Los procesadores de escritorio de Intel mantenían una división bastante clara entre los Core i5 y los Core i7, que no solo eran más potentes: también ofrecían soporte para el Hyper-Threading, lo que significa que por cada núcleo de proceso teníamos soporte para dos hilos de ejecución.

Esa opción desaparecerá pronto de esa familia, y ni los Core i5 ni los Core i7 contarán con Hyper-Threading. En lugar de eso Intel reservará dicha tecnología para los futuros Intel Core i9. No todo son malas noticias, porque los Core i7 llegarán a tener hasta 8 núcleos de proceso.

Si quieres Hyper-Threading, tendrás que ir a por los Core i9

Esta decisión no ha sido aún confirmada oficialmente por Intel. Los datos provienen de la base de datos de SiSoft Sandra, donde han aparecido los resultados de las pruebas de rendimiento del inminente Intel Core i7-9700K.

Este procesador cuenta con nada menos que 8 núcleos de proceso (hasta ahora el máximo eran 6), pero en esas pruebas parece quedar patente que no hay soporte para Hyper-Threading. Esos núcleos tienen una frecuencia base de 3,6 GHz, pero con Turbo pueden llegar a 4,9 GHz. Se espera que tengan un precio de unos 350 dólares, que es el mismo en el que se sitúan los Core i7 más potentes en la actualidad.

¿Qué pasa entonces con Hyper-Threading? No desaparece, y de hecho será la nueva opción diferencial de los Core i9. El primero de esos modelos con Hyper-Threading será el Core i9-9900K, que tendrá 8 núcleos de proceso y 16 hilos de ejecución, y que podrá llegar con Turbo a los 5,0 GHz, aunque su precio también subirá sensiblemente hasta los 450 dólares según las estimaciones.

Por qué esto no es mala idea

Aunque algunos podrían criticar la decisión de Intel, la medida tiene cierto sentido. Pocos escenarios son capaces de aprovechar al máximo tantos hilos de proceso, y lo cierto es que contar con un sistema con el Core i7-9700K con 8 núcleos será perfecto para muchos otros ámbitos en los que los 8 hilos de proceso serán más que suficientes (juegos incluidos).

Para aquellos que trabajen con herramientas muy optimizadas para el multi-hilo (como renderizado 3D, por ejemplo), el Core i9-9900K y sus sucesores tendrán ventaja frente a las mayores frecuencia de reloj de los modelos Core i5 e i7 sin Hyper-Threading.

Es cierto que este movimiento de Intel parece demostrar que la empresa parece estar quedándose sin margen de maniobra a la hora de diferenciar sus chips: las frecuencias de reloj no suben ya demasiado, y hace tiempo que la apuesta es más a la eficiencia que a la potencia.

Queda por ver, por supuesto, si Intel es capaz de dar el salto por fin a los 10 nm, una tecnología de fabricación que se le está resistiendo más de lo que muchos desearíamos.

Vía | Ars Technica
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Cuando uno habla de clústeres se imagina gigantescas instalaciones con grandes y pesadas máquinas que además de ocupar un enorme espacio también tiene una capacidad de computación asombrosa. Todo evoluciona, y hace tiempo que el concepto de clúster se puede aplicar a proyectos mucho más modestos pero igualmente sorprendentes.

Es precisamente lo que la empresa japonesa Idein ha logrado con su PiZero Cluster, una placa base que sirve como pilar fundamental de la creación de un clúster en el cual es posible conectar 16 Raspberry Pi Zero, esos diminutos PCs con los que los creadores de la Raspberry Pi nos sorprendieron hace pocas semanas.

Un cluster de bajo coste a tu disposición

La placa PiZero Cluster tiene 32 puertos microUSB para ofrecer tanto la conexión de corriente como la de datos, además de dos puertos USB para cada tarjeta RPi Zero y 16 conectores RJ45 para poder ofrecer conectividad Ethernet 10/100. Aunque no se ha desvelado aún el coste de la placa, esas 16 Raspberry Pi Zero tienen un coste de tan solo 80 dólares (cinco dólares cada una), algo casi ridículo para un concepto como un clúster.

