El Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, o HLRS, ha pasado décadas desarrollando el tipo de músculo informático que hace que el hardware normal parezca un juguete. Durante mucho tiempo, el mandato estuvo claro. Esta era una fortaleza para la ciencia. Las universidades y los institutos de investigación tenían las llaves. Necesitaban simular modelos climáticos, analizar estructuras de proteínas o descifrar códigos que a un grupo de portátiles les llevaría un siglo resolver. El mundo empresarial observó desde la barrera, en su mayoría satisfecho con mantener sus hojas de cálculo en funcionamiento.
Esa dinámica está cambiando. Rápido.
Las empresas están despertando a una dura verdad. Los problemas a los que se enfrentan ahora son demasiado complejos para los servidores estándar. Los volúmenes de datos se están disparando. El margen de error en manufactura, finanzas y logística se está reduciendo a cero. HLRS ya no es sólo un club universitario. Se está convirtiendo en una utilidad esencial para la economía.
La nueva demanda de energía bruta
¿Por qué de repente las empresas llaman a la puerta del centro de supercomputadores de Stuttgart? Ya no se trata de métricas de vanidad. Se trata de supervivencia.
La infraestructura de TI tradicional choca contra un muro cuando se intenta modelar el caos del mundo real. Puedes simular un accidente automovilístico en un servidor normal. No se puede simular la resistencia aerodinámica de una flota entera de vehículos autónomos navegando en medio de un huracán. No se puede optimizar una cadena de suministro global que está siendo interrumpida por una huelga portuaria a tres continentes de distancia en tiempo real.
“Unternehmen werden künftig wohl häufiger auf so masivo Rechenkapazitäten angewiesen sein.”
Traducción: Las empresas dependerán cada vez más de capacidades informáticas tan masivas en el futuro.
Esto no es una tendencia. Es un cambio estructural. La brecha entre lo que las empresas necesitan saber y lo que pueden calcular con tecnología disponible en el mercado se amplía cada año. HLRS cierra esa brecha. Sus sistemas no sólo procesan números más rápido. Los trituran de manera que revelan patrones invisibles para máquinas más pequeñas.
De la mesa de laboratorio a la sala de juntas
El paso de la pura academia a la aplicación comercial es complicado. No debería serlo, pero lo es. Los investigadores hablan en términos de petabytes y exaflops. Los directores ejecutivos hablan en términos de retorno de la inversión y participación de mercado. Los idiomas no combinan bien.
Pero al hardware no le importa el idioma. Se preocupa por el rendimiento.
Cuando una empresa fabricante quiere probar un nuevo diseño de motor, ya no necesita construir doce prototipos físicos. Necesitan una supercomputadora que pueda ejecutar miles de simulaciones simultáneamente. Los sistemas HLRS de Stuttgart pueden soportar esa carga. Pueden procesar los datos, encontrar los puntos de falla y enviar los resultados antes de que se enfríe el café en la sala de descanso.
Para el mundo empresarial, esto significa velocidad. Velocidad real. No la velocidad de “descarga en 4 segundos” de una conexión Wi-Fi más rápida, sino la velocidad de “resolver un problema en una hora que antes tomaba un mes”. Ahí es donde está el dinero.
El cuello de botella no es la computadora
Se podría pensar que el único obstáculo aquí es el acceso. ¿Cómo se consigue una cita en una supercomputadora? No es tan simple. La arquitectura es ajena a la mayoría de los departamentos de TI. Escribir código para un sistema como HLRS requiere conocimientos especializados. No se puede simplemente lanzarle software heredado y esperar que funcione.
Esto crea un nuevo mercado. Empresas de consultoría, proveedores de software especializados y proveedores de nube híbrida están interviniendo para ayudar a las empresas a traducir sus negocios.
Conducir bajo un aguacero torrencial, un túnel de lavado o un charco profundo no debería dejar su cabina inundada. Se siente natural. Parece sencillo. Pero mantener el interior completamente seco no es cuestión de suerte. Es el resultado de un enorme esfuerzo de ingeniería.
Los sellos de puertas y ventanas requieren un diseño preciso. Las cubiertas de los bajos y del compartimento del motor deben tener forma y atornillarse para que no se deformen ni se aflojen bajo presión. Luego está el aire acondicionado. Necesita tomas de aire. Esas aberturas deben estar diseñadas para repeler el agua por completo.
