Green Computing: Computación Ecológica Trabajo final- Energías Renovables

I.S.F.D. Nº 3 Julio César Avanza. Prof.: Dra. Claudia Manfredi

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 1

Índice

Tema Pág.

-Causas de la crisis energética a nivel internacional y su enfoque desde el campo

de la informática……………………………………………………………………………….2

-La crisis energética y el desempeño de las supercomputadoras……………………….3

- Marco Legal Argentino……………………………………………………………………….5 -Inserción de la temática en el Diseño curricular…………………………………………...5 -Estrategia didáctica……………………………………………………………………………5

- Solución planteada a la problemática propuesta: Green Computing…………………..6 -Ventajas y Desventajas de la solución planteada…………………………………………10 -Puntos de incertidumbre………………………………………………………………………10 -Bibliografía y su análisis………………………………………………………………………10 -Glosario…………………………………………………………………………………………11

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 2

Causas de la crisis energética a nivel internacional y su enfoque

desde el campo de la Informática

En los primeros años de este siglo, gran parte del debate energético estuvo centrado en la preocupación por el agotamiento de los recursos energéticos, particularmente, de los combustibles fósiles. Sin embargo, los recientes desarrollos en las técnicas de extracción de “shale gas” en Estados Unidos- y en nuestro país en Vaca Muerta- y de “oil sands” en Canadá, despuntan un nuevo paradigma energético en el mundo, que no está centrado en la escasez. Nuevos desafíos, quizás más preocupantes, se vislumbran en el horizonte, dado que existe un creciente consenso en la comunidad científica acerca de que el calentamiento global y el cambio climático que experimenta la Tierra son producidos, en buena parte, por el uso de combustibles fósiles. El dilema actual se parece a la tortura de Tántalo, quien fue condenado por los dioses a vivir en un lago con el agua hasta la barbilla, bajo un árbol repleto de frutas. Cada vez que Tántalo, desesperado por el hambre o la sed, intentaba tomar una fruta o beber el agua, los frutos se alejaban inmediatamente de su alcance y el agua descendía imposibilitándolo para beberla.

De la misma forma, aún si estuviéramos rodeados de combustibles fósiles, sería perjudicial usarlos de manera indiscriminada.

En este escenario, la alternativa de usar en forma más eficaz nuestros recursos energéticos juega un rol crucial. La energía más barata y limpia es la que no se usa.

Es más barato ahorrar una unidad de energía que producirla. El objetivo de la eficiencia energética es usar los mínimos recursos energéticos posibles para lograr un nivel de confort deseado. Esta elección debe convertirse en el protagonista de la matriz energética nacional. Ya que tiene sentido tanto en lo económico como en lo ambiental. Al usar menos combustibles para hacer las mismas actividades:

se disminuye el costo de los usuarios. O la los usuarios?

se reduce la necesidad de ampliar la infraestructura energética.

se mitigan las emisiones de gases de efecto invernadero, responsables del calentamiento global.

se preservan los recursos energéticos.

se posibilita que sectores de menores recursos puedan acceder a los beneficios de la energía.

Pero, ¿cómo interpreta e interpela estas cuestiones el campo de la Informática?

“…aún si estuviéramos rodeados

de combustibles fósiles, sería

perjudicial usarlos de manera

indiscriminada.”

