El uso de energía por parte de sistemas de cómputo a gran escala es un problema significativo y creciente. El crecimiento de instalaciones de cómputo grandes y centralizadas está siendo impulsado por varios factores, incluyendo la computación en la nube, el soporte para dispositivos móviles, el crecimiento del tráfico por Internet, y aplicaciones que requieren gran capacidad de cálculo.
Las clases de sistemas de cómputo a gran escala incluyen:
Los ordenadores basados en lógica superconductora podrían ser una solución a este problema en términos de eficiencia energética.
También conocidas como sistemas de alto rendimiento o de gama alta. La información sobre las supercomputadoras de la lista TOP500 está fácilmente disponible. La demanda acumulada de potencia de las supercomputadoras TOP500 fue de aproximadamente 0.25 gigavatios (GW) en 2012.
La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y el Departamento de Energía han realizado esfuerzos para mejorar la eficiencia energética de las supercomputadoras con el objetivo de alcanzar 1 exaFLOPS para 20 megavatios (MW) para 2020.
El métrico FLOPS (operaciones de coma flotante por segundo) se basa en Linpack, que utiliza operaciones de coma flotante de doble precisión, y 1 exaFLOPS es equivalente a 10¹⁸ FLOPS.
En 2011, había aproximadamente 500,000 centros de datos en todo el mundo y consumían una estimación de 31 GW de energía eléctrica. La información sobre los centros de datos es más difícil de encontrar que la de las supercomputadoras, ya que no existe una lista completa y gran parte de la información no es pública.
Las excepciones incluyen:
Parte del Proyecto de Cómputo Abierto, el primer centro de datos europeo de Facebook en construcción en Lulea, Suecia, será tres veces más grande que su centro de datos en Prineville, Oregon, que ha estado utilizando un promedio de 28 MW de potencia.
Facebook ha sido líder en los esfuerzos para reducir el consumo de energía en los centros de datos. La ubicación de Lulea justo debajo del Círculo Polar Ártico con una temperatura promedio de 1.3°C ayuda con el enfriamiento, pero se espera que el uso promedio de energía aún supere los 50 MW.
Un estudio de Bronk et al. en 2010 proyectó que el uso de energía por parte de centros de datos en Estados Unidos aumentaría de 72 a 176 teravatios hora (TWh) entre 2009 y 2020, suponiendo que no hubiera restricciones en la disponibilidad de energía.
El beneficio potencial para Estados Unidos de una tecnología que reduzca los requisitos energéticos en un factor de 10 sería del orden de $15 mil millones anualmente para el año 2020, suponiendo un costo energético de $0.10 por kilovatio hora (kWh).
Es importante señalar que esto solo cuenta con el beneficio del ahorro energético y no incluye los posibles beneficios económicos resultantes de un aumento en la operación de centros de datos o ahorros debidos a la reducción de costos de construcción.
La tecnología convencional de cómputo basada en dispositivos de conmutación semiconductores e interconexiones de metal normal puede no ser capaz de aumentar la eficiencia energética lo suficientemente rápido para mantenerse al día con la creciente demanda de cómputo.
La computación superconductora es una alternativa que hace uso de fenómenos a baja temperatura con potenciales ventajas.
Las características principales de los conmutadores superconductores basados en el efecto Josephson son:
Las tecnologías anteriores para la computación superconductora no eran competitivas debido a:
Los recientes desarrollos en circuitos de computación superconductora incluyen variantes con una eficiencia energética considerablemente mejorada.
También han mejorado las perspectivas para memorias criogénicas con el descubrimiento de elementos de memoria que combinan algunas de las características de las uniones Josephson y la memoria de acceso aleatorio magnética (MRAM).
La capacidad de operar tanto la lógica como la memoria dentro del entorno frío, en lugar de con la memoria principal a temperatura ambiente, disminuye las demandas sobre las interconexiones a temperatura ambiente hasta el punto en que se pueden encontrar soluciones ingenieriles.
Las computadoras superconductoras están siendo evaluadas para sus beneficios potenciales de eficiencia energética en relación con la tecnología convencional. El beneficio total de una tecnología de ahorro de energía de este tipo escalaría según el número de sistemas multiplicado por el ahorro energético por sistema.
Mi grupo en el Laboratorio para Ciencias Físicas de la NSA realizó un estudio de viabilidad de una gama de sistemas de computación superconductores desde petascalas hasta exascalas (10¹⁵-10¹⁸ FLOPS) para rendimiento, eficiencia de cálculo y arquitectura.
Nuestros resultados indican que un procesador superconductor podría ser competitivo para supercomputación.
La Figura 1 muestra un ordenador convencional en comparación con un ordenador superconductor conceptual con el mismo rendimiento de cálculo, pero con una eficiencia energética mucho mejor.
A la izquierda está Jaguar, la supercomputadora que poseía el récord de rendimiento en la lista TOP500 desde 2009 hasta 2010. La supercomputadora superconductora conceptual mostrada a la derecha es mucho más pequeña y utiliza mucha menos potencia (25 kW frente a más de 7 MW).
Figura 1. La supercomputadora Jaguar XT5 en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (a la izquierda) y la supercomputadora superconductora conceptual (a la derecha) ambas realizan 1.76 petaFLOPS, pero la Jaguar XT5 consume más de 7 MW; mientras que, la superconductora consume 25 kW. (Crédito de la imagen Jaguar XT5: Cray Inc.)
La computación superconductora muestra promesa para aplicaciones a gran escala. Las tecnologías requeridas para construir tales computadoras están en desarrollo en las áreas de:
La Actividad de Investigación Avanzada en Proyectos de Inteligencia (IARPA) recientemente inició el Programa de Complejidad de Cómputo Criogénico (C3) con el objetivo de demostrar una computadora superconductora escalable y eficiente energéticamente.
Los resultados de este programa deberían indicarnos si la computación superconductora puede cumplir con su promesa.
Marc Manheimer es un físico en el Laboratorio para Ciencias Físicas de la NSA. Sus intereses de investigación incluyen materiales y dispositivos magnéticos, y fenómenos, dispositivos y sistemas criogénicos. Recientemente se ha interesado en la computación superconductora como solución al problema de potencia-espacio-enfriamiento que enfrenta la supercomputación.
Manheimer actualmente ejerce como gerente del programa para el nuevo programa C3 en IARPA.
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