Una tesis doctoral, defendida recientemente en la Universidad de La Laguna, abordó uno de los grandes retos de la ciencia moderna: reducir el impacto energético y mejorar la eficiencia en los procesos computacionales, necesarios para la mayoría de los avances científicos. El trabajo, desarrollado por Isidoro Nieves Pérez, bajo la dirección de Vicente Blanco, analiza el rendimiento y la eficiencia energética del programa de simulación Vienna Ab initio (VASP), fundamental en cálculos cuánticos para el estudio de materiales a escala atómica y que utilizan más de 1.400 grupos de investigación en todo el mundo. Su disertación se enmarca dentro del Programa de Doctorado en Ingeniería Industrial, Informática y Medioambiental.
El tribunal, presidido por Casiano Rodríguez, de la Universidad de La Laguna, e integrado por José Carlos Cabaleiro, de la Universidad de Santiago de Compostela, y Gracia Ester Martín, de la Universidad de Almería, recalcaron la complejidad de su proyecto por adentrarse en cuestiones técnicas dentro de la física o química, alejadas del perfil informático del ya doctor. Reconocieron la dedicación y vocación del mismo otorgándole la máxima calificación.
La investigación surge de una inquietud personal a partir de su trabajo junto al profesor Alfonso Muñoz, en el departamento de Física y el Instituto de Materiales y Nanotecnología de la universidad. En este entorno, comenzó a interesarse en el impacto energético de VASP, que requiere de computación de alto rendimiento (HPC, de sus siglas en inglés) para solventar la complejidad de sus cálculos. Con este programa se puede entender y predecir el comportamiento de los materiales, por ejemplo, para el diseño de nuevos componentes, desarrollo de fármacos o avances en la electrónica. Sin embargo, su utilización requiere un alto coste energético. Según relata el propio doctor, hubo un punto de inflexión durante sus estudios en esta materia: “Me llamó la atención que, si bien se hablaba mucho de optimización de código, rara vez se analizara el gasto de energía como una métrica crítica”.
Uno de los aspectos clave que subraya es esa falta de conexión entre el uso científico del software y el aprovechamiento de los recursos en entornos de supercomputación. En la práctica, muchos grupos de investigación priorizan el tiempo de cómputo como indicador de eficiencia, ya que carecen de formación específica para ajustar el sistema y mejorar sus cálculos. Como resultado, programas como VASP pueden llegar a ejecutarse de forma ineficiente. La idea es proponer estrategias que faciliten al personal investigador la selección de los mejores recursos HPC para sus estudios.
En líneas generales, Nieves indaga en el tipo de configuración más eficiente a través de los niveles de paralelización que permite VASP, es decir, en las diferentes maneras en las que se puede distribuir la carga de cómputo entre los múltiples procesadores de la máquina para mejorar las simulaciones. Entre las técnicas de paralelización empleadas se encuentran el estándar de comunicación entre procesos MPI, la programación de memoria compartida OpenMP y la aceleración mediante unidades de procesamiento gráfico (GPU). Al mismo tiempo, también analiza la integración de diferentes arquitecturas CPU y GPU en el consumo energético.
Una de las contribuciones clave de la tesis doctoral fue la implementación de una interfaz para conectar Fortran, el lenguaje de programación de VASP, con la librería de medición de energía (EML, de sus siglas en inglés), desarrollada en la Universidad de La Laguna por el grupo de Computación de Altas Prestaciones en código C. La EML fue una herramienta vital para medir el consumo energético y el tiempo de cómputo de forma detallada sin instrumentación externa, pues permite comunicarse con procesadores Intel y tarjetas NVIDIA dentro de los HPC.
Las pruebas se dividieron en dos etapas que se ejecutaron en el Clúster de computación de altas prestaciones Verode de la propia institución académica. En la fase de experimentación preliminar, se estudiaron diferentes librerías matemáticas, versiones y parámetros del programa para determinar cuál de ellos resultaba más eficiente. La segunda etapa fue el análisis de escalabilidad, donde se puso a prueba cómo se comportaba el sistema y qué opciones resultaban más recomendables dependiendo del tamaño de la muestra de trabajo.
La defensa de la tesis evidenció que no existe una única configuración óptima para la ejecución de VASP. Si bien la versión 6 del programa, la más actualizada, y la librería Intel MKL presentaron mejor eficiencia, el rendimiento y el consumo energético dependen en gran medida del tamaño de la simulación y el tipo de cálculo. En este sentido, las técnicas de paralelización son las que juegan un papel fundamental. Para sistemas pequeños, las CPUs multinúcleo con MPI pueden ser suficientes, en cambio, para las simulaciones más complejas, las GPUs o enfoques híbridos GPU-OpenMP ofrecen mejoras sustanciales.
La investigación abre una línea de trabajo en un contexto donde la computación de altas prestaciones es clave en el desarrollo científico, especialmente con avances como la inteligencia artificial. “No podemos descartar el impacto ambiental que tienen las decisiones tecnológicas”, recuerda no obstante el doctor por la Universidad de La Laguna. Sus conclusiones demuestran que ajustes precisos en la configuración de los programas pueden traducirse en ahorros importantes de energía, tiempo y recursos, lo que refuerza la idea de que la sostenibilidad también se puede construir desde el código.