El responsable de la idea, Koichi Nakamura, mencionaba que el objetivo de este experimento es poder aprovechar la capacidad combinada de las CPUs y GPUs de todas las Raspberry Pi Zero para una solución con diversos sensores en la que están trabajando, además de para poder grabar información en las memorias eMMC de sus dispositivos a través de los puertos USB de esta placa.

Aunque la placa ya está funcionando no han podido probarla como ellos querrían, y el problema es el que tenemos todos: no hay suficientes Raspberry Pi Zero en el mercado. La demanda es tan elevada que la Raspberry Pi Foundation, a pesar de estar fabricándolas en masa, no da abasto.

¿Qué podemos hacer con un clúster basado en Raspberry Pi Zero?

Por definición un clúster de ordenadores es un conjunto de máquinas que trabajan juntas y que en muchos aspectos podrían contemplarse como un único sistema. Este tipo de sistemas es distinto de la computación grid ya que en los clústeres todos los nodos ejecutan la misma tarea que es controlada y planificada por software.

Aunque tradicionalmente este tipo de sistemas han estado dirigidos a las grandes empresas y a grandes supercomputadores -el IBM Sequoia, el tercer supercomputador más potente del mundo según la lista TOP500 es uno de ellos- hace tiempo que es posible crear clústeres "domésticos". En Linux son muy conocidos los clústeres Beowulf que permiten entre otras cosas reaprovechar viejos equipos para desarrollar soluciones como las de este singular clúster integrado en una cajonera de IKEA de 30 dólares.

Hay dos grandes ventajas en estos sistemas. La primera, la potencia combinada que permite trabajar en problemas con mucha más capacidad de proceso a nuestra disposición. La segunda, la tolerancia a fallos: aunque uno de los nodos (en nuestro caso, de las Raspberry Pi Zero) deje de funcionar, el sistema mantendrá su funcionamiento, pero además son sistemas fáciles de escalar y de gestionar.

Hay muchas aplicaciones para este tipo de clústeres, y entre ellas está cualquier tarea especialmente exigente en recursos de computación que se pueda paralelizar. Aquí hay numerosos ejemplos que dejan claro que cuantos más "trabajadores" pongamos manos a la obra, más rápido se obtendrán resultados.

Estos clústeres son precisamente ideales para experimentar con computación paralela, una disciplina altamente especializada que tiene aplicaciones en todo tipo de ámbitos. Uno de ellos es especialmente notorio en los últimos tiempos: la minería bitcoin es perfectamente factible en clústeres como el que estamos plateando, y de hecho ya hay tutoriales que precisamente ofrecen este tipo de alternativa con clústeres menos ambiciosos también basados en las Raspberry Pi.

También es posible aprovechar estos clústeres para tareas servidoras que ganarán en capacidad y eficiencia gracias a esa escalabilidad y tolerancia a fallos, pero hay otro ámbito especialmente interesante. Ahora que la investigación en inteligencia artificial está a la orden del día, podremos plantear nuestras propias soluciones en este ámbito combinando plataformas como TensorFlow con este tipo de clústeres. Aunque TensorFlow no está especificamente preparado para las Raspberry Pi, es posible utilizarlo allí siguiendo estas instrucciones. Y este es como decimos uno de los posibles usos de estos sistemas tan curiosos.

De un proyecto paralelo a un producto comercial

Aunque la idea original no era esa, Nakamura ha recibido tal cantidad de comentarios y sugerencias que han convertido este proyecto en uno de sus futuros productos a comercializar, y de hecho están preparando una campaña de financiación colectiva en la que teóricamente ofrecerán el primer lote de estas placas esta misma primavera.

