Pero 13 años más tarde podríamos seguir asombrándonos si se hace cierto el comunicado de IBM, que desde hace unas semanas está haciéndose eco por diferentes medios, de presentar un sistema de computación al famoso concurso americano de preguntas y respuestas Jeopardy!. Dicho sistema se denomina Watson y lleva años preparándose en el contexto del proyecto DeepQ&A (Question&Answer, Pregunta&Respuesta) en el Watson Research Center de IBM (el centro de investigación más importante de IBM ubicado al norte de la ciudad de Nueva York, y que ya se llamaba Watson mucho antes de especular con este nuevo sistema). En el concurso Jeopardy! se incluyen preguntas de ámbito histórico, político, cultural y científico, y en algunas ocasiones hay aspectos irónicos o formas engañosas de realizar las preguntas que para un sistema automático es extremadamente complicado de analizar, pues no se trata de procesar las palabras, sino las semánticas, los significados conjuntos en una frase. Todo ello en tiempo restringido y sin ningún tipo de ayuda externa (conexión a Internet,…).

El inmenso esfuerzo del proyecto DeepQ&A no solamente se queda en el impacto mediático que pudiera tener que Watson compitiera a gran nivel en el concurso televisivo, sino que su objetivo se cumpliera dotando de un nivel de procesamiento automático del lenguaje natural, incluyendo tareas de recuperación de información, aprendizaje automático, razonamiento y representación del conocimiento, hasta ahora no conseguidas. Este estudio dirigiría el futuro en la automatización de respuestas, negocio inteligente, análisis y manejo de información automático, generación de resúmenes, y ayuda a la decisión de una manera más fiable y precisa.

La clave del nivel de cómputo necesario para afrontar este reto humano, se basará en la capacidad de cómputo masivamente paralelo de la arquitectura que subyace en Watson. Básicamente serán 8 módulos del tamaño de frigoríficos los que se dispondrán en el estudio de televisión, pero a día de hoy, se puede imaginar que en un futuro a corto o medio plazo, ese sistema podría llegar a miniaturizarse a tamaños de proporciones más humanas.

El siguiente vídeo expone (en inglés) algunas de las claves de Watson:

Pinche aquí para ver el vídeo

Por otra parte, desde hace ya unos meses sabemos del ambicioso proyecto internacional Blue Brain Project (BPP) en el que IBM ofrece el músculo para simular el cerebro humano a nivel biológico y llegar a dotar de efectivo aprendizaje a una poderosa máquina (o mejor dicho sistema de cómputo). De hecho, España se unió al proyecto en Mayo de 2009 a través del denominado Cajal Blue Brain. Pero por ahora, eso lo dejamos de lado…

El fabricante de procesadores Intel lleva un tiempo interesado en concienciar a los programadores en las nuevas necesidades y buenas prácticas de programación con vistas al presente y futuro inmediato. En este sentido ha lanzado un servicio web de exploración de código denominado Intel Parallel Universe. La herramienta está disponible desde http://paralleluniverse.intel.com/ y está pensada para recabar información de manera automática de un código fuente de un programa informático para conocer su posible escalabilidad en plataformas de varios núcleos de cómputo. De hecho, el sistema ofrecerá gráficas para mostrar la escalabilidad (lo bien que se portará la aplicación) en sistemas de 1, 2, 4, 8 y 16 núcleos de cómputo. El uso de la herramienta es gratuito, solamente se necesita estar registrado y subir los códigos (de menos de 20MB) en versión final de 32 bits. Intel ha anunciado que en breve estará disponible para otras plataformas.

Dejo por aquí un vídeo demostrativo:

CES es una mediática conferencia de la electrónica de consumo, que consigue unir el mundo del ocio, contenidos y electrodomésticos más tecnológicos. En el contexto de este blog me ha llamado especial atención el lanzamiento de Toshiba, que según muchos analistas ha sido el bombazo de la conferencia: Cell TV.

