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Los chips de netbook crean una nube de bajo consumo
Usando un grupo de los mismos procesadores que normalmente aparecen en netbooks y dispositivos móviles similares, los investigadores han creado una arquitectura de servidor poderosa que consume menos energía que una bombilla.
Pequeña maravilla: Cada nodo de la matriz rápida de nodos debiluchos (FAWN) tiene un solo procesador AMD Geode de 500 megahertz, 256 megabytes de RAM y una sola tarjeta flash compacta de cuatro gigabytes. El clúster FAWN más grande construido hasta la fecha consta de 21 nodos.
La arquitectura, denominada matriz rápida de nodos débiles, o FAWN, ofrece una forma de disminuir en un orden de magnitud la cantidad de energía utilizada por la infraestructura computacional de gigantes de Internet como Google, Microsoft, Amazon, eBay, Facebook y otros. Si se confirman las predicciones de sus inventores, podría tener un impacto significativo tanto en los resultados finales como en el impacto medioambiental de la computación en la nube.
La energía ahora representa hasta el 50 por ciento del costo de operación de los centros de datos, y en los Estados Unidos, su costo por kilovatio-hora está aumentando. Incluso los recién llegados como Facebook usan hasta $ 1 millón al mes en electricidad, y la Agencia de Protección Ambiental (EPA) proyecta que para 2011, los centros de datos en los Estados Unidos podrían usar hasta 100 mil millones de kilovatios-hora de electricidad, para un total anual. costo de $ 7.4 mil millones, con un impacto de emisiones estimado de 59 millones de toneladas métricas de CO².
FAWN, que se describe en un artículo aún no publicado por David Andersen y su equipo en la Universidad Carnegie Mellon, abordan este problema con una combinación de procesadores relativamente lentos (del tipo que se usa en netbooks y otros dispositivos móviles) y memoria flash (del tipo que almacena datos en cámaras digitales y unidades USB). El resultado algo contradictorio es una arquitectura cuyo rendimiento por vatio de energía es cien veces mejor que el de los servidores tradicionales, que utilizan procesadores más rápidos (pero que consumen mucha más energía) y almacenamiento en disco.
El rendimiento excepcional de FAWN se limita a ciertos tipos de problemas (acceso aleatorio de pequeños fragmentos de información), pero este tipo de tarea intensiva de entrada / salida es exactamente lo que pone a prueba la infraestructura existente de empresas web como Facebook.
Cuando vas a Facebook.com, la página de inicio tiene cientos de elementos de datos individuales, que se traducen en cientos de búsquedas internas, dice Andersen. Las solicitudes de esos cientos de elementos, que incluyen actualizaciones de amigos, la cantidad de mensajes en una bandeja de entrada y más, se entregan a un software especializado, llamado memcached , que almacena datos relevantes en RAM. Memcached evita que las bases de datos basadas en disco de Facebook se vean abrumadas por una manguera contra incendios de millones de solicitudes simultáneas de pequeños fragmentos de información. Amazon, que tiene más o menos el mismo problema que Facebook con su carrito de compras y recomendaciones personalizadas, utiliza una pieza similar de software personalizado, llamado Dynamo, para realizar casi la misma función.
Una forma en que FAWN reemplaza software como memcached y Dynamo es conquistando lo que los científicos de la computación llaman el muro de la memoria, que es la enorme disparidad entre la velocidad a la que el almacenamiento en disco puede alimentar datos a una CPU y la velocidad a la que una CPU, que es mucho más rápido, puede procesar esos datos. (Andersen señala que las CPU modernas utilizan una enorme cantidad de transistores que intentan adivinar qué datos esperar, obteniendo datos por adelantado o almacenándolos en la memoria caché para asegurarse de que el chip siempre tenga un suministro constante de bits para procesar).
Hay dos formas de sortear el muro de la memoria: la primera es aumentar el rendimiento de la memoria de un sistema y la segunda es simplemente ralentizar su CPU. FAWN hace ambas cosas: la memoria flash tiene un acceso aleatorio mucho más rápido que el almacenamiento en disco, y los procesadores más lentos de FAWN requieren menos energía y desperdician menos transistores tratando de adivinar lo que vendrá después.
FAWN se compone de muchos nodos individuales, cada uno con un solo procesador AMD Geode de 500 megahercios (el mismo chip utilizado en la primera computadora portátil One Laptop Per Child de $ 100) con 256 megabytes de RAM y una sola tarjeta flash compacta de cuatro gigabytes. El clúster FAWN más grande construido hasta la fecha, que consta de 21 nodos, consume un máximo de 85 vatios en condiciones del mundo real.
Cada nodo FAWN realiza 364 consultas por segundo por vatio, lo que es cien veces mejor que lo que puede lograr un sistema tradicional basado en disco que trabaja en una tarea intensiva de entrada / salida, como recopilar todos los bits dispares de información necesarios para mostrar una página de Facebook o FriendFeed o un resultado de búsqueda de Google.
Este tipo de rendimiento puede tener aplicaciones más allá del centro de datos, dice Steven Swanson , profesor asistente en el departamento de informática e ingeniería de la Universidad de California en San Diego. El servidor basado en memoria flash de alto rendimiento de Swanson, llamado Gordon, que actualmente existe solo como simulación, es similar a FAWN en su arquitectura, pero fue diseñado con aplicaciones científicas y centros de datos en mente.
El objetivo de Swanson es explotar las cualidades únicas de la memoria flash para manejar problemas que actualmente son imposibles de resolver con otra cosa que no sean las supercomputadoras más poderosas y costosas de la tierra: sistemas con hasta un petabyte de RAM. Trabajamos con el Centro de Supercomputación de San Diego en grandes patrones de genómica y bioinformática, dice Swanson. Queremos hacer consultas muy rápidamente, y si los gráficos de datos no caben en la RAM, se vuelven muy lentos, lo que significa que debe renunciar a la fidelidad en la simulación.
FAWN es la dirección correcta para impulsar, dice Niraj Tolia , investigador del Exascale Computing Lab en HP Labs. Atrás quedaron los días en los que simplemente veíamos el rendimiento en bruto como una métrica, agrega.
Actualmente, FAWN no es adecuado para tareas que requieren un uso intensivo de la CPU, como el procesamiento de video, pero Andersen dice que las iteraciones futuras utilizarán los procesadores Atom más potentes (que Swanson también está contemplando para su sistema Gordon). Habiendo sido diseñados para netbooks, estos procesadores más potentes consumen la misma cantidad de energía que los chips AMD, alrededor de cuatro vatios cada uno. Agregue una fuente de alimentación y algunos equipos de red, y podría ejecutar muy fácilmente un pequeño sitio web en uno de estos servidores, y consumiría 10 vatios, dice Andersen, una décima parte de lo que consume un servidor web típico.
La próxima generación de FAWN es algo que Andersen espera que investiguen los mayores usuarios de centros de datos. Me encantaría que pudiéramos conseguir que Facebook, Google o Microsoft comenzaran a construir clústeres con esto, dice.