El meteorólogo británico Lewis Fry Richardson tardó seis semanas en hacer la primera predicción del tiempo con cálculos numéricos. No solo fue una eternidad, sino que además falló estrepitosamente en su vaticinio, pero en su defensa hay que alegar que hizo de cabeza el ingente número de operaciones necesarias, ya que faltaban 36 años para que se construyera el primer supercomputador. Sin máquinas, Richardson estimó que, para hacer un buen pronóstico, serían necesarias 64.000 personas, a las que llamó HPU (human processing units), calculando simultáneamente en una especie de fábrica de predicciones. El nuevo supercomputador que acaba de adquirir la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet) es capaz de hacerlo él solito en apenas una hora.
Lo han bautizado Cirrus, la nube más alta del firmamento y que en latín significa mechón de pelo. “La idea era mantener un tipo de nube, ya que sustituye a Nimbus ―una nube gris oscura de altura media que produce precipitación―. Todos los nombres candidatos eran de nubes, pero desde el principio era el preferido”, explica Raúl Hilara, coordinador de Telemática de Aemet. La operación se ha hecho mediante un leasing a cinco años sin opción a compra por 8,62 millones de euros firmado con Caixabank Equipment Finance S.A.U., quien presentó a concurso una propuesta basada en la tecnología de Atos IT Solutions and Services. Hubo otras cinco propuestas.
¿Para qué va a servir? “Reforzará y ampliará las capacidades de Aemet en predicción, especialmente la de fenómenos meteorológicos adversos y el oleaje, permitirá hacer proyecciones climáticas de alta resolución para el estudio del cambio climático, aumentará la colaboración con organismos internacionales y optimizará los grandes volúmenes de información disponibles”, detalla el organismo. Para empezar, seguirá haciendo todo lo que hace el aparato actual, pero en menor tiempo: ejecutar el modelo determinista Harmonie, el de composición de la atmósfera Mocage y el de oleaje Wam. Y se irán “incorporando nuevos sistemas de predicción como el gSREPS para predecir fenómenos adversos y/o extremos como gotas frías en el Mediterráneo, cuya frecuencia e intensidad se ve incrementada a causa del cambio climático”, precisa su responsable.
Además, permitirá hacer “predicciones con mayor antelación, más precisas y detalladas en menos tiempo” y mejorar la resolución, es decir, las dimensiones en kilómetros de los fenómenos que es capaz de reproducir. Así, se logrará llegar a 2,5 kilómetros de resolución para la Península y Baleares y a 1,3 para Canarias. También se incorporará un sistema de nowcasting o predicción a muy corto plazo con partes a solo 12 horas vista y actualizaciones horarias, y se mejorará la escala para hacer los pronósticos más locales. “Ya no será el tiempo de Madrid, sino el de tu barrio de Madrid”, precisa Hilara.
Más precisión y detalle
Estos datos más precisos y con mayor resolución se traducirán en cambios en el sistema de avisos, que pueden hacerse a más largo plazo y pasar de tres a cinco días vista, y en nuevos formatos informativos. “En particular, se mejorarán las labores en la web para avanzar en la presentación georreferenciada de información meteorológica que ya se inició el año pasado”, indica Hilara, quien añade que se tratará de “integrar la observación y la predicción y nuevos canales de difusión de los avisos e información meteorológica basados en servicios de notificaciones”.
La costosa inversión, ¿saldrá rentable? “Aemet es un organismo de gasto, por lo que su rentabilidad no se puede expresar en términos económicos sino en sociales. Las mejoras ayudarán a sectores clave como la agricultura, la aeronáutica o el turismo; facilitarán las labores de otros organismos como Protección Civil; y permitirán la creación de oportunidades laborales”, asegura Hilara, a quien uno de los aspectos que más le ha sorprendido del nuevo aparato es el poco calor que genera gracias a las mejoras en acondicionamiento y refrigeración.
En el Top 500 mundial
Cirrus, que está en fase de montaje, ocupará nueve racks o estantes metálicos dentro de una habitación propia de 20,75 metros cuadrados en el Centro de Proceso de Datos de Aemet. Cuando esté operativo, a finales de mayo, se convertirá en el segundo megaordenador más potente de España tras el MareNostrum del Barcelona Supercomputing Center (BSC) y se stuará en el puesto 325 del Top 500 mundial, que lidera Japón. El Marenostrum está en el 42 del ranking. Respecto a los servicios meteorológicos europeos, colocará a España “tras Reino Unido, Alemania y Francia”.
La capacidad de estos gigantescos cerebros se mide con varios parámetros y en todos se logra “una mejora cuantitativa importante”. Uno de ellos es el almacenamiento, que será 16 veces mayor que el actual al pasar de 380 terabytes ―un tera equivale a ocho smartphones de 128 gigas― a 5,9 petabytes ―en un petabyte se pueden guardar 500.000 millones de páginas de un archivo de texto o 6,7 millones de discos de música en MP3―.
Otro es la capacidad de cómputo, que se expresa en flops (operaciones de punto flotante por segundo, las más complejas). “Ahora mismo, en la primera fase, serán 1.350 teraflops, que se incrementarán a 1.680 en la segunda, en 2023, frente a los 168 actuales, lo que supone un incremento de ocho veces al principio y 10 veces después”, detalla Hilara. Un PC puede hacer 100 millones de operaciones por segundo (y muchas de ellas simples). Un solo teraflop tiene una capacidad 10 millones de veces mayor.
