Hubo un tiempo en que las supercomputadoras sólo estaban disponibles para un puñado de organizaciones, en su mayoría gobiernos, instituciones públicas y organismos científicos. La computación en la nube y la amplia disponibilidad de sofisticadas herramientas de gestión de cargas de trabajo en la nube (CWM en sus siglas en inglés) han reducido considerablemente la barrera de entrada a este tipo de computación.
La semana pasada, YellowDog — un especialista en CWM con sede en Bristol, Reino Unido — logró formar una supercomputadora virtual utilizando una plataforma patentada. En su apogeo, el sistema fue capaz de reunir un ejército de más de 3,2 millones de vCPU durante un total de 10 minutos.
No fue tan poderoso como el famoso supercomputador japonés Fugaku, pero fue lo suficiente como para colocarlo entre los 10 mejores supercomputadores más rápidos del planeta durante esos 10 minutos.
Una vida fugaz
La supercomputadora — que se "ensambló" virtualmente para una compañía farmacéutica — ayudó a ejecutar una popular aplicación de descubrimiento de medicamentos. El costo bruto del proyecto fue de sólo unos 65.000 dólares, una fracción insignificante de lo que cuesta un supercomputador de esta categoría.
Por ese dinero pudieron alquilar 33.333 instancias de AWS de 96 núcleos c5.24x, con un precio de 1.6013 dólares por hora. Eso resultó en 53.376 dólares por hora o 57.824 dólares teniendo en cuenta la duración total de la sesión (65 minutos).
Según Colin Bridger, del servicio AWS, "con acceso a esta supercomputadora bajo demanda, los investigadores pudieron analizar y detectar 337 millones de compuestos en 7 horas. Replicar eso usando sus sistemas locales habría llevado dos meses".
Sistema agnóstico
Lo extraordinario es que esta potencia de fuego esté disponible para cualquiera que pueda pagarlo. Sólo necesitas acceso a la nube.
Las plataformas CWM han evolucionado a lo largo de estos últimos años para desarrollar algoritmos y capacidades de aprendizaje automático. Esto permite elegir la mejor fuente de computación, independientemente de su origen o tipo.
Por ejemplo, un proveedor de servicios en la nube puede tener la computación puntual más barata, pero el algoritmo no seleccionaría esa fuente si no está disponible en el territorio especificado por el cliente. Otro ejemplo: si no hubiera un número suficiente de servidores del tipo de instancia requerido disponibles en ese proveedor de servicios en la nube, el algoritmo elegiría otra fuente de computación automáticamente para llevar a cabo sus tareas.