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 3

La crisis energética y el desempeño de las

supercomputadoras

En los últimos años, las métricas de potencia y consumo energético han dirigido el diseño del hardware de la computación, incluyendo CPUs multi-core y aceleradoras como por ejemplo las GPUs. El diseño con conciencia de la potencia y energía también ha dominado las grandes instalaciones de supercomputadoras y sistemas de cloud computing. La alta demanda energética tiene serias consecuencias financieras, medioambientales, y en muchos casos también sociales. Además de cambiar el diseño tradicional del hardware, enfocado exclusivamente a aumentar la velocidad de procesamiento, es necesario desarrollar software para gestionar los recursos hardware y permitir adaptarse a determinados niveles de potencia y consumo energético. El diseño de los sistemas de cómputo ha tenido, por décadas, el único objetivo de incrementar la velocidad de procesamiento. Podría decirse que el requerimiento de hacer computadoras cada vez más rápidas vino principalmente de la computación de altas prestaciones, cuyo fin es acelerar la ejecución de aplicaciones computacionalmente complejas, normalmente científicas. Para estas aplicaciones se diseñaban supercomputadoras con la única intención de aumentar la cantidad de operaciones de coma flotante por segundo (FLOPS, FLoating-point OPerations per Second ). Esto se ve reflejado en la lista del TOP500, que utiliza la métrica FLOPS para determinar el orden de clasificación de las supercomputadoras. Sólo importaban las prestaciones y, principalmente para el dueño de la supercomputadora, la relación precio/ prestaciones, pero esto ha cambiado. En la actualidad, el diseño de los sistemas de cómputo tiene como principal restricción el consumo energético, cambio que se ha producido primordialmente por la influencia de distintos factores: -Las supercomputadoras se volvieron tan grandes que llegan a consumir tanta electricidad como una ciudad, no solo por su consumo específico sino también por la energía requerida para refrigerar el sistema y así asegurar su correcto funcionamiento, que se traduce en un enorme costo económico y, posiblemente, ecológico y social. Se estima que cada 4 años el gasto en energía es equivalente al costo de adquisición de la supercomputadora. Según datos del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), por cada watt (W) de energía consumido, se gastan 0,7 W de refrigeración para disipar la energía. Dado el tamaño actual de las supercomputadoras, el consumo energético de las mismas es tan elevado que producen un tremendo impacto económico. En 2005, el gasto anual de energía eléctrica del LLNL ya era de 14,6 millones de dólares. En 2002, el Dr. Eric Schmidt, CEO de Google, dijo lo que más importa a los diseñadores de computadoras de Google no es la velocidad sino el consumo energético, porque los centros de datos pueden consumir tanta electricidad como una ciudad. A modo de ejemplo, la represa Hidroeléctrica El Chocón, que cuenta con dos obras sobre el río Limay, El Chocón y Arroyito, tiene una generación media anual de 3.600 GWh. Google consume anualmente 2.600 GWh, es decir, para hacer funcionar a Google sería necesario destinarle el 72% de la energía total generada por

“Las supercomputadoras

se volvieron tan grandes

que llegan a consumir

tanta electricidad como

una ciudad, no solo por su

consumo específico sino

también por la energía

requerida para refrigerar el

sistema y así asegurar su

correcto funcionamiento,

que se traduce en un

enorme costo económico

y, posiblemente, ecológico

y social.”

Centro de data Google

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 4

ambas instalaciones hidroeléctricas. También podríamos decir que el consumo de estos supercentros de datos es equivalente al gasto energético anual de una provincia como Entre Ríos (Fuente: CAMMESA). El consumo energético no solo tiene un impacto económico. La falta de explotación de las energías renovables y limpias hacen que la producción energética también afecte en lo ecológico y social. Cabe resaltar que la mayor cantidad (y más grandes) de las supercomputadoras del mundo están en EEUU. La mitad de la energía eléctrica en éste país se produce con carbón. Impactando fuertemente en el medio ambiente, y la salud y riesgo de vida de las personas, por causa de la extracción del mineral y la contaminación por combustión del carbón, entre otros. -Otro factor tiene su origen en la revolución de los dispositivos móviles, de quienes cada vez se espera que realicen más procesamiento con iguales capacidades energéticas que obtienen de sus pequeñas baterías. -El factor restante es conocido como power wall, y se refiere a una limitante física impuesta por la capacidad de refrigeración que puede alcanzarse utilizando técnicas convencionales (otras técnicas implicarían un aumento excesivo del costo). Para estudiar la evolución de los procesadores, y observar el cambio que ha significado la consideración energética en el diseño de los mismos, utilizaremos la figura 1. Hasta el año 2005 no solo se ha doblado el número de transistores cada 18-24 meses (línea verde) para incrementar las prestaciones de los procesadores (ley de Moore), sino que también se ha doblado el consumo energético. A partir del 2005 el número de transistores continuó incrementándose, pero el consumo energético (línea celeste) se mantuvo constante. Este logro está basado en el desarrollo de procesadores con múltiples cores (núcleos) que trabajan a una menor frecuencia de reloj (menor cantidad

tienen que tener continuidad Figura 1: Evolución de los procesadores. Fuente: Intel

de ciclos de reloj por unidad de tiempo). Enfocándonos en el dominio de nuestro interés- la computación de altas prestaciones- podríamos decir que el gran hito que determinó la nueva era de la supercomputación ecológica data de 2007. En ese año, una nueva entidad denominada Green500, surgida como alternativa o complemento del TOP500, publica su primera lista que clasifica a las Supercomputadoras de mayor eficiencia energética del mundo.

