El Laboratorio de Sistemas Complejos del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad de Buenos Aires (UBA), de la República Argentina, desarrolla un conjunto de actividades vinculadas a la investigación científica. Está formado por más de 15 investigadores, la mayoría pertenecientes al CONICET, que trabajan en investigaciones interdisciplinarias en la frontera del conocimiento. Sus principales líneas de trabajo pasan por la realización de estudios teóricos y computacionales de paralelismo en sistemas de memoria distribuida y Grid Computing, y en estudios experimentales y computacionales en patrones de crecimiento en electroquímica en celdas delgadas, y en el tratamiento electroquímico de tumores, este último realizado en forma conjunta con el Instituto de Oncologia Angel Roffo de la UBA y el Institute Gustave Roussy, Paris. El Laboratorio posee una larga trayectoria en el uso de tecnologías de computación de alto rendimiento (High Performance Computing), indispensable para poder realizar modelos matemáticos y simulaciones que se puedan contrastar con mediciones experimentales, para la generación de conocimiento y la predicción de comportamientos, en el marco de una práctica multidisciplinaria.

"Este tipo de modelos aplicados a la investigación, requieren de la utilización de computación científica a gran escala, con gran poder de cómputo. Por eso desde hace años trabajamos con tecnologías de High Performance Computing y Grid Computing. Dadas las posibilidades económicas que tenemos, encontramos que la solución pasaba por trabajar con clusters de PCs que nos permiten multiplicar la capacidad de procesamiento", comenta Guillermo Marshall, Director del Laboratorio de Sistemas Complejos.

Solución
Inicialmente se trabajaba con una solución basada en Linux, plataforma en la que la mayoría de los integrantes del equipo contaban con experiencia. Algunos años atrás comenzaron a hacer ensayos con soluciones sobre una plataforma Windows con la que se implementó un cluster no dedicado con 80 máquinas de un laboratorio de alumnos que realizaba procesamiento en paralelo durante la noche. "El éxito de dicho proyecto y la facilidad con que fue implementado nos indujo a presentar a Microsoft un nuevo proyecto, esta vez, para un cluster educativo dedicado bajo el sistema operativo Windows, el mismo recibió una acogida favorable y fue financiado." comenta Marshall.

Entonces, con el apoyo económico de Microsoft, se implementó un cluster para High Performance Computing (HPC) utilizando el Windows Compute Cluster Server 2003, Windows Server 2003 de 64 bits y Windows Compute Cluster Pack sobre 10 servidores para soportar 40 nodos.

"Sobre esta plataforma implementamos una aplicación piloto para probar su funcionalidad y rendimiento, alcanzando resultados muy positivos en términos de escalabilidad y eficiencia en el procesamiento. Esto nos permite inferir que la utilización de una plataforma más amigable y que además está integrada con otros componentes de la infraestructura Windows, acercará a un mayor número de científicos e ingenieros en la industria a las herramientas de HPC, herramientas que en el estadío actual son mayoritariamente utilizadas en centros de investigación y en un entorno Linux", agrega el investigador.

Beneficios
El Windows Compute Cluster Pack soporta al estándar MPI2 de Argonne National Labs; tiene integrado un conjunto de herramientas para la administración del cluster con recursos gráficos que contribuyen a la productividad de quienes lo utilizan. Además, hace uso intensivo del Active Directory de Windows Server. En la implementación se utilizó la Windows Computer Cluster Server 2003 Reviewers Guide, se diseñó una topología de red que separa el tráfico propio de la aplicación del de administración del cluster, se implementó el Microsoft Management Console 3.0, el .NET Framework 2.0 y Desktop Engine de SQL Server. También se montó un Terminal Server para tener acceso al nodo principal en forma remota. La inclusión de Microsoft Visual Studio® para computación en paralelo resulta en una efectiva herramienta para el debugging en aplicaciones en MPI.

Es posible ejecutar aplicaciones en MPI directamente desde una sesión de Visual Studio y especificar el número de procesos a utilizar en la aplicación, y si se crea breakpoints en la ella, se puede dejar que los dichos breakpoints se apliquen a todos o a alguno de los procesos por medio del filtrado.

"En definitiva, hemos comprobado que la plataforma Microsoft para High Performance Computing cumple con nuestras expectativas de estabilidad y facilidad de uso. Muchos proyectos que estamos llevando adelante hoy en día no habrían sido posibles sin el apoyo de Microsoft y Microsoft Research, las cuales sin ningún tipo de condicionamiento nos dieron los recursos y nos pusieron frente a interlocutores válidos (científicos) para poder llevar adelante esta iniciativa. Es muy razonable pensar que la computación paralela se generalice al ambiente Windows, de la misma manera como se generalizó la infraestructura Windows en la computación serial", concluye Guillermo Marshall.