Porsche llama a todo este complejo conjunto de requisitos gestión del agua del vehículo.
Cómo la simulación reemplaza las pruebas del mundo real
Durante décadas, este proceso dependió de la realidad física. Tú construiste el auto. Lo rociaste. Viste si se filtró.
Monika Wierse, directora de Ingeniería de Sistemas Basados en Modelos y Métodos en Porsche, afirma que eso cambió hace poco. El cambio se produjo a partir de simulaciones adecuadas. Ahora, los ingenieros pueden resolver problemas de gestión del agua utilizando modelos digitales. No caen gotas de lluvia reales.
“La gestión del agua dependió durante mucho tiempo de pruebas reales”, afirma Wierse. “Esto sólo ha cambiado en los últimos años gracias a simulaciones adecuadas”.
El modelo informático es un espejo detallado del vehículo real. Los ingenieros tomaron atajos en el interior de la cabina. Se saltan los asientos. ¿Pero el exterior? Eso tiene que ser preciso.
En la simulación, el coche digital queda prácticamente empapado. Se enfrenta a fuertes lluvias. Avanza a través de agua a medio metro de profundidad. Se acelera para ver cómo las gotas se deslizan por la carrocería hacia la parte trasera. Ésta es sólo una parte de las cuestiones relacionadas con el agua que abordan los equipos de ingeniería.
La lógica del tanque de inmersión.
La simulación cubre incluso los pasos de producción. Antes de pintar, las carrocerías pasan por baños de inmersión masivos.
Suena contradictorio. En la vida real, lo que quieres es que no llueva. En el baño de pintura, lo mejor es que la capa protectora llegue a todas partes. Cada ángulo. Cada rincón.
Mientras que el agua de lluvia no debería penetrar posteriormente en el vehículo, en los baños de inmersión la situación es exactamente la contraria: el propio revestimiento debe llegar hasta los últimos rincones de la carrocería.
Simular esta dinámica de fluidos es difícil. Las matemáticas son pesadas. Los cálculos son intensos.
Los propios servidores de Porsche no pueden manejarlo. No económicamente. Sería un desperdicio mantener internamente una potencia informática tan grande sólo para estas pruebas.
Adónde van los datos
Entonces, ¿a dónde van los datos? Porsche, con sede en Stuttgart, utiliza los sistemas del HLRS (High Performance Computing Center Stuttgart).
Esta no es una relación nueva. Porsche utiliza HLRS para simulaciones desde mediados de los años 90. Son parte de la primera ola de empresas que subcontratan este trabajo pesado.
Los usuarios industriales representan actualmente aproximadamente el diez por ciento de la carga informática de HLRS. La tendencia es clara. En 2017, 25 empresas realizaron allí simulaciones al año. Para 2021, ese número aumentó a 61.
La lluvia sigue cayendo en el mundo digital. Los coches permanecen secos. Los ingenieros siguen calculando.
El coste del acero frente al silicio
El acuerdo no es sólo una victoria para los fabricantes de automóviles. El Centro de Computación de Alto Rendimiento de Stuttgart (HLRS) también se beneficia. Mantiene su experiencia afilada. Aprende cómo aplicar el poder de la supercomputación a los dolores de cabeza de la ingeniería del mundo real.
La industria automotriz es el mayor usuario de este poder. Piense en la creación de prototipos. Necesitas un coche físico para saber si funciona. Pero construir ese auto es lento. Es caro. Sólo puedes construir un prototipo cuando todos los componentes ya están especificados. ¿Si te pierdes un detalle? Empiezas de nuevo. Eso quema dinero y tiempo.
Monika Wierse, de Porsche, lo explica de manera sencilla. La estrategia es clara: construir el menor número posible de prototipos físicos.
“Tenemos la directiva estratégica de desarrollar con el menor número de prototipos físicos posible”.
Tomemos como ejemplo el Taycán. El primer modelo totalmente eléctrico. Antes de que se estampara una sola chapa de acero, ésta había dado vueltas virtualmente alrededor del Nordschleife de Nürburgring. Innumerables veces. Esto permitió a los ingenieros comprobar el circuito de refrigeración de la batería de alto voltaje y los motores eléctricos mucho antes de la realidad. Podrían ver si soportaría demandas extremas. La simulación encuentra la mejor solución incluso cuando los requisitos se contradicen.