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 5

Esta clasificación considera el rendimiento por W (FLOPS/W) de cada supercomputadora al ejecutar un cierto benchmark, donde el diseño y el uso ecológico son los factores que tienen una relación directa con el resultado alcanzado. No hice correcciones porque es copia textual de Internet

Marco Legal Argentino

Con el decreto N° 140/2007 del Poder Ejecutivo Nacional, que declara de interés y prioridad nacional el uso racional y eficiente de la energía en todo el territorio del país, se ha dado un paso importante. Sin embargo, dada la relevancia y potencialidad del UREE en la problemática energética y el largo camino que nos falta recorrer, es prioritario incluirla en la agenda política nacional.

También existe la LEY 26.692 de Promoción de la Industria del Software, sin embargo, respecto al desarrollo de software orientado a la reducción de consumo energético no existe reglamentación alguna.

¿Cuál es tu opinión respecto a esta temática? Supongo que lo comentaras en el oral

Inserción de la temática en el Diseño Curricular En vista de todo lo expuesto hasta el momento, resulta de vital importancia formar a los estudiantes con sentido crítico, conciencia colectiva y ecológica respecto a las nuevas tecnologías. El papel que ellos jugarán como actores principales en el desarrollo y uso de estas tecnologías obliga a incluir la temática de la crisis energética en el currículo, ofrecer un espacio de debate e investigación, y clarificar conceptos que atraviesen la temática. Como futuros técnicos, programadores, analistas o ingenieros de sistemas, se espera que los alumnos posean los valores éticos- profesionales que enaltezcan el cuidado del medio ambiente, la seguridad y bien colectivos, y desarrollen aquellas capacidades necesarias para desempañarse proactivamente en pos de tecnologías alternativas beneficiosas con el planeta y la humanidad. Examinando el diseño curricular actual correspondiente al Técnico en Informática, encontré varios puntos donde podría insertarse la temática de la crisis energética y su relación con el campo informático, a continuación los detallo:

Año Materia Tema/ Contenido

4º Física Energía eléctrica.

Tecnologías Electrónicas Fundamentos de la electricidad.

Laboratorio de Hardware Arquitectura de computadoras. Instalaciones

eléctricas. Cálculo.

6º Sistemas digitales Arquitectura de computadoras. Ciclos de

instrucción, máquina y reloj.

Laboratorio de sistemas operativos

Selección de un servidor. Rendimiento.

7º Evaluación de proyectos Benchmarks.

Estrategia didáctica

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 6

-Análisis de artículo:

http://bitelia.com/2013/04/reducir-consumo-electrico-computadora cita el articulo con la fecha y el autor, acá o en la bibliografía

-Redacción de informe. ¿cuál es la idea conductora del informe? O la problemática atratar?

-Proyecto de investigación:

Busca en la página de Greenpeace el ránking de electrónicos:

Artículo que clasifica las marcas por su respeto al medio ambiente.

Comenta la importancia que crees que tienen los siguientes criterios de la clasificación:

Utilización de sustancias peligrosas.

Reciclaje de componentes.

Uso de componentes reciclados.

Consumo en la fabricación de equipos.

Solución planteada a la problemática propuesta: Green Computing

En función de la bibliografía debes armar cual sería la solución, no es necesario que me copies el aticulo, recordá que solo vas a tener no más de 20 minutos.

La experiencia internacional indica que, en general, es más barato ahorrar una unidad de energía que

producirla. Así es como el UREE (Uso Racional y Eficiente de la Energía) se convierte en protagonista fundamental de las matrices energéticas de los países desarrollados. El UREE y el aprovechamiento de los recursos energéticos renovables son dos caras de una misma moneda. Al disminuir las demandas energéticas, los aportes de fuentes renovables comienzan a jugar un rol más significativo. Se disminuyen las emisiones y se desarrollan tecnologías para aprovechar nuevas fuentes renovables. Esta sinergia puede generar nuevos emprendimientos, empleo y desarrollo económico.

