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Este contenido es parte de Guía Esencial: Guía esencial: Retos y avances del cómputo empresarial
Evaluar Conozca los pros y contras de las tecnologías, productos y proyectos que está considerando.

Casos de uso y beneficios del cómputo de alto rendimiento en los negocios

La computación de alto rendimiento se ha trasladado desde el ámbito enrarecido de la investigación y el gobierno a la empresa. Conozca cómo los sistemas están evolucionando para manejar datos y generar ganancias.

No hace mucho tiempo, los casos de uso de computación de alto rendimiento provinieron únicamente del ámbito enrarecido de agencias gubernamentales, instituciones de investigación y las corporaciones más grandes. La capacidad de los sistemas informáticos de alto rendimiento para procesar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos complejos a altas velocidades (en máquinas que cuestan cientos de millones de dólares) no era una necesidad comercial crítica para muchas empresas. Lo más cercano que los ejecutivos más altos llegaban a una máquina HPC fue leer una noticia sobre la computadora más rápida del mundo, una etiqueta que podría durar meses o semanas, hasta la llegada de una máquina aún más rápida.

No más. Con la proliferación de datos, la necesidad de extraer información de big data y la escalada de las demandas de los clientes por servicios en tiempo casi real, HPC se está volviendo relevante para una amplia gama de negocios generales, incluso cuando esos sistemas informáticos de alto rendimiento se transforman en nuevas formas, tanto en las instalaciones como en la nube. Cada vez más, el uso de la informática de alto rendimiento ya no está limitado por los altos costos y los conjuntos de habilidades esotéricas, sino solo por la imaginación del usuario.

Los datos de la industria muestran el creciente atractivo de HPC. Según Hyperion Research, el mercado de la computación de alto rendimiento para empresas crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta de 9,8% desde 2017 hasta 2022. El crecimiento se debe en parte a la caída de los costos de hardware. «Los precios comienzan en menos de $50.000 dólares hoy. Eso es asequible para muchos tipos de organizaciones», dijo Steve Conway, vicepresidente senior de investigación de Hyperion Research.

Más que la caída de los costos, la necesidad de sistemas que puedan manejar tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo hace que la computación de alto rendimiento sea una necesidad para el mercado empresarial. Como dijo Conway: «Lo más importante, con mucho, es el gran interés en la IA».

En diversas industrias, ha surgido una mentalidad de fiebre del oro, ya que los líderes corporativos no pueden soportar la idea de quedarse atrás mientras los competidores descubren modelos de negocios que cambian el juego. Si bien el número de casos de uso de la computación de alto rendimiento crece y revela los beneficios para las empresas, los proveedores están buscando capitalizar la actividad febril que rodea a la computación de alto rendimiento en la empresa mediante la creación de innovaciones en hardware, software, almacenamiento y red.

Para los líderes de TI y de negocios, es hora de ponerse al día con HPC. Lo que está en juego es la capacidad de sus empresas para tomar las decisiones correctas: Deben permitir que sus organizaciones se aferren a ideas transformadoras, mientras evitan incursiones absurdas en territorios inexplorados con retornos inciertos.

Steve Conway

Los profesionales de TI que son nuevos en HPC están preparados para una educación. Para empezar, tendrán que aprender a manejar grandes cantidades de datos. «De veinte a treinta petabytes no son infrecuentes», dijo Conway. También trabajarán con CPU y GPU de alto rendimiento, arquitecturas de tejido, redes de alto ancho de banda y nuevo software. Los trabajadores de TI que no optan por una opción basada en la nube podrían estar yendo hacia una importante revisión del centro de datos. Y probablemente necesitarán contratar al menos a un experto, como un científico de datos, para extraer las ideas transformadoras que buscan.

Una forma de controlar el alcance, el alcance y la relevancia de los sistemas informáticos de alto rendimiento es observar algunas de las industrias en las que la informática de alto rendimiento se ha consolidado y profundizar en las nuevas formas en que se aplica. Estos van desde configuraciones de HPC locales a servicios basados ​​en la nube que están muy alejados de los usuarios finales.

