Cómo construir una supercomputadora con muy poco dinero

Escrito por el 2 enero, 2015

Estamos acostumbrados a pensar que las supercomputadoras son algo costoso, de acceso solamente en Universidades o en centros de informática en donde el proceso de datos es masivo. Sin embargo, con computadoras caseras se puede hacer un clúster que funcione como si fuese una supercomputadora. De hecho, hay muchos ejemplos en la red de este tipo de sistemas hechos por ejemplo, con PlayStations.

Desde luego que estos proyectos son muy útiles para aprender y además, para que particularmente en lo que se refiere a supercómputo se hagan desarrollosn experimentales interesantes. Por ejemplo, en la UAM Ixtapalapa han armado un clúster de supercómputo con muchísimas computadoras de uso casero, es decir, máquinas con un procesador AMD o Intel que puede tener más de un núcleo. Este sistema en la UAM lo controlan y administran incluso los propios estudiantes, los cuales son asesorados por un catedrático de dicha universidad.

Lo que aquí veremos en los siguientes videos es la creación de un clúster de supercómputo con cuatro Raspberry Pi. Los videos son por demás explicativos y parece ser un buen proyecto si le sobran a uno alrededor de 1000 dólares, lo cual no parece demasiado dinero para hacerse de un sistema de supercómputo que bien puede ayudar a muchos a entender exactamente cómo funcionan las cosas en el mundo real de esta rama de la ciencia de la computación, el supercómputo.

El núcleo del proyecto usa Raspberry Pi, como dijimos, la cual es una computadora en una pequeña tarjeta, que usa una versión de Linux (Raspbian, por ejemplo, aunque hay otras distribuciones), y que corre a 700 MHz con un procesador ARM. Incluye un GPU Videocore IV. Tiene 512 MB de RAM (el modelo “plus”), cuatro puertos USB y un puerto Ethernet. El procesador puede “overclockearse” a 1 GHz. Cada tarjeta cuesta unos 35 dólares.

He aquí los videos que lo llevan a uno de la mano prácticamente:

En el siguiente video se muestra un proyecto similar ya corriendo con 40 Raspberry Pi:

Referencias:

RPi Cluster 
Rasmurtech 
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