Programa GENREN. Proyectos

adjudicados. Potencia total:

895 mw

Eólica 754 mw Biocombustibles 110,4 mw Pequeños aprovechamientos hidros 10,6 mw Solar fotovoltaica 20 mw

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 7

Desarrollar software para gestionar los recursos hardware y permitir adaptarse a determinados niveles de potencia y consumo energético maximiza energéticamente el uso de los dispositivos electrónicos, que año a año crecen, se potencian y multiplican. En este contexto se define el campo de la computación ecológica como el estudio y práctica del diseño, fabricación, uso y disposición de las computadoras, servidores y subsistemas relacionados (como monitores, impresoras, almacenamiento y sistemas de redes y comunicación) eficientes y efectivas con un impacto mínimo o nulo en el ambiente.

Green Computing comprende el uso eficiente de los recursos. Su objetivo es reducir el uso de materiales peligrosos, maximizar la eficiencia de la energía durante el ciclo de vida de producción, y promover el reciclado o biodegrabilidad de los productos y desechos fabriles. En muchos casos los consumidores no toman en cuenta el impacto ecológico a la hora de comprar sus computadoras, solo prestan atención a la velocidad de sus prestaciones y al precio. Sin embargo, a mayor velocidad de procesamiento se requiere mayor poder energético, trayendo el problema de la disipación del calor, que necesita más energía eléctrica para mantener al procesador en la temperatura normal de trabajo. Los diseñadores de hardware ya han planeado varias estrategias para colaborar con la reducción del consumo energético, desde la fabricación del equipo hasta su reciclado. Las grandes compañías (Intel y AMD), han tomado conciencia sobre esta necesidad del uso eficiente de los recursos en la producción de los mismos.

Tasa de demanda eléctrica argentina- FUENTE: CAMMESA

Los efectos de las computadoras en el ambiente deberían ser considerados en cuatro aspectos: diseño ecológico, fabricación ecológica, uso ecológico y eliminación ecológica. Este trabajo no pretende ahondar sobre el desarrollo de nuevas tecnologías hardware que tengan una mayor eficiencia energética

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 8

(diseño ecológico), sino la gestión mediante el software del hardware existente para reducir el consumo energético (uso ecológico).

En los últimos tiempos, la eficiencia energética se ha transformado en uno de los factores influyentes en el desarrollo de aplicaciones. En el campo de la Computación de Altas Prestaciones (HPC, High Performance Computing), se están realizando investigaciones orientadas no solo a disminuir la energía consumida, sino también en un sistema de gestión de energía que dada una aplicación y un plataforma HPC presente alternativas de ejecución dependientes de: el consumo energético, la potencia máxima (capacidad de la infraestructura eléctrica y el equipo de refrigeración) y el rendimiento. En HPC la eficiencia energética es un factor que limita el desarrollo de aplicaciones, ya que la cantidad de energía necesaria para procesar las grandes cantidades de datos se ha convertido en un problema al cual cada vez se debe prestar más atención. Además de la eficiencia energética, se debe tener en cuenta: la escalabilidad de los sistemas y el precio de la energía eléctrica. La gran cantidad de energía consumida reduce la escalabilidad de los sistemas, lo que los hace menos útiles a largo plazo. Por lo tanto, no solo se debe estudiar y analizar la escalabilidad con respecto al problema y la arquitectura, sino también se debe orientar la misma al consumo total final de las aplicaciones, para que por un lado no supere la cantidad de energía eléctrica que se nos suministra y por el otro, esté acorde a los gastos económicos disponibles. Por ello, se trabajaron las siguientes líneas de investigación: Línea de investigación Conceptos Resultados y objetivos

Caracterización energética de los sistemas y predicción de potencia

La caracterización energética puede ser utilizada para comparar sistemas, para conocer el comportamiento energético del sistema bajo estudio y así diseñar aplicaciones con conocimiento de la energía, y ser un soporte para la construcción de modelos de predicción de potencia (plataformas basadas en CPUs y GPUs). La predicción de la potencia es necesaria debido a que, en general, los sistemas no disponen de dispositivos internos de

En referencia a la temática de caracterización energética de los sistemas, se ha estudiado la influencia de los modelos de programación paralela y escalado de frecuencias de CPUs en sistemas de computación de altas prestaciones de memoria compartida. También los factores influyentes en el consumo energético de los sistemas de cómputo de altas prestaciones basados en CPUs y GPUs. Posteriormente, se ha propuesto una metodología para caracterizar la

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 9

medición, en tiempo real, de la potencia demandada; dispositivos externos son imprácticos para sistemas con gran número de nodos y procesadores por nodo. El objetivo de la predicción de potencia es permitir el desarrollo de algoritmos DVFS que no podrían ser propuestos sin esta información.

potencia de sistemas de computación de altas prestaciones de memoria compartida. La metodología involucra la búsqueda de factores influyentes en la potencia del sistema, realizando un análisis de sensibilidad de las propiedades de la carga de trabajo y parámetros del sistema en el comportamiento de potencia. La carga de trabajo considera aspectos de cómputo y comunicaciones de las aplicaciones. Esta metodología es similar a trabajos previos, pero Se ha propuesto un esquema de mayor profundidad que puede ayudar a mejorar la caracterización del sistema. También se han realizado estudios sobre el impacto del sistema de Entrada/Salida en la eficiencia energética.

