Cray, la compañía a la que a menudo se le atribuye la construcción de la primera supercomputadora del mundo, está reduciendo su máquina más grande a un paquete más asequible.
Este no es el tipo de computadora que un joven hacker compraría para jugar en un garaje: le costará 5 500,000. Pero compare eso con el precio de más de billion 1 mil millones en, digamos, la supercomputadora «K» de Fujitsu, instalada en Japón en 2011, y tiene un acuerdo a gritos.
El XC30-AC de Cray, que sale a la venta el martes, es el supercomputador más barato de Cray. Tiene el mismo software y procesadores como su hermano mayor, el XC-30, que normalmente se vende por $10 millones a $30 millones, dependiendo de la configuración. Si tuviera que ejecutar un problema en la máquina más pequeña mientras ejecuta el mismo problema en un número igual de procesadores en el Cray de gama alta, obtendría su respuesta en la misma cantidad de tiempo.
Lo que lo diferencia de anteriores intentos de Cray de dirigirse a un extremo inferior del mercado, y de ofertas rivales en IBM (IBMSY), HP (HPQ), Dell (DELL) y otros competidores. Esos proveedores también venden supercomputadoras con «descuento», pero tienden a usar componentes diferentes a sus máquinas de primera línea, dijo Steve Conway, analista de IDC.
El concepto mismo de una «supercomputadora» suena como una reliquia de la década de 1980 picture imagen de «Juegos de guerra», donde un joven hacker irrumpe por error en una supercomputadora del gobierno y casi desencadena una batalla nuclear con Rusia but pero estos sistemas masivos están disfrutando de un aumento de popularidad. Las ventas de supercomputadoras aumentaron un 30% en 2012 con respecto al año anterior, según IDC.
Cray (CRAY), uno de los pioneros del mercado, está montando el boom. Recaudó revenue 420 millones en ingresos el año pasado, un aumento del 78% con respecto a 2011, y tiene como objetivo ventas de 5 500 millones para 2013.
Historia relacionada: Cómo es jugar con una supercomputadora
«Hace diez años, estábamos tratando de construir sistemas que tal vez 100 personas de todo el mundo usarían», dijo Barry Bolding, vicepresidente de almacenamiento y gestión de datos de marketing de Cray.
En ese entonces, el mercado era casi en su totalidad clientes gubernamentales, aeroespaciales y automotrices. Como dice Bolding: «Querían simular el Big Bang o modelar explosiones nucleares o hacer cosas que el gobierno no quiere decirnos.»
Ahora, compañías como Procter & Gamble (PG) y PayPal están comprando sus propias supercomputadoras.
«Tienen problemas que son más complicados, pero también porque se han vuelto mucho más asequibles», dijo Conway de IDC.
A diferencia de su primo más grande, el XC30-AC se puede enfriar mediante acondicionadores de aire en lugar de un sistema de refrigeración líquida, que requiere una construcción especial. También se puede conectar a una potencia de 208 voltios, en lugar de 480. Ambos cambios hacen que sea mucho más fácil para las empresas instalar, dijo Conway.
Los proyectos más adecuados para supercomputadoras son aquellos que requieren que miles de procesadores trabajen juntos para hacer frente a una tarea complicada, como predecir un flujo de lava o simular el flujo de aire sobre un ala de chorro.
Que apunta a una diferencia fundamental entre la computación en la nube y la supercomputación. Las nubes suelen construirse utilizando hardware básico de bajo costo. Eso está bien para el trabajo transaccional, donde muchas transacciones se realizan al mismo tiempo, pero no se afectan entre sí. Si uno falla porque un componente se rompe, el programa simplemente lo intenta de nuevo.
Eso no es posible con los tipos de proyectos a los que se enfrentan las supercomputadoras. Sus cargas de trabajo están interconectadas, y si una pieza sale mal, todo el cálculo, que puede tardar semanas o meses, tiene que empezar de nuevo. Las supercomputadoras también se utilizan comúnmente para cálculos que deben completarse muy rápidamente.
PayPal, por ejemplo, necesitaba una forma de detectar el fraude antes de que las tarjetas de crédito fueran atacadas con los cargos. Con sus sistemas anteriores, la compañía a menudo no podía descubrir malas transacciones hasta dos semanas después de que ocurrieran.
En 2011, construyó una plataforma de supercomputadoras para realizar análisis en tiempo real de datos transaccionales, utilizando un sistema de la competencia de Cray, Silicon Graphics International (SGI). IDC estima que PayPal registró un ahorro de ingresos de 7 710 millones en el primer año después de comenzar a usar la supercomputadora, aunque Arno Kolster, ingeniero senior de bases de datos de eBay, dijo que es difícil de cuantificar ya que la compañía utiliza varios sistemas de fraude diferentes. eBay (EBAY) es la empresa matriz de PayPal.
PayPal ahora está trabajando en un nuevo proyecto que utiliza supercomputadoras para mejorar su detección de problemas técnicos y reducir el tiempo de inactividad en el sitio, dijo Kolster.
Swift Engineering, un diseñador de coches de carreras, invirtió hace varios años en un Cray CX1000, un modelo anterior también dirigido al mercado de gama media. La computadora le permite a Swift probar la aerodinámica de nuevos modelos y realizar cambios mucho más rápido que cuando solía hacer modelos físicos y probarlos en un túnel de viento.
» El reto de la dinámica de fluidos computacional es que hay muchos datos», afirma Clayton Triggs, director de desarrollo empresarial de Swift.
Los programas de computadora establecen una cuadrícula con millones de celdas alrededor de la imagen del automóvil. Una maniobra de 20 segundos, entonces, genera una gran cantidad de datos. Con la supercomputadora, «podemos hacer modificaciones dinámicamente, lo cual es importante cuando se trata de entender la aerodinámica y mejorar el producto», dijo Triggs.
Conway de IDC espera opciones más baratas como el XC30-AC para atraer al mercado a más compradores por primera vez como Swift. Ahí es donde están los clientes en este momento, dice: «Vienen del mercado comercial que nunca usó supercomputadoras antes.»