Un superordenador para o CERN con firma galega

A colaboración LHCb na que toman parte científicos da USC aproba un prototipo que se empregará para procesar a enorme cantidade de datos que espera volver a tomar o experimento cando retome a súa actividade en 2021

O Gran Colisionador de Hadróns (LHC) do CERN e todos os seus experimentos están apagados dende finais de 2018 para introducir unha serie de melloras que entrarán en funcionamento no terceiro período, denominado Run 3, a partires de 2021. O LHCb, un dos seus experimentos, espera poñerse en marcha de novo e rexistrar mais colisións por segundo, xerando unha enorme cantidade de datos que se ían procesar con moitas CPUs. Porén, varios científicos do LHCb idearon unha alternativa máis eficiente e con maior potencia de cálculo, baseada en tarxetas gráficas (GPU), como as que se usan na industria dos videoxogos.

A proposta, liderada por Daniel Cámpora do NIKHEF en Amsterdam, e codirixida por Roel Aiij, tamén do NIKHEF, e Dorothea Von Bruch da Universidade da Sorbona en París, contou cunha contribución importante dun equipo do Instituto Galego de Física de Altas Enerxías (IGFAE) da USC, composto por Alexandre Brea, Adrián Casais, Xoan Mayo, Diego Martínez Santos e Christopher Parkinson, actualmente investigador Marie Curie en Lovaina (Bélxica). Para demostrar a viabilidade da proposta, construíuse un prototipo, aportado principalmente entre o equipo da USC e o da Sorbona.

O éxito das probas feitas no prototipo levou á colaboración LHCb a aprobar finalmente esta alternativa baseada en GPUs, debido á súa maior potencia de cálculo e o moito menor custo. Unha vez construído, este superordenador, bautizado como Allen, na honra de Frances Allen, informática pioneira no campo de optimizar compiladores, alcanzará unha potencia de 6 PFLOPS, convertíndose no mais potente do CERN, e probablemente entrando no top 50 mundial.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.