Diseño de algoritmos de escalado dinámico de frecuencia y tensión (DVFS, Dynamic Voltage and Frequency Scaling ).

La reducción de la tensión suministrada a un circuito reduce el consumo energético, sin embargo, incrementa el retardo de las compuertas lógicas que fuerza a reducir la frecuencia de reloj para que el circuito continúe trabajando correctamente. Basándose en este concepto, los algoritmos DVFS intentan reducir el consumo energético realizando cambios dinámicos de la frecuencia de reloj de los cores.

Se ha propuesto un algoritmo de mejora de la eficiencia energética para sistemas de memoria compartida basado en la aceleración de los relojes de los cores en momentos de bajo paralelismo. Asimismo, se está avanzando en la búsqueda de nuevas oportunidades orientadas a mejorar aún más la eficiencia energética. Se está trabajando en la construcción de modelos para predicción de potencia de sistemas basados en CPUs que luego permitirá ampliar el espectro de propuestas de algoritmos DVFS. Estos son los casos de algoritmos cuyos objetivos podrían estar orientados a obtener la mejor relación

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 10

energía-rendimiento, limitar la potencia demandada (útil para sistemas alimentados por fuentes energéticas limitadas y de potencia variable-planta solar o eólica), entre otros.

Los estudios aquí expuestos tienen como objetivo formar recursos humanos a nivel de grado y postgrado. Actualmente, en la Universidad Nacional del Comahue, se está finalizando una tesis de Licenciatura en Ciencias de la Computación en el tema de Computación de Altas Prestaciones Ecológica con GPUs. Además, se está desarrollando un trabajo de investigación para la tesis de doctorado a presentar en la Universidad Nacional de La Plata, cuyo tema es Computación de Altas Prestaciones Ecológica en Cloud Computing. Recientemente, se ha incorporado una becaria de investigación alumno que trabaja en la línea Computación de Altas Prestaciones Ecológica con CPUs.

Ventajas y desventajas de la solución planteada

Ventajas Desventajas

Disminuir la demanda energética.

Disminuir las emisiones de gases. Nuevas fuentes de trabajo,

emprendimientos.

Desarrollo de nuevas tecnologías.

Formación de recursos humanos.

Resistencia al cambio de paradigma.

Oposición de los fabricantes de hardware.

Tiempo extenso de desarrollo.

El continuo cambio de las tecnologías digitales, significara estudios constantes en el modelo de programación para adaptarse a la realidad actual.

Algunos que veas desde tu rol docente?

Puntos de incertidumbre Como se ha ya citado en la Ley de Moore, el crecimiento de transistores seguirá su curso, por lo que, ya sea a través de estas técnicas desarrolladas o nuevas estrategias que surjan en el futuro, las tecnologías para la eficiencia energética serán primordiales para el avance de la informática y la electrónica. Las líneas de investigación planteadas son el inicio de tecnologías a desarrollar, considero que más que puntos de incertidumbre son generadoras de interrogantes, puntapiés para la continua evolución de la informática. Como cuales?

Bibliografía

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 11

- Balladini J., Casanova B., Morán M., Uribe F., De Giusti A. (2013) Aspectos energéticos de sistemas de computación. En Facultad de Informática, Universidad Nacional del Comahue (Ed.), XV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación 2013 Paraná Entre Ríos. Neuquén, Argentina.

- De Giusti A., Rodríguez I., Pousa A., Chichizola F., Pettoruti J., Eguren S., Naiouf M.

(2013) Cloud Computing en HPC. En Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-

LIDI) - Facultad de Informática – UNLP (Eds.), XV Workshop de Investigadores en

Ciencias de la Computación 2013 Paraná Entre Ríos. La Plata, Argentina.

