Muchos ya sabemos que el supercomputador más potente del Top 500, el Thianhe 2, le pertenece a China; país que se esforzó en superar tecnológicamente a todos sus rivales, y hasta ahora mantiene el primer lugar.
El Thianhe 2 es capaz de ejecutar 33,86 petaflops (33,86 cuatrillones de cálculos por segundo), y le gana de lejos al segundo puesto, el superordenador norteamericano Titan del Laboratorio Nacional Oak Ridge.
Actualmente, lo que llama la atención es la potencia combinada de los 500 ordenadores más veloces alcanza los 274 petaflops, cuando en noviembre 2013 era de 250 petaflops. Este aumento, de acuerdo con la infografía del TOP500, representa una desaceleración en el ritmo de crecimiento en velocidad, y aun así se espera llegar a construir el supercomputador de un exaflop (1000 petaflops) en 2020.
Este objetivo será alcanzado gracias a la competencia entre los EE.UU., Europa, China y Japón. El gobierno japonés, por ejemplo, ha elegido su superordenador RIKEN, el cual ocupa el cuarto lugar del TOP500, para desarrollar su propia máquina exascale en 2020.
Mont-Blanc, un consorcio de la Unión Europea, tiene el objetivo de construir una máquina exascale con núcleos ARM. China, hogar de la Tianhe-2, todavía no ha hecho ningún declaración pública, pero no dudamos en que “algo se trae”.
Los investigadores tienen razones más allá del alardear de sus supercomputadores exaflop. La principal es manejar más datos; los radiotelescopios de próxima generación, por ejemplo, recopilan demasiados datos para almacenar y procesar utilizando los superordenadores actuales.
Los científicos necesitan máquinas más poderosas para trabajar en investigaciones sobre el clima de la Tierra, el cuerpo humano, el diseño de nuevos materiales, etc.
El ejemplo más resaltante es el proyecto Human Brain que está esperando con ansias la llegada de los primeros ordenadores exascale. Los investigadores esperan lograr modelar el cerebro humano, que les permitirá estudiar todo acerca de cómo procesa la información.
Las máquinas exascale tendrán que superar muchos de los problemas que enfrenta la actual generación de superordenadores petascale, en especial el consumo excesivo de energía, las dificultades de transferencia de información entre las líneas paralelas de cálculo, y la necesidad de hacer intercambios entre computación especializada y flexibilidad, aparte de tener que alcanzar 30 veces más potencia que el actual poseedor del récord mundial.
