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Tec Tijuana mejora su infraestructura de cómputo de alto rendimiento con IBM

La investigación del Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Tijuana sobre aprendizaje automático y patrones de migración requirió nueva infraestructura para cómputo de alto rendimiento; eligieron IBM.

El Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Tijuana es una institución de educación superior ubicada en Tijuana, Baja California, México, que investiga problemas del mundo real con técnicas de aprendizaje automático (machine learning), así como patrones de inmigración humana y otros temas de ciencias sociales que son relevantes para las ciudades fronterizas entre México y los Estados Unidos.

La organización cuenta con un conjunto de datos muy grande, con base en el cual busca desarrollar algoritmos propietarios que se utilizen para hacer predicciones sobre los patrones de migración humana y otros problemas que afectan a la sociedad.

Debido a la magnitud del proyecto, el instituto comenzó a analizar la capacidad de su infraestructura existente para realizar investigaciones sobre estos temas al más alto nivel, y se llegó a la conclusión de que ésta no tendría el ancho de banda ni la eficiencia necesarias para realizar la investigación con base en big data, en particular para realizar procesos complejos de aprendizaje y optimización. Por tanto, necesitaban servidores acelerados con GPU para manejar cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento, que pudieran ampliarse para satisfacer las demandas de sus conjuntos de datos.

Tras investigar qué infraestructura de TI para computación de alto rendimiento les permitiría realizar investigaciones al más alto nivel, el Dr. Leonardo Trujillo, profesor de investigación en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica del Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Tijuana, buscó opciones para desarrollar su infraestructura de investigación en Power Systems de IBM.

«Trabajamos en la intersección de la computación evolutiva y el aprendizaje automático, un campo llamado Programación Genética, en el que es posible generar automáticamente impresionantes herramientas de predicción utilizando sofisticados métodos de búsqueda y optimización, pero para lograrlo se requiere de mucha potencia computacional. Afortunadamente, la plataforma IBM Power8 HPC con GPU NVIDIA ofrece más que suficiente», señaló el Dr. Trujillo.

Tiempo de computación más rápido y mayor escalabilidad

A través de un proyecto de la convocatoria Fronteras de la Ciencia de CONACYT, llamado “Cómputo Evolutivo a Gran Escala”, la institución de educación superior adquirió un servidor IBM Power Systems S822LC 8335GTB y adoptó sistemas IBM Cloud Private en Power para cómputo de alto rendimiento. Estos servidores cuentan con aceleradores GPU NVIDIA Tesla y la tecnología NVLink para una comunicación más rápida de la CPU a la GPU.

IBM Cloud Private en Power es una plataforma abierta de Kubernetes que ayuda a los desarrolladores a crear y desplegar fácilmente aplicaciones en contenedores. Con ella, el Dr. Trujillo y su equipo implementaron sus aplicaciones informáticas de alto rendimiento rápidamente y en un entorno de nube privada local, de forma segura y con la mejor disponibilidad.

El instituto también utilizó contenedores Docker, que proporcionan software de contenedor empresarial, ideal para los desarrolladores que desean comenzar con las aplicaciones basadas en contenedor. Al utilizar Docker en IBM Power Systems, el Dr. Trujillo y su equipo pueden contener sus algoritmos de inteligencia artificial (IA) para realizar búsquedas específicas en grandes conjuntos de datos. Pueden dividir una búsqueda dentro de un gran conjunto de datos en segmentos y lanzar un contenedor de Docker que se centrará solo en esa búsqueda específica, lo que disminuye el tiempo dedicado a buscar información específica y les permite realizar sofisticados patrones de búsqueda de vanguardia, de manera sencilla y eficiente.

La nueva infraestructura ha permitido que el equipo reduzca el tiempo de cómputo para sus cargas de trabajo de investigación de aproximadamente cuatro horas (con su antigua infraestructura) a solo uno o dos minutos, un aumento de velocidad de más de 100 veces.

Asimismo, gracias a que IBM Power Systems tiene hasta 5.6 veces más ancho de banda de E/S que los servidores x86, se puede reducir los cuellos de botella en cargas de trabajo de computación de alto rendimiento. El equipo también puede compartir RAM a través de CPU y GPU para un rendimiento aún mayor, y el enfoque basado en contenedores ayuda a reducir el tiempo de implementación y la curva de aprendizaje para los jóvenes investigadores y estudiantes que se unen a su laboratorio.

Adicionalmente, la infraestructura les permite escalar más rápido y más lejos que con los sistemas anteriores. La escalabilidad es fundamental para el trabajo que realizan, ya que les permite caracterizar la dinámica de sus modelos de búsqueda de una manera más precisa para las aplicaciones de investigación. Con su antigua infraestructura tradicional, solo podían ejecutar estaciones de trabajo con entre mil y dos mil muestras en problemas de muchas dimensiones. Ahora pueden escalar a más de un millón de muestras de datos con Power Systems, lo cual les permite obtener nuevos conocimientos sobre los problemas que intentan resolver.

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