- Montes de Oca E., De Giusti L., De Giusti A., Naiouf M. (2013) Análisis de la escalabilidad y el consumo energético en soluciones paralelas sobre cluster de multicores y GPU para un problema con alta demanda computacional. Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI) Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata. La Plata, Buenos Aires, Argentina. CONICET - Javier Balladini, Claudio Zanellato, Enzo Rucci¹, Armando De Giusti (2013) Estudio energético de los sistemas de computación. En Facultad de Informática, Universidad Nacional del Comahue (Eds.) WICC 2012. Neuquén, Argentina.

- Patricia P. (2013) La ecología llega a la informática: Excess reduce el consumo energético de los sistemas. Recuperado el 03/06/2014 de http://www.tendencias21.net/La-ecologia-llega-a-la-informatica-Excess-reduce-el-consumo-energetico-de-los-sistemas_a28040.html

- Gil S. (2014) La energía más barata y limpia es la que no se usa. Recuperado el 03/06/2014 de http://argentinainvestiga.edu.ar/noticia.php?titulo=la_energia_mas_barata_y_limpia_es_la_que_no_se_usa&id=2111#.U433W3aGc5Y

- Gómez J.,Delgado Sotés J.J.(2012) Green Tic: La llave de la sostenibilidad. Recuperado el 03/06/20124 de http://www.coit.es/publicaciones/bit/bit190/entradillacafe190.pdf

- Klitenik F., Mira P., Moldovan P. (2009) El mercado eléctrico argentino (22). Dirección de información y conyuntura. Ministerio de economía y Finanzas Públicas. Recuperado el 03/06/2014 de http://www.mecon.gov.ar/peconomica/informe/notas_tecnicas/22%20NOTA%20TECNICA%20Nivel%20de%20Actividad%20%20inf%2070.pdf

La bibliografía de referencia, está constituida por actas de congreso en su mayoría, también artículos de páginas de universidades, y notas técnicas de origen gubernamental. Son informes actuales, y los datos conseguidos resultan fiables, y a mi entender cercanos a la realidad. He podido comparar con otra literatura que estuve leyendo para preparar el trabajo que finalmente no fue incluida, pero sirvió para enriquecer la idea global y que resultó ser el eje central de este informe.

GLOSARIO

CPUs Multicore: Un procesador multinúcleo es aquel que combina dos o más microprocesadores independientes en un solo paquete, a menudo un solo circuito integrado. Multiprocesamiento es un Procesamiento simultáneo con dos o más procesadores en un computador. Estos procesadores se unen con un

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 12

canal de alta velocidad y comparten la carga de trabajo general entre ellos. En caso de que uno falle el otro se hace cargo

GPUs: Unidad de procesamiento gráfico o GPU (Graphics Processing Unit) es un coprocesador dedicado al procesamiento de gráficos u operaciones de coma flotante, para aligerar la carga de trabajo del procesador central en aplicaciones como los videojuegos o aplicaciones 3D interactivas. De esta forma, mientras gran parte de lo relacionado con los gráficos se procesa en la GPU, la unidad central de procesamiento (CPU) puede dedicarse a otro tipo de cálculos (como la inteligencia artificial o los cálculos mecánicos en el caso de los videojuegos).

Cloud Computing: El cloud computing es un paradigma, relativamente nuevo, de cómputo distribuido que se presenta como una evolución natural del concepto de clusters y grids. Proporciona grandes conjuntos de recursos virtuales (hardware, plataformas de desarrollo, almacenamiento y/o aplicaciones), fácilmente accesibles. En pequeñas y medianas empresas la subutilización de los recursos de computación sumado a los altos costos de la adquisición de la infraestructura, su mantenimiento, y el consumo energético provocó que varias mudaran su plataforma informática a una Cloud pública.

FLOPS: En informática, las operaciones de coma flotante por segundo son una medida del rendimiento de una computadora, especialmente en cálculos científicos que requieren un gran uso de operaciones de coma flotante. Es más conocido su acrónimo, FLOPS, por el inglés floating point operations per second.

Coma flotante: La representación de coma flotante (en inglés floating point, „punto flotante‟) es una forma de notación científica usada en las CPU, GPU, FPU, etc, con la cual se pueden representar números racionales extremadamente grandes y pequeños de una manera muy eficiente y compacta, y con la que se pueden realizar operaciones aritméticas.

Power Wall: limitantefísica impuesta por la capacidad de refrigeración que puede alcanzarse utilizando técnicas convencionales.