La idea de Nakamura no es nueva: desde que aparecieron estos miniPCs han ido apareciendo diversas iniciativas que han demostrado que las Raspberry Pi pueden hacer cosas sorprendentes no solo de forma individual, sino también combinándolos en este formato. Ya hace unos meses aparecían por ejemplo tutoriales como este para combinar cuatro Raspberry Pi de forma relativamente sencilla y aprovechar sus prestaciones de forma conjunta.

Esa idea fue a mucho más con creaciones como las de la empresa Resin.io que hace tiempo que trabaja en este tipo de soluciones con la Raspberry Pi. Su "Beast 2" está en pleno desarrollo tras el éxito de su primer clúster, un verdadero "minimonstruo" en el que lograron combinar 120 Raspbery Pi. Está claro: ya no solo podéis disfrutar de vuestros miniPCs: también de vuestros miniclústeres.

Vía | CNXSoft
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Intel ha mostrado recientemente uno de sus últimos productos, al que ha denominado Knights Ferry. Es por ahora un prototipo, con lo que aún no lo podremos ver en el mercado. Sin embargo, nos muestra por dónde están yendo los fabricantes.

Empezaremos con las características técnicas de esta criatura. Con una apariencia de tarjeta gráfica (es decir, se conecta al slot PCI-Express de la placa base), Knights Ferry contiene 32 núcleos a 1.2 GHz., cada uno de los cuales es capaz de emular cuatro hilos de ejecución. En total son 128 hilos los que son visibles por el sistema operativo, todo en un formato muy reducido. Es posible que también permitan instalar varios de estos módulos en paralelo, aunque los detalles más técnicos no se han hecho públicos.

Esta bestia sirve, cómo no, para la computación masiva de datos, y más concretamente para aplicaciones y sistemas operativos que permitan aprovechar tantos núcleos simultáneamente. Es algo que se lleva moviendo desde hace varios años con productos como NVidia Tesla, y que en un sector muy específico del mercado se utiliza y mucho. Por ejemplo, en el cálculo de ciertos datos científicos o en el campo del renderizado a gran escala.

Knights Ferry es, como ya hemos dicho, un producto que se encuentra en un estado de continuo estudio y evolución, actualmente un simple prototipo. Su fecha de lanzamiento podría situarse a finales del 2010 para los primeros productos, con una fabricación más estable a lo largo de los años sucesivos.

Varios núcleos, ese es el camino a seguir

El común denominador que desde años llevan siguiendo los fabricantes es el de estudiar el campo del procesamiento en paralelo. Ya hace tiempo que disponemos de microprocesadores de varios núcleos, y los dos grandes fabricantes (Intel y AMD) siguen esta evolución.

Este tipo de procesadores ofrecen una mayor potencia de cálculo al integrar varios núcleos de proceso. Aunque no es exactamente la multiplicación (es decir, un procesador de dos núcleos no es el doble de rápido que uno de un núcleo), la mejora es sustancial, más aún si las aplicaciones están programadas y preparadas para el paralelismo.

Y es precisamente este campo el que debe mejorar, y mucho. Gran cantidad de las aplicaciones de corte profesional (sobretodo las que se programan específicamente para ser ejecutadas sobre núcleos de tipo Tesla, o sobre granjas de datos) se desarrollan utilizando técnicas que permiten dividir los datos para ser ejecutados de forma paralela. El software doméstico que todos manejamos no lo está, pero en un futuro tendrá que adaptarse o el esfuerzo de las empresas de hardware habrá sido en vano.

El cómo y el cuándo es algo incierto. Hay decenas de técnicas, pero el paralelismo es un campo muy complejo y avanzado que será mejor tomar con tiempo y calma. Una vez más se vuelve a cumplir eso de que lo que entra en el mercado profesional termina llegando a los usuarios domésticos. O terminará llegando, vamos.

Vía | NordicHardware.