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El CNS de Barcelona trabaja en una arquitectura de data center de bajo consumo

Los científicos de la entidad trabajan en la integración de recursos desagregados de un centro de datos de bajo consumo con el fin de mejorar su eficiencia. El control de la ubicación de los recursos, afirman desde el centro, está plenamente definida por el software.

Barcelona Supercomputing Center

El Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha anunciado que su equipo de la unidad Unconventional Computer Architecture and Networks está investigando una arquitectura de centro de datos de bajo consumo basada en el incremento de los recursos desagregados en bloques. La investigación, liderada por Mario Nemirovsky, se focalizará en la integración del sistema, definiendo unos bloques de hardware básicos (llamados ‘compute’ –basado en SoC–; el bloc de memoria de altas prestaciones –HPC–y el bloc del acelerador FPGA/SoC) y su flexible combinación para la personalización de los nodos. El control de la ubicación de los recursos, afirman desde el centro, está plenamente definida por el software.

20% de ahorro del consumo eléctrico
Con esta arquitectura de data center de bajo consumo se obtendrá un 20% de ahorro del consumo eléctrico. La clave para ello, reza un comunicado de la entidad, es el paso del “paradigma que entiende la placa como unidad base al modelo que entiende el bloque como unidad base, definido por el software. De esta forma, se posibilita el dimensionamiento arbitrario de recursos IT desagregados, desplegándolos donde y cuando sea necesario para satisfacer los requerimientos del usuario en la nube”.

Proyecto dRedBox
La investigación está enmarcada en el llamado proyecto dRedBox, que cuenta con una financiación de 6,4 millones de euros procedentes del programa Horizon 2020 de la UE. BSC-CNS forma parte de este programa, en concreto, del equipo de trabajo Requirements and Architecture Specification, Simulations and Interfaces.

El proyecto, de tres años de duración (hasta finales de 2018), prevé obtener prototipos y datos de testeo de varias combinaciones de recursos (CPU, memoria, periféricos) y desarrollará un nuevo tipo de servidor de computación en la nube que lleve a un procesamiento más rápido, a una mejor ubicación de los recursos y a una disminución de los costes globales.

 



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