És una solució de baix cost però amb una relació entre rendiment i cost molt alta per a les pràctiques del grau d'Enginyeria Informàtica sobre supercomputació

Un dels objectius del grau d’Enginyeria Informàtica és que els estudiants adquireixin competències en programació paral·lela, una forma de còmput en la qual diversos processadors executen el mateix programa alhora i de manera col·laborativa, fent que l’aplicació vagi tantes vegades més ràpid com processadors hi col·laboren. Això permet, entre altres qüestions, executar algorismes de manera més ràpida i amb la mateixa precisió. És útil, per exemple, en la predicció del temps. Per fer-ho és necessari utilitzar maquinària i sistemes específics que habitualment tenen un preu molt elevat, i això és un factor limitant.

Per superar aquesta barrera i que els estudiants tinguin accés a sistemes de computació paral·lels i distribuïts, professorat de la Universitat Rovira i Virgili (URV) i de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) han aconseguit muntar un servidor de programació MPI amb 256 processadors, que permet als estudiants fer les pràctiques a la Universitat i també accedir als servidors des de casa. Aquest entorn de programació té un cost d’entre 5.000 i 6.000 euros, més econòmic que altres estàndards, és un sistema amb un consum d’energia baix i es pot utilitzar en altres àmbits educatius i assignatures que requereixin múltiples nodes per fer les pràctiques.

La solució i la seva implementació ha valgut als professors el reconeixement de les XXV Jornades sobre l’Ensenyament Universitari de la Informàtica d’aquest juliol per ser un dels dos millors articles presentats. Els autors són Carles Aliagas, Pere Millán i Carlos Molina, de la URV, i Roc Meseguer, de la UPC.

La proposta és un sistema basat en Odroid -C2 i segueix la tendència d’utilitzar molts processadors però poc potents. Això permet construir un minimulticomputador de baix cost per un preu equivalent a un servidor de memòria compartida. D’aquesta manera, en les pràctiques per a màquines de memòria distribuïda es passa de poder executar fins a 16 processos simultàniament a executar-ne fins a 256.