La adopción de soluciones basadas en IoT, Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org, Big Data y servicios en la nube, potencian el uso del cómputo de alto desempeño (HPC).
De aquí al 2025, la adopción de soluciones de cómputo de alto rendimiento (HPC), continuará con un crecimiento anual sostenido del 6.3%.
El segmento ha experimentado una curva de desarrollo significativa en los últimos años, derivado de la adopción de soluciones avanzadas basadas en la Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org (IA), Big Data y servicios en la nube.
La evolución de la llamada tercera plataforma ha acelerado el desarrollo de soluciones de cómputo e infraestructura robustas, habilitadas para generar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo demandantes.
Un ejemplo es la oferta de hardware, especialmente si consideramos que en el 2000 las capacidades de supercómputo oscilaban los 3.2 teraflops, y en la actualidad esta especificación se ha elevado 228 veces.
Si bien solemos pensar en el cómputo cuántico, las supercomputadoras o los centros de datos como unidades particulares, la realidad es que sus capacidades son resultado de un clúster o conjunto de servidores, haciendo de estos una pieza clave para la transformación digital.
El año pasado, frente a las medidas de distanciamiento se incrementó la inversión en tecnología para sostener los esquemas de operación remota, lo que impactó en el mercado de servidores hasta alcanzar un valor de $25,800 millones de dólares en el cuarto trimestre del 2021.
Pese a que la conceptualización de cómputo de alto rendimiento puede tener varias connotaciones, el término HPC apunta a arquitecturas que conjugan:
- -Procesamiento;
- -Conectividad y
- -Almacenamiento en un sistema capaz de realizar cálculos complejos y cargas de trabajo críticas a gran velocidad.
Además, las soluciones de HPC necesitan considerar el tamaño de servidores, tomando en cuenta las capacidades de procesamiento, ancho de banda y espacio en disco.
Además, las pruebas de desempeño o benchmarks pueden ser parámetro para identificar las fortalezas y debilidades de un equipo.
Los tests jOPS miden la tasa a la que se procesa una unidad de trabajo, los puntos crítico y máximo dan información de los tiempos de respuesta.
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Soluciones optimizadas para aplicaciones de IA, aprendizaje automático y cargas de trabajo hiperconvergentes se reflejan en beneficios como un menor Costo Total de Propiedad y mayor eficiencia energética, además de proveer más agilidad operativa gracias a funcionalidades de latencia reducida y mayor ancho de banda.
El ecosistema de servidores para HPC se encuentra en una etapa crítica en términos de ingeniería, conjugando características avanzadas para proveer proyectos escalables y agiles, capaces de cubrir las demandas de las cargas de trabajo avanzadas sin importar si se corren en plataformas de nube o infraestructura local.