Aerodinámica, ruido y accidentes
Los servidores habituales de la empresa se encargan de tareas sencillas. Pero algunos trabajos necesitan una supercomputadora. Las máquinas HLRS. Estos se encargan de la gestión del agua. Aerodinámica. Aeroacústica. Y pruebas de choque.
La aerodinámica influye en el consumo de combustible. Dicta el manejo. Define la comodidad. ¿Aeroacústica? Ese es el ruido del interior cuando bajas la ventanilla o abres el techo corredizo. Las pruebas de choque virtuales son mucho más baratas que destrozar autos reales.
La precisión ha cambiado el juego. Wierse señala que las pruebas virtuales ahora alcanzan una resolución de nivel milimétrico. Los ingenieros pueden ver si una costura pegada se rompe. Pueden comprobar si un punto de soldadura se mantiene.
Para hacer esto, necesitas un modelo virtual. Pero una supercomputadora no funciona como una computadora portátil. Una PC procesa instrucciones secuencialmente. Una supercomputadora funciona en alto grado de paralelo. Divide grandes problemas en pedazos más pequeños y los resuelve todos a la vez.
Piense en el hardware. Un teléfono inteligente o una PC tiene un número bajo de núcleos de procesador, de uno o dos dígitos. Las supercomputadoras HLRS tienen cientos de miles de núcleos. Están diseñados para procesamiento paralelo.
Derribando a la bestia
Esta diferencia de hardware cambia la forma en que los ingenieros construyen modelos. El coche virtual debe dividirse en secciones sensibles. Estas secciones deben intercambiar datos físicamente relevantes. Temperaturas. Efectivo. Deformación. Propiedades de vibración.
Divide el modelo para que los cálculos se ejecuten eficientemente en paralelo.
La capa exterior consta de millones de superficies 2D. Se envuelven alrededor de la forma 3D del coche. Estamos hablando de cifras que superan con creces los diez millones de rostros. El modelo también ingiere datos materiales. Densidad. Resistencia a la tracción. Valores determinados experimentalmente. Como cómo vibra un componente específico.
Es un esfuerzo enorme. Pero el resultado es un coche que funciona antes de existir. Un coche que es más barato de desarrollar. Y más seguro. La pregunta sigue siendo: ¿cuánto más podemos hacer antes de que la propia física se convierta en el cuello de botella?
El coste oculto del agua virtual
Conseguir que una supercomputadora proporcione respuestas más rápido que los equipos convencionales no se trata sólo de aportar más potencia al problema. Requiere algoritmos de computación paralela que estén perfectamente adaptados al hardware. Si el código no se adapta al paradigma, la enorme infraestructura paralela simplemente se queda ahí, inactiva.
Una vez realizado el trabajo de preparación, iniciar la simulación real es aburrido. Ningún ingeniero de Porsche tiene que viajar al HLRS de Stuttgart. Un clic desde cualquier máquina de desarrollo inicia el trabajo. Los resultados regresan automáticamente.
“Nunca lo llamamos así, pero en términos de TI, esto es Cloud Computing”, explica Wierse. “Transferencia directa, segura y automatizada.”
Cinco segundos de lluvia, dos días de crisis
Las matemáticas detrás de las simulaciones de gestión del agua de Porsche revelan la magnitud de la computación de alto rendimiento. Para simular una lluvia intensa en todo el vehículo, el sistema utilizó 256 núcleos de CPU. La lluvia duró sólo cinco segundos en el mundo virtual. ¿El tiempo de cálculo en tiempo real? 53 horas.
Atravesar un charco de 15 centímetros de profundidad a 30 km/h tardó prácticamente dos segundos. Eso requirió 512 núcleos trabajando durante 105 horas seguidas.
Estos números son intimidantes. La mayoría de las empresas dudan.
El director general de HLRS, Bastian Koller, conoce estas dudas. Los usuarios nuevos se preocupan por los costos. Se preocupan por la seguridad de los datos. Se preocupan por la calidad del soporte.
La solución no es un argumento de venta. Es una conversación de ingeniería.
Sin mínimos, sin contratos
El objetivo de la consulta inicial no es firmar un contrato. Está analizando el alcance del problema. Los ingenieros necesitan ver si los algoritmos de simulación existentes pueden incluso ser paralelizados para supercomputadoras.
No hay cuotas mínimas de uso. No pagas por la capacidad reservada.
“Sólo se factura lo que realmente se utiliza”, afirma Koller.
