Los investigadores de la comunidad de inteligencia quieren ideas sobre cómo mejorar el modelado y la simulación de arquitecturas y aplicaciones informáticas de alto rendimiento.
A medida que los sistemas High Performance Computers (HPC) avanzan, se vuelven más sofisticados, dinámicos, complejos y vastos, potencialmente desbordando los métodos tradicionales de diseño, prueba y optimización de los mismos, de acuerdo con la solicitud de información publicada por la Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), el mes de junio.
Toda esa complejidad, desde diseños de muchos núcleos hasta buffers rebosados, redes novedosas y computadoras paralelas, puede llevar a sistemas, que pueden estar compuestos por computadoras dispares, sistemas de almacenamiento y otras fuentes de datos a gran escala, dijo.
«Este desafío adicional de fuentes de datos heterogéneas hace que la modelización de la ejecución de una aplicación sea un esfuerzo aún más importante, pero complicado», según el RFI.
IARPA está solicitando ayuda con la investigación de modelos y simulaciones que puedan eventualmente abordar aplicaciones computacionales y de análisis de datos a gran escala que se ejecutan en sistemas HPC. Esos modelos, dijo, deberían ser capaces de actuar sobre la información dinámica acerca del hardware, las fuentes de energía, el rendimiento, la resistencia y otras variables y responder de acuerdo con las compensaciones a medida que esas variables cambian.
IARPA también desea recibir información sobre el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar a desarrollar simulaciones, el modelado de la potencia dinámica y las capacidades de resistencia y otros factores dinámicos en los sistemas.
Fte. Defense Systems