DISEÑO DE ALGORITMOS DE ALTO RENDIMIENTO PARA PROCESADORES DE BAJO CONSUMO DE EX...
DISEÑO DE ALGORITMOS DE ALTO RENDIMIENTO PARA PROCESADORES DE BAJO CONSUMO DE EXPERIMENTOS DEL LHC Y SUS MEJORAS
LA LINEA DE TRABAJO DE ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO EXPLOTAR NUEVO HARDWARE DE ALTO RENDIMIENTO PARA IMPLEMENTAR SISTEMAS COMPUTACIONALES EFICIENTES DE BAJA POTENCIA Y ALTA VELOCIDAD PARA APLICACIONES CIENTIFICAS E INDUSTRIAL...
LA LINEA DE TRABAJO DE ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO EXPLOTAR NUEVO HARDWARE DE ALTO RENDIMIENTO PARA IMPLEMENTAR SISTEMAS COMPUTACIONALES EFICIENTES DE BAJA POTENCIA Y ALTA VELOCIDAD PARA APLICACIONES CIENTIFICAS E INDUSTRIALES, COMO LOS SISTEMAS DE RECONSTRUCCION DE SEÑALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).LOS LOGROS DE LOS SISTEMAS DE IA HAN SIDO SOBRESALIENTES, SUPERANDO A LOS HUMANOS EN ALGUNAS TAREAS COGNITIVAS COMO EL AJEDREZ, EL CONCURSO JEOPARDY O GO, DONDE LAS COMPUTADORAS DERROTARON A LOS COMPETIDORES HUMANOS. SIN EMBARGO, LOS CEREBROS HUMANOS TODAVIA SUPERAN EN GRAN MEDIDA A LAS MAQUINAS CUANDO SE TIENE EN CUENTA EL TAMAÑO FISICO Y LA EFICIENCIA ENERGETICA. LAS SUPERCOMPUTADORAS SUELEN TENER MILES DE NUCLEOS, OCUPAN CIENTOS DE METROS CUADRADOS Y CONSUMEN AL MENOS 50-100 KW, MIENTRAS QUE EL CEREBRO HUMANO OCUPA ALREDEDOR DE 2 LITROS Y CONSUME 10-25 W.EN LOS ULTIMOS AÑOS, LA FISICA DE ALTAS ENERGIAS SE HA CARACTERIZADO POR UN FLORECIMIENTO DE APLICACIONES DE BIG DATA Y ALGORITMOS DE IA. LOS DATOS SON PROCESADOS POR ALGORITMOS QUE NECESITAN UNA GRAN CAPACIDAD COMPUTACIONAL Y UN GRAN ALMACENAMIENTO DE DATOS, Y SE REALIZAN EN SERVIDORES REMOTOS EN LA GRID O EN LA NUBE. ESTAS SOLUCIONES COMPUTACIONALES CONSUMEN UNA GRAN CANTIDAD DE ENERGIA, PORQUE REQUIEREN UNA INTENSA COMUNICACION DE DATOS ENTRE LOS DISPOSITIVOS FRONT-END INDIVIDUALES QUE EJECUTAN LA APLICACION Y LOS SERVIDORES QUE REALIZAN LOS CALCULOS Y ALMACENAN LOS DATOS. LO MISMO ESTA OCURRIENDO EN AMBITOS MAS GENERALES. POR EJEMPLO, LA EMISION DE CO2 CAUSADA POR DOS BUSQUEDAS EN GOOGLE ES SIMILAR A LA ENERGIA NECESARIA PARA HERVIR UNA TETERA. SIGUIENDO ESTA TENDENCIA, LAS COMUNICACIONES POR INTERNET CONSUMIRAN EL 20% DE LA ELECTRICIDAD MUNDIAL Y GENERARAN EL 5,5% DE LAS EMISIONES DE CARBONO DEL MUNDO EN 2025. EN 2030, LA TECNOLOGIA DE LA COMUNICACION CONSUMIRA EL 51 % DE LA ELECTRICIDAD TOTAL Y CONTRIBUIRA HASTA CON EL 23 % DE LAS EMISIONES GLOBALES DE GASES. POR LO TANTO, SE VUELVE CRUCIAL MOVER TANTO CUANTO SEA POSIBLE LA COMPUTACION A PROCESADORES INTEGRADOS DE BAJO CONSUMO, COMO HARDWARE COMERCIALMENTE DISPONIBLE: FPGA O GPU.EL PROYECTO HIGH-LOW ABORDA LA NECESIDAD DE LOGRAR SISTEMAS COMPUTACIONALES SOSTENIBLES Y DESARROLLAR NUEVAS APLICACIONES DE IA QUE NO SE PUEDEN IMPLEMENTAR CON LAS SOLUCIONES DE HARDWARE ACTUALES DEBIDO A LOS REQUISITOS DE RESPUESTA DE ALTA VELOCIDAD Y LIMITACIONES DE ENERGIA. ESTE ES EL CASO DE VARIAS SOLUCIONES INFORMATICAS EN EL LHC, DONDE LA MAYORIA DE LOS SISTEMAS INFORMATICOS SE BASAN EN CPU, PERO ESAS SOLUCIONES NO SON ESCALABLES PARA LA FUTURA ACTUALIZACION DE HL-LHC.HIGH-LOW DESARROLLARA LA PROXIMA GENERACION DE ALGORITMOS DE IA PARA LA FISICA DE ALTA ENERGIA, ESPECIFICAMENTE DISEÑADOS PARA EJECUTARSE EN TIEMPO REAL Y DE MANERA EFICIENTE DESDE EL PUNTO DE VISTA ENERGETICO. ESTO TAMBIEN AYUDARA A PROPORCIONAR SOLUCIONES INFORMATICAS PARA APLICACIONES INDUSTRIALES Y DE LA VIDA REAL, COMO AUTOMOVILES AUTONOMOS, DRONES AUTONOMOS, ROBOTICA, ETC. EL ANALISIS DE ALTA VELOCIDAD DE BIG DATA ES UN REQUISITO PARA HL-LHC, PERO SU IMPACTO PUEDE PERMITIR DESCUBRIMIENTOS CIENTIFICOS EN OTROS CAMPOS CIENTIFICOS.EL PROYECTO HIGH-LOW ABORDA TANTO LA TRANSICION ECOLOGICA DE LA INFORMATICA AL HARDWARE DE BAJO CONSUMO COMO LA TRANSICION DIGITAL DE LAS UNIDADES DE PROCESAMIENTO EN SERIE A LA INFORMATICA ALTAMENTE PARALELA PROPORCIONADA POR GPU, FPGA E IPU. HC\MACHINE LEARNING\FPGA\GPU\ATLAS\LHCBver más
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