Entrevista a Mario Storti – UNL

–Les presentamos al Dr. Mario Storti, , desde los 90 que viene lidiando con los sistemas de HPC y en lo personal lo considero una de las personas que mas saben al respecto y que generosamente ha sabido compartirlo–

-Se podría presentar? 

Como formación soy Licenciado en Física del Instituto Balseiro e hice mi Doctorado en la Universidad Nacional del Litoral. Actualmente soy Profesor en la UNL e Investigador Principal del CONICET. Mi especialidad es la Mecánica Computacional aplicada a la ciencia e ingeniería, es decir resolver problemas de la Mecánica del Continuo, especialmente Mecánica de Fluidos, por métodos numéricos.

-Nos podría contar su historia con la supercomputación?

Empezamos allá por comienzos de los años ’90 haciendo unos experimentos de paralelismo con MPI entre dos estaciones de trabajo Digital Alpha. Era todo más bien experimental que códigos de producción. Por esa época programábamos en Fortran. Allá por 1994 empezamos a usar Linux y programar en C++, así que ya por 1998 teníamos un pequeño cluster Beowulf con varias máquinas Pentium y un switch Fast Ethernet (100 Mbps). El trabajo más importante consistió en el desarrollo de un programa de Elementos Finitos orientado a Mecánica de Fluidos Computacional (CFD) llamado PETSc-FEM el cual es Software Libre y con el cual hemos realizado muchas simulaciones tanto para uso académico como para trabajos concretos con la industria. Desde calcular el flujo alrededor de muelles en el Río Paraná, hasta flujo hipersónico y aerodinámica de autos de carrera. Hay videos de muchas de las simulaciones en la página web del código http://www.cimec.org.ar/pescfem. El código por supuesto corre en paralelo con MPI usando la librería PETSc desarrollada en los laboratorios Argonne (ANL). En cuanto a nuestras contribuciones desde el punto de vista científico relacionadas con el paralelismo podemos mencionar el desarrollo de un precondicionador para el método de Descomposición de Dominios.

-Y hoy sobre que líneas está trabajando?

Uno de los temas más fuertes en el que estamos trabajando es el uso de GPU’s para aplicaciones de Mecánica Computacional en ingeniería. Si bien usamos algunas estrategias que son comunes con la gente que se dedica a videojuegos o animaciones para el área de entretenimiento, nuestras aplicaciones son orientadas a la ingeniería. Nuestra contribución actual por ejemplo es una modificación a un algoritmo para mecánica de fluidos basado en el Método de Volúmenes Finitos que fue desarrollado por investigadores de Nvidia, y científicos y programadores del área de entretenimientos de USA (http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1632595, http://www.youtube.com/watch?v=hw8_mDiQaSY). Este algoritmo es muy rápido pero impreciso, se usa para animaciones. Nosotros lo hemos modificado de forma de que se pueda usar en ingeniería y ciencias. Con nuestras modificaciones este algoritmo permite realizar simulaciones en tiempo real en mallas de 128^3 celdas en una Nvidia GTX-580.

-Cuál es su visión del estado actual de la supercomputación en la Argentina?

Cada vez es más común utilizar HPC para problemas de la vida real. Siempre que me piden dar una charla sobre el tema muestro aplicaciones en las cuales se aplica HPC para el análisis de bienes de bajo costo, como una tapita de gaseosa o un corpiño. Esto para desmitificar la supercomputación ya que la gente cree en el mejor de los casos que es sólo para tecnología de punta como diseñar reactores nucleares o aviones caza. Hoy la supercomputación se está usando (y en Argentina!) para resolver problemas que le cambian la vida a la gente. Nosotros tenemos numerosos ejemplos de esto.

-Cuál es su visión sobre el futuro del HPC a nivel nacional y regional?

Es una disciplina que está creciendo con mucha fuerza. Me voy a referir exclusivamente al uso de HPC para cálculos en ingeniería. Cada vez va a haber más demanda por parte de la industria en cálculos de ingeniería que, por el nivel de precisión requerido,  necesitan varios ingredientes que la industria no puede, o le cuesta mucho, mantener dentro de su propia estructura. En primer lugar requieren equipos de investigación que tengan una formación científica suficientemente fuerte como para comprender los detalles del modelo matemático. Además estos equipos de investigadores deben contar con el software apropiado, el hardware de HPC, y finalmente los conocimientos necesarios para utilizar ese software en ese equipamiento de HPC. Es común ver simulaciones hechas por personas o grupos con poca experiencia y sin acceso a hardware de HPC (a veces se hacen en una simple PC), cuyos resultados son de escasa o nula utilidad por su excesiva simpleza. Este nicho lo pueden suplir equipos de investigación en las universidades o institutos, lo cual a su vez fomenta la interacción de estos grupos de investigación con la industria. Además, esta interacción impulsará la inversión por parte del estado o el sector privado en la compra de más equipamiento para HPC, ya que el actual es insuficiente.

Mario, Muchas Gracias!!!!!!!!!!!!!