En el sector de la televisión, los 3D han sido la apuesta ganadora de la conferencia, pero quizá no la más innovadora pues prácticamente todos los fabricantes han llevado alguno de estos modelos. Para nosotros, y para otros analistas (ver abajo, enlaces de interés), la apuesta de riesgo e interés ha sido la de Toshiba con su CellTV, un televisor con un procesador Cell (Cell Broadband Engine) para dotarle de capacidades de procesamiento multimedia como ningún otro de la competencia (según Toshiba con 143 veces mayor poder de cómputo que una serie similar de televisores).

Remontándonos al origen del procesador Cell podemos sugerir ciertas lecturas (o simplemente búsquedas en cualquier buscador), pero de modo resumido se puede decir que el núcleo fundador del multiprocesador heterogéneo fue la alianza STI (Sony para contenidos, Toshiba para la circuitería e IBM para el diseño del procesador). Sony utilizó el procesador para integrarlo en la videoconsola Playstation3, IBM para sus servidores y estaciones de trabajo de altas prestaciones, y le tocaba a Toshiba integrarlo en su línea de productos de consumo.

¿Qué posibilita tanto poder computacional?, según el fabricante, este Cell TV ofrece tecnología real de súper resolución, una mejora visual a las señales SD y HD para ofrecerla en 1080p Full HD, resoluciones de hasta 3840×2160 (denominado Quad-HD o 4k-by-2k), mejora en la experiencia de navegación por internet, ajuste automático del nivel de brillo con respecto a las condiciones locales de la habitación hasta contrastes dinámicos de 9.000.000:1, frecuencias de refresco de hasta 480 Hz en imagen 2D y 240 Hz en modo 3D, y motores de conversión de contenido 2D a 3D. Especialmente interesante son las propuestas de interacción visual, capacidad de contralar el aparato de manera visual a través de 3D Motion Gesture Control que podría dar lugar a infinidad de aplicaciones. Como era de esperar, incluyendo un Cell, se tendrían componentes de un tradicional ordenador de sobremesa, disco duro de 1TB, reproductor Blu-Ray, capacidad wifi, conectividad de voz sobre IP para videoconferencia y todo ello con tamaños de 55 a 65 pulgadas. Toshiba clama que ya en Japón se han llegado a vender del orden de 1000 unidades en un mes que ha estado en el mercado a unos 10.000$ cada uno.

Desde su comienzo, hace ya casi año y medio, este blog ha enfatizado su interés en las propuestas de consumo y altas prestaciones. Predecíamos que, tarde o temprano, la tecnología más doméstica haría uso de la supercomputación, que penetraba en el sector de consumo, y por tanto convergiendo. Hace un año también apuntábamos a similares experiencias con el uso de tecnologías visuales, de consumo y de altas prestaciones en entornos de salón: http://www.madrimasd.org/informacionidi/noticias/noticia.asp?id=38179&tipo=g

Enlaces de interés:

http://www.cesweb.org/

http://tacp.toshiba.com/mediahub/BlogEngine/post/CELL-TV.aspx

http://www.xataka.com/eventos/cell-tv-lo-mejor-de-ces-2010

http://www.neoteo.com/cell-tv-la-proxima-generacion-de-tv-toshiba.neo

http://www.pcworld.com/article/156829/toshibas_cell_tv_ups_the_hd_ante.html

http://www.i4u.com/article22550.html

http://www.eetimes.com/showArticle.jhtml;?articleID=222200664

Leo en diferentes fuentes la última noticia respecto al, ya casi eterno, lanzamiento del Intel Larrabee. Pero antes de nada, ¿qué es Larrabee?, ¿y cuáles son las últimas noticias respecto a la supercomputación de consumo?

Además de ser una minúscula ciudad de unas 200 personas del Estado de Iowa, y de algún que otro poblado en Estados Unidos, Larrabee es el nombre estratégico que recibió (en honor al Parque Larrabee del Estado de Washington) un dispositivo híbrido entre componente gráfico (procesador gráfico o GPU) y co-procesador de altas prestaciones del gigante Intel. Fue anunciado hace ya más de 3 años como la alternativa de cómputo de altas prestaciones cuando los fabricantes de hardware gráfico ampliaban su negocio gracias al poder de cómputo que ofrecía su material, y que competía directamente con los procesadores centrales (CPUs) de consumo.