Casos de uso de HPC: Conocimientos de aprendizaje profundo de la exploración de petróleo y gas

El sector de la energía ha sido, durante mucho tiempo, un usuario de las computadoras más poderosas para el análisis sísmico en su búsqueda de depósitos de petróleo y gas accesibles. Pero las innovaciones tecnológicas están haciendo posibles nuevas iniciativas de exploración ambiciosas.

Las cantidades masivas de datos requeridas para obtener una comprensión de las formaciones geológicas muy por debajo de la superficie de la tierra llevaron a Devon Energy Corp. a mover una aplicación de HPC sísmica a la nube para obtener resultados más rápidos a un costo razonable. Al mismo tiempo, Devon está implementando el aprendizaje profundo para obtener tanto mayor velocidad como mayor precisión.

«Las aplicaciones se están reescribiendo y replanteando en un cambio hacia el análisis estadístico de aprendizaje profundo», dijo Stephen Taylor, un consultor independiente en la industria del gas y el petróleo y ex jefe de análisis global en Devon.

Stephen Taylor

El gran tamaño de los nuevos datos sísmicos, de 10 TB a 15 TB en un solo archivo, hace que la ejecución de una aplicación en una sola máquina sea difícil, si no imposible, dijo. Anteriormente, Devon usaba aplicaciones de Windows en servidores de multiprocesamiento simétrico HPE Superdome basados ​​en Intel, según Taylor.

Para superar estas limitaciones, Taylor desarrolló un nuevo enfoque en Devon que distribuye el trabajo para que se pueda realizar simultáneamente en muchos servidores de la nube de Azure de Microsoft. «Nuestro nuevo enfoque ahorra tiempo y dinero. En lugar de procesar todos los datos un trabajo a la vez en secuencia, ahora tenemos miles de trabajos diferentes trabajando en los datos al mismo tiempo. Además, solo pagamos por los recursos que usamos y no tenemos que pagar por infraestructura inactiva», dijo Taylor.

La implementación de aprendizaje profundo de Devon utiliza métodos avanzados de análisis estadístico para generar resultados más rápidos y precisos que las aplicaciones anteriores que utilizaron el llamado análisis científico, según Taylor.

La nueva aplicación utiliza la plataforma de análisis de datos unificados de Databricks y Apache Spark, un motor de análisis de datos en tiempo real diseñado para trabajar con la aceleración de GPU basada en Nvidia y CUDA, un conjunto de bibliotecas aceleradas de GPU. La aplicación también utiliza el servicio de almacenamiento de datos basado en la nube Snowflake Computing en Azure.

Para otros que se embarcan en un camino similar, encontrar el talento para estos proyectos podría ser el mayor obstáculo. «No espere encontrar a un individuo que pueda hacer este trabajo. Están en gran demanda y son muy difíciles de encontrar», advirtió Taylor. En lugar de buscar un solo experto, un «unicornio», dijo que un mejor enfoque es reunir un equipo de personas con conocimientos científicos y técnicos complementarios.

Además, cuando se trata de computación de alto rendimiento, no espere ver los resultados de la noche a la mañana. «Se necesita paciencia», dijo Taylor, mencionando un tema expresado por muchos de los primeros adoptantes. «Tienen que dar a la gente la libertad de hacer el trabajo y la investigación antes de lanzar un caso de producción».

Nuevo en la nube: Aprendizaje profundo como servicio

El rol de la nube en la transformación de los usos de la computación de alto rendimiento en la empresa no puede ser exagerado. Para Ziff Inc., la nube ha demostrado ser el catalizador en la creación de una categoría empresarial completamente nueva: el aprendizaje profundo como servicio. Con un centro de datos que ejecuta servidores Dell EMC PowerEdge C4140 aumentado por las GPU de Nvidia, Ziff atiende a organizaciones que buscan conocimientos de aprendizaje profundo, pero que prefieren no contratar a un científico de datos o construir su propia infraestructura HPC.

