Existen dos enfoques para el procesamiento de grandes cantidades de datos: la computación de alto rendimiento (HPC, por su siglas en inglés) y la computación acelerada.
La HPC permite el procesamiento de datos a gran escala y velocidad. Se trata de lo que se conoce como la supercomputación, que emplea varios sistemas informáticos los cuales trabajan a la par. Gracias a ella es posible resolver problemas complejos o hacer investigaciones científicas como la evolución y formación del Universo, con cálculos de astrofísica, cosmología y física de partículas.
Este tipo de computación nació en los años 60, en especial para investigaciones del gobierno y universidades en Estados Unidos. Pero ya se emplea en otros campos para hacerlos más competitivos, como los servicios financieros. En tanto, cada vez se demanda mayor nivel de procesamiento, por ejemplo, para estudiar nuevos materiales, o modelar supernovas. La HPC también permite la detección de fraudes o hacer predicciones meteorológicas, animación y efectos especiales.
Los sistemas de HPC se componen por miles de procesadores de alta velocidad, trabajando en equipo, donde se pueden sumar desde supercomputadoras, clúster de computadoras, servidores de alta gama. Las HPC son capaces de hacer mil billones de cálculos por segundo.
Para tener una solución HPC no se necesita forzosamente una supercomputadora, se pueden lograr capacidades de alto rendimiento con el uso de varias computadoras personales en clústeres que funcionan como nodos. A la vez requiere de memoria de alta velocidad y discos rápidos.
Recientemente existe la computación de alto rendimiento como servicio. Donde una empresa ofrece este servicio mediante la nube y las compañías pagan por lo que ocupan.
Computación acelerada
Otro enfoque para lograr procesar enormes cantidades de datos y efectuar cálculos complejos es la computación acelerada. La cual emplea hardware especializado, es el caso de tarjetas gráficas (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) o Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), diseñados para realizar cálculos matemáticos y de cómputo intensivo, junto con procesadores centrales (CPU) que trabajan en paralelo, para ejecutar tareas en serie.
No es una tecnología nueva, de hecho ha sido parte de las computadoras personales; y hoy está en los celulares y servicios de nube. Pero también empieza a ser más común para mejorar los resultados de los negocios y aprovechar sus datos.
En este tipo de computación se unen CPU y otros procesadores para trabajar en una arquitectura de computación heterogénea, lo que brinda mayor rendimiento y mejor uso de energía. Se emplea en tareas de análisis de datos, simulaciones, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
En ocasiones, la computación acelerada puede utilizarse como parte de la computación de alto rendimiento.