Larrabee se presentaba mundialmente en la prestigiosa conferencia SIGGRAPH 2008, en Los Angeles, y posteriormente en otras grandes conferencias (de hecho no hace mucho en la Intel Developer Forum 2009). Lo hacía como prototipo que estaba a la vuelta de la esquina, como un dispositivo totalmente programable para ofrecer aceleraciones y cómputo vectorial de gran poder de cálculo con un mínimo de 8 y hasta 32 núcleos de procesamiento basados en sus conocidos procesadores x86, así como un procesador gráfico para renderizar espectaculares, y aún no vistos, gráficos foto realistas. Más sobre el Larrabee, la computación visual y cómo cambiaría el mundo del desarrollo de videojuegos nos lo puede contar Dog McNabb, ingeniero de aplicaciones de Intel en este vídeo.

Pero pasó el 2008 sin muchas más noticias, y fue pasando el 2009 sin apenas movimiento, salvo el anuncio de que el dispositivo se lanzaría en 2010. Intel debió calcular algo mal la dimensión del problema y el esfuerzo que costaría, pues hace tan solo unos días que anunciaba que su Larrabee no competería, al menos por el momento, en el segmento del hardware gráfico, donde Nvidia y AMD/ATI son básicamente las reinas en solitario. Advertía que Larrabee saldría al mercado para cubrir la demanda del HPC (High Performance Computing, o Computación de Altas Prestaciones) y que en primera instancia aparecería como nueva plataforma de desarrollo de software. Mucho se ha hablado de que Intel buscaba en Larrabee el acceso como procesador gráfico de la nueva generación de videoconsolas, como la Playstation4, pero este anuncio de abandono en el sector GPU no ha debido ser fácil de digerir.

Para mitigar el castigo de este anuncio, Intel lanzaba otra noticia sobre un modelo experimental de procesador basado en 48 núcleos de cómputo, que permitiría cambiar el modelo de cómputo tradicional, que renovaría la forma en la que interactuamos con los ordenadores, que permitiría interactuar con las máquinas de forma visual mediante técnicas de visión artificial, y todo ello con un reducido coste energético. Este vídeo de Intel lo explica muy bien, insistiendo en la necesidad de cambiar el concepto de la programación y pensar en un modelo paralelo para extraer el beneficio de las arquitecturas venideras. Es momento de cambiar el chip (nunca mejor dicho).

Mientras tanto, AMD/ATI continua con su esfuerzo por impulsar el estándar OpenCL de cómputo vectorial de altas prestaciones sobre diferentes arquitecturas, y Nvidia presenta la  nueva generación de hardware gráfico entrando en el segmento del HPC. La generación Nvidia Fermi, anunciada en septiembre-octubre en el Graphics Technology Conference (GTC) 2009 en San Jose, California, se retrasará un poco más de lo esperado, pero dentro del primer cuarto de 2010, y entrará por la puerta grande en el sector de HPC con novedosos avances respecto a sus equipos Teslas predecesores.

Más información respecto a lo aquí comentado se puede extraer de:

http://www.semiaccurate.com/2009/12/04/intel-kills-consumer-larrabee-focuses-future-variants/

http://arstechnica.com/hardware/news/2009/12/intels-larrabee-gpu-put-on-ice-more-news-to-come-in-2010.ars

http://www.theregister.co.uk/2009/12/04/larrabee_slips/

http://www.maximumpc.com/article/news/intel_cancels_larrabee_graphics_chip

Proyecto Intel Larrabee:

http://software.intel.com/en-us/articles/larrabee/

Para describir las últimas aplicaciones en este campo se presentaron trabajos provenientes de centros como Universidad de Almería (UA), Universidad de Alcalá de Henares (UAH), Universidad Autónoma de Madrid (UAM), Universidad Complutense de Madrid (UCM), Universidad de Jaén (UJ), Universidad Jaume I (UJI), Universidad de Murcia (UM), Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), Universidad Politécnica de Valencia (UPV), Universidad de Santiago de Compostela (USC), Universidad de Valladolid (UVA), CSIC, Mediapro Research y Universidad Rey Juan Carlos (URJC). Además, se ofrecieron diferentes tutoriales introductorios a las últimas tecnologías GPGPU, CUDA, OpenMP y programación Playstation3, especialmente diseñados para estudiantes y otros investigadores que quisieran adentrarse en esta nueva línea de investigación y desarrollo.

