Sistemas de cómputo paralelo ydistribuido

Sistemas de cómputo paralelo ydistribuido

1. CÓMPUTO DE ALTO RENDIMIENTO (HPC)

   • La computación de alto rendimiento (HPC) es el uso de procesamiento paralelo para ejecutar aplicaciones avanzadas de manera eficiente, confiable y rápida.
   • El término se aplica en especial sistemas que operan arriba de un teraflops (1012).
   • http://cioal.com/wp-content/uploads/sites/2/2017/04/Oracle-Apps-.jpg http://3.bp.blogspot.com/-Y44Ld1tLa1E/U15gupdnCmI/AAAAAAAAAjw/XPUTtXdmDdo/s1600/Power7HPC.jpg
   • Aplicaciones de la HPC
     • La simulación de terremotos para identificar áreas especialmente sensibles y predecir sus condiciones.
     • Modelado del clima. Modelos computaciones pueden ser usados con datos viejos para evaluar su utilidad.
     • Manufactura digital. El uso de la HPC (modelado, simulación y analítica) para definir productos y procesos manufactureros (The National Center for Manufacturing Sciences, NCMS).
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   • Beneficios en la innovación usando HPC
     • El tiempo de ajuste en un laboratorio es de unos 9 meses, HPC puede reducir a menos de una semana.
     • El análisis de un componente cuesta en promedio 50,000 USD en un laboratorio, mientras que mediante HPC se puede hacer por 3,000 USD.
     • Prototipos virtuales y modelados en gran escala con base en HPC aceleran y racionalizan los procesos.
   • Economía de la HPC
     • El valor total del mercado mundial de HPC era de unos $26 mil millones (2010).
     • Nuevos modelos de negocios mediante internet y la computación en la nube
     • Los recursos de HPC en la nube son cada vez más accesibles, lo que permite que los consumidores los consideren un servicio

2. BIG DATA

   • ¿Qué es? Conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las herramientas de software de bases de datos típicas para capturar, almacenar, gestionar y analizar información.
   • ¿Cómo se origina? Por la explosión en la cantidad (velocidad y frecuencia) y diversidad de datos digitales generados en tiempo real como resultado del rol cada vez mayor de la tecnología en las actividades diarias.
   • ¿Para qué sirve? Permite generar información y conocimiento con base en información completa en tiempo real.
   • Implicaciones
     • Era caracterizada por la abundancia de datos. Ha alcanzado todos los sectores en la economía
     • Los datos son un nuevo factor de producción y de ventaja competitiva. Oportunidad: Aprender sobre el comportamiento humano para diversos fines.
   • Big data para la creación de valor
     • Segmentación de mercado y población para personalizar acciones
     • Innovación en nuevos modelos de negocios, productos y servicios Mejora de productos existentes
     • Desarrollo de nuevos productos (masa y personalización)
   • Analytics: capacidades
     • La analítica de grandes datos se refiere a las herramientas y metodologías para transformar cantidades masivas de datos brutos en “datos sobre datos” con propósitos analíticos
     • Se originó en las áreas de biología intensiva en cómputo, ingeniería biomédica, medicina y electrónica
     • Algoritmos para detectar patrones, tendencias y correlaciones, en varios horizontes temporales, en los datos

3. Sistemas de cómputo paralelo y distribuido, arquitecturas y algoritmos para cómputo de alto desempeño. Procesamiento de señales, imágenes y control en tiempo real

   • Fabián Garcia expone el tema de cómputo de alto rendimiento y su relación con Big-Data y presenta un estudio de caso en ingeniería petrolera Demetrio Fabián García Nocetti, IIMAS-UNAM https://youtu.be/8n6lfB6G6mU

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