Benchmark: es el resultado de la ejecución de un programa informático o un conjunto de programas en una máquina, con el objetivo de estimar el rendimiento de un elemento concreto, y poder comparar los resultados con máquinas similares.

TOP500: es un ranking de las 500 supercomputadoras más poderosas del mundo. El proyecto se inicia en 1993 y publica una lista actualizada cada seis meses. La primera actualización de cada año se realiza en junio, coincidiendo con la International Supercomputer Conference, y la segunda actualización se realiza en noviembre en la IEEE Supercomputer Conference.

HPC: informática de alto rendimiento (high-performance computing) Shale gas: El gas de lutita, también conocido como gas de esquisto1 o gas

pizarra (en inglés: shale gas), es un hidrocarburo en estado gaseoso que se encuentra en la formaciones rocosas sedimentarias de grano muy fino. Este tipo de gas natural se extrae de zonas profundas en terrenos donde abunda el esquisto, las lutitas o las argilitas ricas en materia orgánica. El interior rocoso del esquisto presenta baja permeabilidad, lo que impide su ascenso a la superficie. Por ende, para la extracción comercial de dicho gas, es necesario fracturar la roca hidráulicamente.

Oil sands: son granos de arena o, en algunos casos, rocas porosas de carbonato que están íntimamente mezcladas con un crudo muy pesado, tipo asfalto llamado bitumen. El bitumen es muy viscoso para ser recuperado por

Green Computing: Computación Ecológica

Brenda Fioramanti- Energías Renovables- Profesorado ETP 13

técnicas tradicionales de recuperación de petróleo. Contienen cerca del 10- 15% de bitumen, y el resto es arena u otros materiales inorgánicos.

Cluster: El término clúster (del inglés cluster, "grupo" o "racimo") se aplica a los conjuntos o conglomerados de computadoras construidos mediante la utilización de hardwares comunes y que se comportan como si fuesen una única computadora.

Grids: La computación grid es una tecnología innovadora que permite utilizar de forma coordinada todo tipo de recursos (entre ellos cómputo, almacenamiento y aplicaciones específicas) que no están sujetos a un control centralizado. En este sentido es una nueva forma de computación distribuida, en la cual los recursos pueden ser heterogéneos (diferentes arquitecturas, supercomputadores, clusters...) y se encuentran conectados mediante redes de área extensa (por ejemplo Internet)

Nodos de cómputo: En un sistema multiprocesador, el «nodo de cómputo» es cada uno de los procesadores que lo componen.

Escalabilidad: es la propiedad deseable de un sistema, una red o un proceso, que indica su habilidad para reaccionar y adaptarse sin perder calidad, o bien manejar el crecimiento continuo de trabajo de manera fluida, o bien para estar preparado para hacerse más grande sin perder calidad en los servicios ofrecidos.

Green500: Esta organización premia, desde 2007, la eficiencia energética en supercomputación así como la tecnología de alto rendimiento.

LLNL: El Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (del inglés Lawrence Livermore National Laboratory, también conocido como LLNL) es un centro FFRDC (Federally Funded Research and Development Center, un centro de desarrollo e investigación financiado con fondos federales de los Estados Unidos) fundado por la Universidad de California en 1952. Está financiado principalmente por el Departamento de Energía de los Estados Unidos (DOE) y gestionado por una sociedad denominada Lawrence Livermore National Security, LLC (LLNS)

Ley de Moore: La ley de Moore expresa que aproximadamente cada dos años se duplica el número de transistores en un circuito integrado.1 Se trata de una ley empírica, formulada por el cofundador de Intel, Gordon E. Moore, el 19 de abril de 1965, cuyo cumplimiento se ha podido constatar hasta hoy.

UREE: El uso racional de la energía eléctrica es el uso consciente para utilizar lo estrictamente necesario. Esto lleva a maximizar el aprovechamiento de los recursos naturales que en la actualidad comienzan a escasear en todo el mundo.

DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling): técnica ampliamente utilizada con el objetivo de reducir el consumo energético de la CPU

Algoritmo: se puede definir como una secuencia de instrucciones que representan un modelo de solución para determinado tipo de problemas. O bien como un conjunto de instrucciones que realizadas en orden conducen a obtener la solución de un problema. Por lo tanto podemos decir que es un conjunto ordenado y finito de pasos que nos permite solucionar un problema.