IBM abrió con una charla invitada basada en el “Cerebro y la Supercomputación”, a través de su colaboración con el proyecto Blue Brain. Todo ello organizado por la línea CAPO del grupo GAVAB y el grupo GAAP de la Universidad Rey Juan Carlos, y patrocinado por grandes distribuidores de productos de supercomputación, como Supermicro, Bull España y Azken Muga. El material expuesto en las jornadas ya está disponible a través de la web de ANACAP 2009 (sección Programa).

Más información:
www.gavab.es/capo/anacap
www.gavab.es/capo
www.gaapsoluciones.es

Leía el otro día una noticia sobre la importancia extrema de un nuevo resultado de investigación en forma de aplicación: el reconocimiento de caras. Hasta el momento, todas las investigaciones trataban de medir proporciones en las caras para entrenar un clasificador y poder reconocer una cara humana en una base de datos conocida. Métricas y métricas, clasificadores y clasificadores, años de investigación que podrían quedar casi en el olvido una vez se imponga el enfoque adoptado por el Dr. Yi Ma de la Universidad de Illinois at Urbana-Champaign (UIUC).

El equipo investigador aplica modernas técnicas de representación dispersa (sparse representation) y teorías de muestreado comprimido (compressed sensing) para trabajar con la imagen completa de la cara y no solo a partir de la extracción de ciertas características biométricas. La capacidad de su sistema de reconocimiento de caras es totalmente sorprendente para la comunidad científica y es que, bajo un enfoque totalmente diferente al que se venía utilizando, la precisión del reconocedor es muy superior a los de anteriores trabajos, incluso ocultando características esenciales como nariz u ojos, y capaz de superar al cerebro humano (según palabras del propio Dr. Ma).

Enlaces de interés:
Artículo de divulgativo: http://www.wired.com/science/discoveries/news/2008/03/new_face_recognition
Web del proyecto: http://perception.csl.illinois.edu/recognition/Home.html
Artículo científico (PAMI): http://perception.csl.illinois.edu/recognition/Files/PAMI_Occlusion

Rapidmind, la empresa creada hace 5 años por el profesor Michael McCool de la Universidad de Waterloo, fue adquirida por Intel hace una semana. Rapidmind se creó con la vista puesta en la comercialización del sistema de programación Sh que conseguía adaptar y optimizar algoritmos a diferentes plataformas de consumo y altas prestaciones que surgieron a partir de los aceleradores (procesadores gráficos y variados multiprocesadores). Rapidmind creció rápidamente gracias al desarrollo de las arquitecturas multicore para ordenadores personales, que compartían la misma filosofía que los aceleradores citados, así como a la euforia de algunos desarrolladores y empresas por poder adaptar sus algoritmos a variadas arquitecturas sin la necesidad de recodificar en diferentes entornos. Un mismo código, con ayuda de las librerías de Rapidmind, podía ser ejecutado en un procesador basado en múltiples núcleos, en un procesador IBM Cell o en una tarjeta gráfica, sin necesidad de conocer detalles íntimos de estas diferentes plataformas. Como dato histórico, Google adquirió en 2007 Peakstream Inc., otra empresa con objetivos parecidos a los de Rapidmind.