Este modelo reduce la barrera de entrada. Las empresas pueden tantear el terreno sin comprometerse a una revisión masiva de la infraestructura. El riesgo pasa de los gastos generales fijos a los costos informáticos variables.
¿Vale la pena? Para dinámica de fluidos compleja, sí. ¿Para todo lo demás? Probablemente no. Las ganancias de eficiencia no aumentan linealmente. Requieren problemas específicos de carga pesada.
Rompiendo barreras para las pymes en la informática de alto rendimiento
Reducir el coste de entrada a la informática de alto rendimiento (HPC) no es sólo cosa de los gigantes tecnológicos. La Universidad de Stuttgart, que alberga el HLRS, se asoció con el Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT) en 2010 para lanzar SICOS BW. Esta entidad reduce activamente los obstáculos iniciales para las pequeñas y medianas empresas (PYME). No sólo hablan en eventos de la industria; Proporcionan asesoramiento empresarial concreto sobre programas de financiación y conectan a las empresas con los socios necesarios.
Tomemos como ejemplo el proyecto financiado por la UE “FF4EuroHPC”, que concluyó en el verano de 2023. El HLRS coordinó este esfuerzo de tres años en el que participaron múltiples centros de supercomputación europeos.
“En este marco, las PYME podrían solicitar financiación para un experimento empresarial de un año de duración… esencialmente una prueba del tema.”
Este enfoque permite a las empresas sumergirse sin un riesgo inicial enorme. Más allá de las funciones de asesoramiento, el HLRS dirige una Academia de Supercomputación para el desarrollo profesional a tiempo parcial. También operan Centros de soluciones especializados para industrias específicas: automotriz, industrias creativas y ahora tecnología médica.
Conectando actores de la industria
Estos centros reúnen a usuarios, investigadores y proveedores de software. La lógica es simple. Todas las empresas de un sector específico enfrentan desafíos computacionales similares.
El Centro de soluciones automotrices funciona desde 2010. Se centra en cinco áreas clave:
– Propulsión del vehículo
– Estructura del vehículo
– Física del vehículo
– Automatización y conectividad
– Numérica y digitalización.
La red es estrecha. Cerca de 50 miembros pertenecen a este centro, entre ellos pesos pesados como Audi, BMW y Porsche. Esta proximidad ya ha provocado colaboraciones precompetitivas en proyectos conjuntos.
Casos de uso del mundo real
La lista de industrias que utilizan sistemas HLRS se está expandiendo rápidamente. Considere la posibilidad de un especialista en tecnología aeroespacial y de propulsión que fabrique ventiladores para control climático. Su potencia informática interna chocó contra una pared. Las simulaciones requerían una resolución espacial tan alta que sólo la identificación de las fluctuaciones de presión y las turbulencias podía predecir los niveles de ruido detectables por el oído humano. Los recursos de HLRS resolvieron esto.
Una empresa de ingeniería especializada en seguridad contra incendios también utilizó la potencia informática de Stuttgart. El diseño de estructuras especiales, como centros comerciales, a menudo choca con los códigos de construcción. Para eludir las estrictas normas, utilizaron evaluaciones de seguridad alternativas mediante simulaciones de incendios. Esto requiere calcular cada segundo de un incendio en pequeños intervalos de tiempo. Lo que a sus sistemas internos les llevaría semanas, les llevó menos tiempo en la red HLRS.
El fabricante de ascensores TK Elevator utilizó la misma infraestructura para un nuevo concepto de ascensor. Simularon funciones clave para analizar el ruido y las vibraciones de la marcha. El equipo de HLRS incluso permitió una visualización en realidad virtual del proceso de diseño del ascensor.
Más allá de la simulación tradicional
Koller, director general de HLRS, predice que muchas más empresas confiarán pronto en los superordenadores. La definición de informática de alto rendimiento está cambiando.
“Durante mucho tiempo, HPC equivalía a simulaciones. Pero eso está cambiando.”
Hoy en día, el análisis de Big Data y los algoritmos de IA generan intensas demandas computacionales. Las supercomputadoras también son esenciales aquí. El HLRS ya ha actualizado sus sistemas para manejar estas cargas de trabajo específicas. Este cambio técnico apoya a las empresas que actualmente exploran la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Este artículo forma parte de una publicación especial en colaboración con el Centro de Computación de Alto Rendimiento de Stuttgart (HLRS). Aquí puedes descargar la edición completa de Wissenschaft extra.