Varios clientes de Ziff están utilizando el servicio para procesar imágenes y correlacionarlas con datos relacionados.

«Los académicos pueden sentirse cómodos con 10.000 imágenes, pero las empresas pueden tener millones o incluso miles de millones de imágenes», dijo Ben Taylor, director de IA y cofundador de Ziff.

Ben Taylor

Un cliente de Ziff está ejecutando una aplicación de predicción del precio de la vivienda que utiliza el poder de procesamiento de Ziff para examinar imágenes de propiedades, relacionando esas imágenes con otros datos relevantes para generar precios de mercado sugeridos. «Nuestra plataforma puede consumir [las imágenes y los datos] y construir modelos competitivos. No necesita un científico de datos, solo un ingeniero», dijo Taylor.

Otro cliente de Ziff, Chatbooks, una compañía de creación de álbumes de recortes en línea, utiliza las capacidades de inteligencia artificial de la plataforma Ziff para automatizar la deduplicación de fotos y la identificación de fotos de alta calidad, lo que ahorra tiempo a los usuarios en la creación de sus álbumes de recortes. Otro cliente, HireVue, está desarrollando aplicaciones de recursos humanos basadas en inteligencia artificial que evalúan a los candidatos para el trabajo a través de entrevistas en video en línea.

Los casos de uso de HPC para investigación médica se centran en imágenes avanzadas

Para el NYU Langone Medical Center en Nueva York, los poderosos coprocesadores de GPU proporcionaron la base sobre la cual la institución construyó una aplicación innovadora de investigación médica. NYU Langone se embarcó en una criomicroscopía de electrones de transmisión (comúnmente conocida como crio-EM), en la cual las moléculas se estudian a temperaturas extremadamente frías (menos 200 grados Celsius). El propósito es crear imágenes detalladas de biomoléculas individuales para comprender su función en el cuerpo.

«Queremos entender cómo se mueven las proteínas a través del cuerpo», dijo John Speakman, director de investigación de TI en NYU Langone. Los vástagos Cryo-EM permiten a los investigadores observar las moléculas en su configuración nativa. «Es una técnica joven».

La aplicación de código abierto Relion se ejecuta en un clúster de GPU acelerado Cray CS-Storm con nodos de supercomputadora de clúster CS500 y almacenamiento. Además de cryo-EM, la implementación incluye inteligencia artificial, modelado y genómica. «Es una solución de navaja suiza desarrollada por un grupo diverso de investigadores», dijo Speakman.

Las GPU eran necesarias para la IA, las CPU para el modelado de flujos de trabajo y los nodos de alta memoria para manejar los grandes volúmenes de datos. Esas grandes cantidades de datos demostraron ser un desafío, ya que requieren un mayor rendimiento de la red para pasar de un centro de datos a otro sin una latencia indebida. Todos los días, la institución traslada 1 TB de datos desde Manhattan a un centro de datos en Nueva Jersey, según Philip Karp, vicepresidente de arquitectura e infraestructura de TI en NYU Langone. Para fines de recuperación de desastres, los datos se replican en la costa oeste.

La organización también enfrentó desafíos en el frente del personal, otro tema recurrente entre la generación actual de adoptantes de HPC. Necesitaba expertos en ciencia de datos que también estuvieran familiarizados con la biología y la genómica, una tarea nada fácil en un mercado laboral caliente como la ciudad de Nueva York.

5 indicadores para novatos en HPC

A medida que la computación de alto rendimiento comienza a echar raíces en la TI comercial, muchos tomadores de decisiones necesitarán dominar algunos problemas multifacéticos. Aquí hay algunas palabras de sabiduría.

Comprenda plenamente el problema de negocio que se está resolviendo. Estará haciendo un compromiso en tiempo, dinero y personal, así que seleccione un problema cuya respuesta tenga una buena probabilidad de generar un retorno. Tenga cuidado con embarcarse en IA o HPC porque todos los demás lo están haciendo.