Intel da un paso adelante para unir la tecnología de Rapidmind a la que ya Intel tenía en desarrollo con su Intel Ct technology. Este avance se traduce en las inquietudes que Intel demuestra con la visión de un futuro donde el desarrollo de la concurrencia se hace evidente, y donde la simplificación de la programación concurrente es la clave del desarrollo software para sus procesadores de manera eficiente. La programación concurrente (varios procesadores o núcleos de procesamiento trabajando de forma paralela sobre un único conjunto de datos) es compleja. No es nada nuevo, al igual que la programación orientada a objetos no fue nueva en los años 90, pero fue totalmente asumida por la comunidad de desarrolladores generando una revolución. La programación concurrente y el paralelismo han sido campos de aplicación estudiados desde diferentes perspectivas, pero tradicionalmente desde su componente hardware. En estos momentos, cuando el hardware disponible para el segmento de consumo es necesariamente paralelo para su supervivencia (ver post: Paralelismo de Consumo, ¿futuro de la computación?), se hace evidente que la comunidad de desarrolladores deba adoptar este modelo de programación, y es cuando las empresas fabricantes se esfuerzan por ofrecer herramientas que simplifiquen la programación en sus arquitecturas.

Otra gran apuesta, en este caso de estandarización, por ofrecer un único entorno para la programación sobre sistemas heterogéneos (aceleradores, multicores, móviles, sistemas embebidos,…) es OpenCL. Algunos fabricantes, como Nvidia y AMD-ATI, ya están empezando a ofrecer librerías de desarrollo para sus respectivas plataformas. No se debe olvidar que Nvidia lleva ofreciendo su entorno hardware/software CUDA desde el año 2007, y actualmente se ofrece gratuitamente la versión 2.3 de la SDK para la mayor parte de sistemas operativos de consumo.

Desde que hace aproximadamente un año la multinacional Nvidia anunciara su entrada en el mercado de los dispositivos móviles con el procesador Nvidia Tegra poco se ha sabido de la revolucionaria propuesta. Fuimos testigos en la conferencia Nvision en agosto de 2008 de cómo un dispositivo móvil conseguiría soportar la reproducción de vídeo de alta definición durante 10 horas ininterrumpidas sin recargar. Allí mismo se demostró cómo desde el aparato se podía enviar la señal de vídeo de 720p HD a través de una salida HDMI a un proyector digital para el disfrute de las 100 o 200 personas que se dieron cita. El dispositivo competiría en un mercado relativamente vacío entre el iPod de Apple por su interfaz y acceso al contenido y la Blackberry de RIM por su conectividad, integración y productividad.

Hace muy poco se anunciaba que la tecnología Tegra también entraría en el segmento de los netbooks, haciendo el primer dispositivo de acceso a Internet (mobile internet device, MID) con soporte HD de 1080p, reproducción de música durante 25 días seguidos con una recarga del dispositivo o la posibilidad de jugar a videojuegos a 46 frames por segundo. La experiencia de acceso al contenido en internet estará respaldada por un acuerdo reciente entre Nvidia y Adobe para acelerar en sus procesadores gráficos contenido Flash (que por ejemplo poseen 80 de los websites top 100 en importancia). La filosofía de Nvidia es el dotar de una máxima experiencia visual a los usuarios de este tipo de miniordenadores.

El procesador Nvidia Tegra es realmente una arquitectura multiprocesador heterogénea compuesta por una unidad de procesamiento central (CPU), un novedoso procesador de vídeo HD y un procesador gráfico de ultra-bajo consumo. Lo que hace realmente potente de los dispositivos que integren esta tecnología será la capacidad de administración del consumo energético. Esta eficiencia se obtiene principalmente por la  demostrada facilidad de los procesadores especializados en el cómputo paralelo de conseguir altas prestaciones de cómputo y bajos consumos energéticos. Esta filosofía de diseño se viene utilizando en los procesadores gráficos desde hace ya muchos años y en el segmento de las CPUs a partir de los sistemas multi-cores desde 2005-06, momento en el que el cómputo paralelo se hace una necesidad y por el que en este blog se le ha dedicado especial atención. Los dispositivos Tegra tienen prevista su salida al mercado a partir de la segunda mitad de 2009, es decir, en breve.

