Es una solución de bajo coste pero con una relación entre rendimiento y coste muy alta para las prácticas del grado de Ingeniería Informática sobre supercomputación

Uno de los objetivos del grado de Ingeniería Informática es que los estudiantes adquieran competencias en programación paralela, una forma de cómputo en la que varios procesadores ejecutan el mismo programa a la vez y de manera colaborativa, haciendo que la aplicación vaya tantas veces más rápido como procesadores colaboran. Esto permite, entre otras cuestiones, ejecutar algoritmos de manera más rápida y con la misma precisión. Es útil, por ejemplo, en la predicción del tiempo. Para ello es necesario utilizar maquinaria y sistemas específicos que habitualmente tienen un precio muy elevado, y esto es un factor limitante.

Para superar esta barrera y que los estudiantes tengan acceso a sistemas de computación paralelos y distribuidos, profesorado de la Universitat Rovira i Virgili (URV) y de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) han conseguido montar un servidor de programación MPI con 256 procesadores, que permite a los estudiantes hacer las prácticas en la Universidad y también acceder a los servidores desde casa. Este entorno de programación tiene un coste de entre 5.000 y 6.000 euros, más económico que otros estándares, es un sistema con un consumo de energía bajo y se puede utilizar en otros ámbitos educativos y asignaturas que requieran múltiples nodos para hacer las prácticas.

La solución y su implementación ha valido a los profesores el reconocimiento de las XXV Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática de este mes de julio por ser uno de los dos mejores artículos presentados. Los autores son Carles Aliagas, Pedro Millán y Carlos Molina, de la URV, y Roc Meseguer, de la UPC.

La propuesta es un sistema basado en Odroid -C2 y sigue la tendencia de utilizar muchos procesadores pero poco potentes. Esto permite construir un minimulticomputador de bajo coste por un precio equivalente a un servidor de memoria compartida. De este modo, en las prácticas para máquinas de memoria distribuida se pasa de poder ejecutar hasta 16 procesos simultáneamente a ejecutar unos 256.