Mantenga sus antenas arriba. El mundo de HPC y el ámbito relacionado de la IA están en constante evolución para resolver nuevos problemas. Están surgiendo nuevos diseños de coprocesadores; vigílelos. Es posible que también deba contratar o capacitar a expertos en nuevas herramientas de aprendizaje profundo.

Contratar a nuevas personas (correctas). Esto no es ciencia espacial, pero es ciencia de datos. Y eso significa contratar a una especie de especialista que escasea: el científico de datos. Los adoptadores tempranos dicen que los científicos de datos que entienden no solo los datos, sino también el conocimiento de su industria y modelo de negocio en particular son esenciales.

No tema los compromisos. Haga más que solo mojarse los pies. Las tecnologías de inteligencia artificial requieren grandes cantidades de datos y mucha potencia de procesamiento. Obtener una idea de lo que HPC puede ofrecer probablemente signifique reevaluar sus estimaciones en términos de poder de cómputo, almacenamiento, personal y, sí, dinero.

HPC es una cosa física. Las organizaciones que construyen y mantienen sus propios sistemas informáticos de alto rendimiento deben ser conscientes de las necesidades físicas. Los servidores ultra-densos requieren más potencia, pisos reforzados y, posiblemente, refrigeración líquida.

Poner HPC a trabajar para evaluar riesgos financieros

Una importante empresa de servicios financieros con sede en Nueva York, que solicitó el anonimato, está utilizando HPC para aumentar la precisión de su análisis de riesgos y reemplazar las tareas manuales con capacidades de IA. La búsqueda de personas con la combinación correcta de habilidades resultó ser un desafío, ya que la institución descubrió que la implementación exitosa de HPC depende tanto de la visión de los negocios como de la tecnología poderosa.

Los bancos están obligados por ley a conservar el capital frente a las pérdidas potenciales de los incidentes de riesgo operacional, pero el capital que no se invierte no genera ganancias. Una comprensión muy exacta de los factores de riesgo puede permitirle a un banco reservar solo el monto requerido, liberando el capital restante para fines de inversión. La firma de Nueva York está desarrollando su implementación de HPC de análisis de riesgo en el servidor IBM Power9 y el coprocesador de GPU.

«Todo está en las instalaciones. La nube es un poco tabú porque los datos son confidenciales y no pueden salir de las instalaciones», dijo el director ejecutivo a cargo del proyecto en el banco, que también solicitó el anonimato. El banco ha contratado a un científico de datos y está utilizando TensorFlow, una biblioteca de aprendizaje de código abierto desarrollada por Google.

La aplicación lee texto en lenguaje natural para identificar incidentes de riesgo operacional. Era un nuevo territorio para el banco y requería nuevas habilidades. «Se necesita tener personas inteligentes que puedan ser ingeniosas. El conjunto de habilidades no solo es el tipo nerd, el hacker; es más que eso. Son las personas que pueden resolver problemas y ser ingeniosos», dijo el director ejecutivo.

En el campo de los servicios financieros, el uso de modelos de IA tiene que pasar por un proceso de revisión regulatoria. El nivel de precisión para identificar incidentes de riesgo operacional es algo que los reguladores deben conocer y comprender. Como resultado, los reguladores se familiarizarán con el uso de la inteligencia artificial por parte de los bancos. «Los estándares abiertos para la IA van a ser muy importantes», dijo el director ejecutivo.

También se requiere paciencia mientras se espera el ROI. Para la institución financiera, el uso de la IA para reemplazar las tareas manuales en el análisis de riesgos eventualmente dará sus frutos, según el director ejecutivo. «En este momento, es difícil decirlo. Se demostrará con el tiempo, no solo un año».

