30 de junio de 2003, Vol 4, no. 2
ISSN: 1607-6079

En la última década el desarrollo tecnológico ha crecido descomunalmente en diversas ramas de la ciencia. Los vastos e impresionantes avances de la electrónica y las comunicaciones, han permitido que el cómputo tenga un crecimiento muy particular e inmenso. Gracias a este crecimiento, las computadoras se han convertido en una herramienta indispensable para muchas áreas de la ciencia, tales como astronomía, biología, física, ingeniería, matemática, medicina, química, etcétera. Muchos de los estudios e investigaciones que se hacen actualmente en esas áreas, requieren cálculos numéricos prácticamente imposibles sin una computadora. La complejidad de muchos de estos problemas ha ido en ascenso con el paso del tiempo. Se ha llegado a los extremos de que una computadora personal o una estación de trabajo, no son suficientes para satisfacer las necesidades requeridas. En consecuencia se recurre al uso de una infraestructura computacional más completa y compleja, tal como la presentan las supercomputadoras, vectoriales y paralelas. (Para más detalles, se recomienda consultar la página del Departamento de Supercómputo de la UNAM). Sin embargo, si queremos contar con esta tecnología es necesario invertir grandes cantidades de dinero, que en la mayoría de las veces no es fácil de obtener. Para enfrentar este problema, la comunidad científica, cuyos recursos son limitados, se vio en la necesidad de buscar una solución más económica y eficiente para resolver sus problemas, es decir, optó por los cúmulos de computadoras, también conocidos como granjas o clusters. Por el momento definiremos un cluster como un grupo de computadoras coordinadas y enlazadas a través de una red, que trabajan como un ente unificado, de tal manera que si se realiza un cálculo numérico con esta configuración, el resultado será el mismo si se trabaja en una computadora de varios procesadores.

Los grandes avances tecnológicos nos han permitido contar con computadoras cada vez más rápidas y con capacidades extraordinarias. Estas máquinas pueden configurarse de diferentes formas y producir arquitecturas eficientes que resuelven problemas que requieren de grandes recursos computacionales. Una de estas arquitecturas son los clusters-Beowulf. En este trabajo se present una descripción general de lo que son, cuáles son sus componentes principales y algunos conceptos generales que se utilizan en este medio. Finalmente, como un ejemplo, se ofrece una descripción detallada a nivel software y hardware del cluster-Mixbaal del Centro de Cómputo de la UNAM. Por medio de simulaciones numéricas hidrodinámicas de fluidos astrofísicos, se presenta la utilidad y el rendimiento de esta configuración. En promedio se obtiene un factor de rendimiento de más de 10 en el tiempo de CPU, comparando el tiempo que tarda en ejecutarse el problema en un procesador con respecto a 32 procesadores. De todas las corridas mostradas aquí, el caso más eficiente es el 1, que presenta un factor 15 de aceleración. En cuanto al tiempo de reloj de pared (TWC), puede decirse que fue aumentando considerablemente (casi en un factor de 4) conforme el número de procesadores se fue incrementando, por lo que se cree que el tipo de arquitecturas cluster-Beowulf deben tener la política de procesadores dedicados y no compartidos. Por las condiciones en que se hacen las pruebas, se considera que los resultados obtenidos son aceptables y podrían verse mejorados en la medida que los procesadores se encuentren dedicados al 100%. Por último, es importante señalar que la ejecución de las pruebas se hizo en modo interactivo, por lo que en un trabajo a futuro se volverán a resolver estos problemas utilizando el sistema de balanceo de carga PBS