 años con una combinación de instalaciones informáticas de alto nivel y experiencia en ciencias computacionales que hacen de sus laboratorios un recurso nacional crítico”, dijo el presidente del panel que escribió el informe de la NRC en una reunión. Conferencia de prensa en línea del 14 de abril. Además de los desafíos tecnológicos, dice, “la situación geopolítica en rápida evolución… refuerza la necesidad de un liderazgo informático como elemento de disuasión”.
Las tendencias de la industria son preocupantes. La mayor parte de la fabricación de semiconductores se ha mudado fuera de los Estados Unidos. Solo queda un único desarrollador nacional de supercomputadoras desde la compra de Cray por parte de Hewlett Packard Enterprise en 2019. La industria está desarrollando tecnología para mercados de alto volumen como la computación en la nube, que no se transferirá fácilmente al mercado mucho más pequeño de la supercomputación. Las fronteras tecnológicas candentes son la inteligencia artificial y la computación cuántica.
“Los negocios como de costumbre no serán adecuados” para NNSA, dice el informe. La agencia necesita una hoja de ruta agresiva para desarrollar nueva tecnología informática. El informe insta a enfatizar la “investigación de alto riesgo y alta recompensa” en matemáticas e informática “para cultivar la innovación radical”. El informe también dice que tanto la inteligencia artificial como la computación cuántica son prometedoras y merecen una investigación seria, pero advierte que es probable que ninguna reemplace la computación masiva esencial para las simulaciones tradicionales.
NNSA ahora planea reemplazar sus nuevas computadoras de “exaescala” con un nuevo sistema de mayor capacidad con sede en Los Alamos en cuatro o cinco años, dice Rob Neely, director del programa de simulación avanzada y computación en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore en California. Un segundo sistema de este tipo seguirá alrededor de 2030 en Livermore. “Han comenzado las primeras conversaciones con los proveedores sobre sus hojas de ruta”, dice Neely. “También ya estamos bastante avanzados en la implementación de algunas de las recomendaciones de NAS en LLNL, en particular al aumentar nuestras asociaciones con proveedores de la nube”. Livermore y Amazon Cloud Web Services están explorando intereses comunes en la nube y la tecnología informática de alto rendimiento.
Lo que suceda a continuación “dependerá mucho de hacia dónde se dirijan las tendencias tecnológicas generales en ese período de tiempo y qué tan bien podamos adaptar nuestros códigos a esos cambios sin sacrificar las necesidades de la misión”, dice Neely. Él espera que la IA y la nube influyan en los sistemas posteriores a la exaescala, si la NNSA puede adaptar sus códigos a la nueva tecnología. Eso es un gran si. Después de haber pasado una década adaptando sus códigos a las GPU, el grupo de expertos de la NNSA “todavía no está ansioso por despojarse del enfoque acelerado de la GPU”.
Tanto la NNSA como los autores del informe creen que la computación cuántica está más lejos. “No reemplazarán a las computadoras clásicas para nuestra misión principal de códigos de diseño de armas grandes, complejos e integrados en ningún momento en los próximos 10 a 15 años”, dice Neely.
Las preocupaciones generales no son solo códigos de armas enormes y altamente especializados. Un programa gubernamental identificó ,” rel=”noopener noreferrer” target=”_blank”>más de 20 aplicaciones que requieren computación a exaescala, muchas de las cuales se beneficiarían de escalas aún mayores.
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2023-04-20 18:04:03
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