El tiempo es esencial: La representación fotorrealista en 3D en la nube

En la búsqueda de satisfacer las demandas de los clientes en un mundo experto en tecnología, un poco de imaginación puede ser útil, ya que las empresas combinan aplicaciones, herramientas y servicios de diferentes proveedores. Y a medida que se implementan estas nuevas aplicaciones, es posible que algunas compañías utilicen HPC sin saberlo. Un caso de uso de la computación de alto rendimiento que involucra a Timex Group es un buen ejemplo. La compañía creó una aplicación para permitir a sus diseñadores de relojes y socios comerciales visualizar nuevos diseños de relojes rápidamente.

«Buscábamos una herramienta para mezclar y combinar varios componentes, como el dial y los accesorios, un configurador. No había ningún sistema que permitiera la combinación y el emparejamiento para crear un nuevo estilo», dijo Krishna Mohan, director de servicios de cadena de suministro para Timex.

Para encontrar respuestas, la compañía seleccionó a través de unos 15 proveedores en una búsqueda global, encontrando finalmente la compañía sueca Tacton Systems, que tiene un software que permite la combinación de componentes, y una compañía australiana, Migenius, que fabrica el software de renderizado fotorrealista 3D llamado RealityServer. Los dos juntos proporcionan el sistema de personalización del reloj.

El rendimiento rápido es esencial para la aplicación de combinación y combinación Timex porque la latencia en la presentación de nuevos diseños erosionaría rápidamente la productividad de los diseñadores y desalentaría a los socios comerciales. El software de renderizado Migenius se ejecuta en los servicios en la nube de Nimbix, que albergan servidores Lenovo equipados con GPU Nvidia. La plataforma Nimbix no está virtualizada, pero emplea contenedores para cargas de trabajo en metal desnudo.

«Los clientes buscan minutos, incluso segundos. No podemos hablar de esperar cinco minutos para activar las aplicaciones interactivas. Eso no es lo suficientemente bueno», dijo Paul Arden, CEO de Migenius, quien examinó una serie de servicios en la nube antes de seleccionar Nimbix por razones de rendimiento.

Bajo estrés: La ingeniería estructural se enfoca en modelos generados por HPC

Las empresas de ingeniería no son ajenas al uso de computadoras potentes para crear y validar diseños estructurales. Al igual que con las empresas en otras industrias, las implementaciones de HPC no virtualizadas y basadas en la nube que utilizan contenedores están abriendo nuevos horizontes. Arup, una empresa de ingeniería internacional, está utilizando Penguin Computing On Demand (POD), un servicio HPC basado en la nube, para ejecutar LS-DYNA, una aplicación para ingeniería sísmica y evaluación de estructuras de edificios desarrollada por Livermore Software Technology Corp.

La capacidad de resistir los eventos de estrés extremo, como la causa de los terremotos, es particularmente necesaria para instalaciones públicas críticas como aeropuertos y hospitales. Dichos edificios a menudo incorporan medidas de protección sísmica, como aislamiento de la base y tirantes para resistir el pandeo. LS-DYNA ejecutándose en un clúster HPC verifica la capacidad de estas estructuras para soportar fuerzas inusualmente fuertes.

Kermin Chok

«Penguin proporciona un entorno no virtualizado», escribió Kermin Chok, ingeniero físico de Arup, en un intercambio de correo electrónico. Eso es importante porque la virtualización generalmente crea algo de latencia debido a la capa de software de la máquina virtual en la que se ejecutan las aplicaciones. En su lugar, el servicio POD proporciona lo que Penguin denomina un clúster bare metal de computación HPC bajo demanda InfiniBand para aplicaciones en contenedores, un enfoque que está diseñado para brindar un rendimiento superior. La implementación permite a los ingenieros de Arup ejecutar múltiples proyectos de diseño complejo a gran escala simultáneamente y reducir el tiempo empleado en cada análisis LS-DYNA.