Enlaces de interés:
Presentación Tegra en Nvision 2008 (.pdf)
Productos Nvidia Tegra
GPU Acceleration for Flash Player
Nvidia Tegra-based devices revolutionize the MID market

Desde los aproximadamente 5 MHz de un antiguo procesador 8086 de 29.000 transistores de 1978 hasta los 3.8GHz de un Pentium 4HT672 de 125 millones de transistores y lanzado en 2005, los avances tecnológicos han sido muchos, pero fundamentalmente una aplicación se ha visto mejorada por ejecutarla en máquinas progresivamente más rápidas. Sin embargo, la frecuencia de reloj no seguirá aumentando, es demasiado costoso.

El consumo energético se dispara con aumentos de frecuencia por encima de ciertos umbrales y hoy en día ya no es posible comprar un ordenador de 4GHz porque la estrategia de los fabricantes cambió finalmente de rumbo en 2005. Ya con la salida de Intel Pentium 4 en 2000, se incluía mayor soporte para instrucciones que favorecían el procesamiento en paralelo de datos (SIMD, single instruction multiple data) y la tecnología Hyperthreading (HT Technology), que de un modo virtual podía mejorar hasta un 30% la efectividad de un procesador para que fuera visto por el sistema operativo como si fueran dos. En 2005, y tras la imposibilidad de aumentar las frecuencias de reloj, se opta por seguir la estrategia que ya antes los fabricantes de chips gráficos habían elegido, multiplicar los núcleos de procesamiento a favor de disminuir las fuentes de calor reduciendo las frecuencias de trabajo. Aparecen los Pentium D y Pentium Extreme Edition, que incluyen por primera vez sistemas de dos núcleos (dual-core) en un procesador. A diferencia de otros sistemas multiprocesador con dos procesadores (dual-processor) independientes, el sistema dual-core contiene dos núcleos de procesamiento que comparten el mismo chip. Este sistema es tecnológicamente más avanzado, más barato, aunque ligeramente más limitado por compartir memoria cache entre otros. Es conveniente observar que un sistema dual-core no es incompatible con la tecnología Hyperthreading, por lo que sus dos núcleos pueden llegar a verse como cuatro núcleos de procesamiento en ciertas condiciones.

Del sistema dual-core inicial llegan sus extensiones naturales: multi-core, que lideran las actuales tecnologías y que abren el camino para que los sistemas sigan siendo de consumo, aumentando la eficiencia energética y ofreciendo una vía libre para la recordada Ley de Moore, que predecía que cada 18 meses el número de transistores por unidad de superficie se duplicaría y que estaba llegando a su fin por una cuestión energética.

Entonces, la pregunta ahora es si los desarrolladores están preparados para empezar a sacar partido a la tecnología. Haciendo un símil simplista, es como si los los gobiernos y fabricantes de coches hubieran posibilitado crear coches para volar a varias alturas, y en las autoescuelas siguieran enseñando a conducir en el plano. Buen momento, con Bolonia, para rehacer alguna asignatura y entrar de lleno en el mundo de la supercomputación de consumo.

Este artículo está basado en:

http://isdlibrary.intel-dispatch.com/isd/2530/Understanding_Dual_Processors.pdf

La idea que persigue la empresa NVIDIA es poder dotar de un supercomputador personal a cada investigador que desee mejorar el rendimiento de sus soluciones algorítmicas. Para ello, NVIDIA ha integrado un equipo Tesla en un ordenador de consumo y propone su arquitectura CUDA como medio de acelerar una solución sobre su plataforma de bajo coste y altas prestaciones.

Entre los temas que se tratarán:
- NVIDIA Architecture. TESLA and GPU architecture
- Programming with CUDA. An overview of CUDA programming model, with examples of applications, pointing to critical aspects of code optimization
- Practical example of application, with speedup and challenges details, from Dr. Gianni De Fabritiis  (from Accellera / UPF).

Más información sobre el NVIDIA Tesla Personal Supercomputer:
http://www.nvidia.com/object/personal_supercomputing.html

Audiencia de interés: Cualquier investigador con interés en optimizar el rendimiento de sus soluciones algorítmicas
Fecha: Martes 31 de marzo, 15:00 h
Lugar: Salón de Grados del Edificio Departamental I – Cámpus de Móstoles – Universidad Rey Juan Carlos
C/Tulipan S/N, 28933 Móstoles (Madrid)