La implementación de Arup también incluye almacenamiento de alta velocidad gracias a Lustre, un sistema de archivos distribuidos en paralelo para entornos Linux. El resultado, según Chok, es el tipo de rendimiento necesario para los cálculos estructurales altamente complejos. «Esto nos proporciona un entorno de cómputo y almacenamiento altamente elástico servido por nodos de cómputo de alto recuento de núcleos», explicó.

Como un servicio basado en la nube, POD tardó un poco en acostumbrarse. «Los ingenieros tuvieron que sentirse cómodos al ejecutar modelos e interrogar los resultados de forma remota. Esto es un cambio desde tener acceso a datos locales», dijo Chok. Otros que avanzan por una ruta similar deben ser muy conscientes del tamaño total de los conjuntos de datos que se utilizarán, aconsejó Chok. Esto es importante con respecto a la planificación del almacenamiento, señaló, además de proporcionar suficiente ancho de banda para mover grandes cantidades de datos hacia y desde la nube.

El sistema de Exascale llegará en 2021

Construir las computadoras más rápidas del mundo hoy en día significa crear sistemas de escala única, capaces de realizar un quintillón de cálculos por segundo. Las computadoras más rápidas en la actualidad son los sistemas petaescala, que pueden realizar un cuatrillón de cálculos por segundo. Intel Corp. y el Departamento de Energía de los Estados Unidos anunciaron el sistema Aurora el 18 de marzo de 2019; el primer sistema de exescalado construido en los Estados Unidos se completará en 2021 por Intel y Cray Computing para el Laboratorio Nacional de Argonne en Chicago.

Los casos de uso de HPC ilustran desafíos y oportunidades

Brian Hopkins

Los casos de uso de computación de alto rendimiento muestran claramente que, a medida que las organizaciones exploran nuevos territorios con aplicaciones innovadoras impulsadas por HPC, los primeros usuarios y analistas se enfrentan a varios desafíos emergentes. Uno de estos desafíos se llama overfit, o la incapacidad de un sistema de aprendizaje profundo, una vez entrenado, para aplicar lo que ha aprendido a nuevos datos. Tal sistema puede «descubrir» patrones que en realidad no existen, según Brian Hopkins, vicepresidente y analista principal de Forrester Research. «Los científicos de datos han tratado de desarrollar modelos que no predigan en exceso», dijo Hopkins.

Otro obstáculo para las empresas presentado por los casos de uso de computación de alto rendimiento es más práctico: problemas de personas. «La brecha de habilidades es probablemente el factor más importante en el mercado», dijo Addison Snell, CEO de Intersect360 Research. El desafío es encontrar a ese científico de datos especial con conocimiento de una industria específica así como también de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Es una combinación indispensable cuando se trata de formular preguntas e interpretar resultados. «Tienes que saber la pregunta que quieres responder», dijo Snell.

Addison Snell

Esos especialistas podrían ser demasiado raros para que algunas empresas los encuentren. En esos casos, un servicio basado en la nube, como lo que ofrece Ziff, podría ser la respuesta. De hecho, Taylor de Ziff confía poco en los científicos de datos. «Los científicos de datos son cuellos de botella. No tienen una visión para los negocios. Perseguirán un problema complejo durante meses».

Ya sea en la nube o en las instalaciones, los sistemas de computación de alto rendimiento y las tecnologías de inteligencia artificial irán de la mano por un tiempo, concuerda la mayoría.

«Los mercados comerciales han sido el gran motor de crecimiento para HPC en los últimos cinco años y lo serán durante los próximos cinco», dijo Snell, y agregó: «Es un mercado estable a largo plazo. Después de todo, no es probable que lleguemos al fin de la ciencia después de los próximos cinco años».

Mercados emergentes de IA para sistemas HPC

Medicina de precisión

Vehículos de auto conducción

Servicios financieros de detección de fraudes.

Tasas de interés personalizadas

Analisis sísmico

Márketing personalizado

Chatbots

Internet de las cosas

Ciudades inteligentes

Inteligencia de negocios

Este artículo se actualizó por última vez en mayo 2019

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