El nuevo superordenador se ha dividido en dos clústeres, u ordenadores gigantes gemelos, que pueden trabajar en conjunto o por separado. Estos estarán equipados con 35.840 núcleos en la primera fase y 48.128 en la segunda. Hoy por hoy, se dispone de 7.778 núcleos, por lo que el incremento es “brutal”. “Un PC de casa solo tiene uno o dos núcleos”, pone en contexto Hilara. “En uno de los clústeres vamos a tener la cadena operativa, de modo que si falla el primero se puede usar el segundo, que también se usa para pruebas de nuevos modelos y proyectos de investigación”, explica el ingeniero de Telecomunicaciones.
Y semejante bicho, ¿cuánto consume? “El consumo energético es información considerada confidencial por el adjudicatario, al indicar características claves respecto a la competencia con otros fabricantes”, responde Hilara que, eso sí, asegura que la “eficiencia energética ha mejorado una barbaridad”. Solo puede apuntar que cada clúster tiene un consumo inferior a 210 kW, mientras que el consumo del modelo actual, que tiene un único clúster, está un poco por encima dicha cota. No obstante, este no fue el criterio que más pesó a la hora de elegir aparato, sino su rendimiento y rapidez.
Cirrus contará con cinco cuidadores de la propia agencia, a los que se sumará el servicio de soporte externo de la adjudicataria, mientras que sus beneficiarios directos serán los grupos de telemática, modelización y predicción de Aemet, unos 50 usuarios. “Al ser un equipamiento destinado específicamente a la producción, no forma parte de la Red Española de Supercomputación, destinada principalmente a investigación”, aclara Hilara, que apunta, no obstante, que está abierta la posibilidad de firmar convenios para su uso académico.
Cómo se hace una predicción hoy en día
¿Cómo se hace una predicción hoy en día?, pregunta en sus charlas Daniel Santos Muñoz, meteorólogo experto en supercomputación y jefe de proyecto de sistemas en los consorcios europeos Accord e Hirlam. Y las respuestas son variopintas: desde las imágenes por satélite a la observación de las nubes, pasando por los pastores y el calendario zaragozano hasta llegar a métodos de análogos estadísticos. “Ninguna es correcta. Desde hace años conocemos los fundamentos físicos de la meteorología, que hemos reducido a ecuaciones muy complejas, para cuya resolución numérica se requiere de potentísimos ordenadores”, explica Santos, que recurre a una analogía muy gráfica y efectiva: el cine.
“Lo que hacemos es montar una película, de la que sabemos el comienzo, tenemos un guion aproximado, que evoluciona y nos da un nudo y un desenlace. El problema es que el guion, es decir, el modelo, es el de ‘Elige tu propia aventura’, no lineal y muy caótico”. “Un pequeño cambio en las condiciones iniciales, un girito en el guion, y pasamos de una película de amor a una de catástrofes”, advierte. Así, para poder hacer una mejor película del tiempo y reducir la incertidumbre del guion, “necesitamos tener la mejor información disponible sobre el arranque”. A la hora de hacer los comienzos, contamos con un sistema de observación global compartido.
“El que actúa de Hollywood en el mundo es el Centro Europeo, que es el que mejor películas hace, el que mejor modelo tiene. Bollywood serían los americanos y también existe el cine español y el francés”, continúa su relato. Las distintas productoras hacen miles de películas al día, para las que se necesitan gigantescos ordenadores que ejecutan los programas o modelos para hacer sus propias películas “particularizando el modelo global y añadiéndole ajo y salsa, es decir, nuevas observaciones”. “Los predictores reciben ‘storyboards’ o mapas que corrigen y a los que aportan valor añadido para hacer el montaje del director, con la música intensa (avisos) y los créditos (la predicción en texto)”, prosigue el meteorólogo.
Para Santos, que alerta del peligro de los localismos y de desaprovechar los recursos, el caballo de batalla es la asimilación de datos al margen de los oficiales para generar un comienzo cada vez más preciso, incluidos los datos ‘crowdsource’ de ciudadanos. Por ejemplo, los que aportan estaciones meteorológicas caseras como netatmo, los dispositivos ‘werables’ o el sensor de presión de los móviles. Un grupo en Baleares, cuenta, es capaz de inferir si llueve o no por el retraso en la señal de los teléfonos. “Nos hemos dado cuenta de que los ‘youtubers’ hacen buen cine”, sentencia, para vaticinar que la producción va a estar cada vez más redistribuida y socializada. “La meteorología es muy comunista”, dice, riendo.
Aunque cada vez somos capaces de hacer producciones mejores y más realistas ―la fiabilidad de las predicciones aumenta un día cada diez años―, el público cada vez es más exigente “pregunta más y de forma más compleja”, no le valen los efectos de la ‘Guerra de las Galaxias’ sino los de ‘Avatar’ y “no quieren sinopsis ni ver ‘Días de Cine’, sino auténticos ‘spoilers’, fáciles, amenos y divertidos”. “La clave es comunicar el tiempo mejor”, concluye.
Los usos meteorológicos del BSC
Pero ‘Cirrus’ no es el único supercomputador que mira al cielo en España. El ‘Marenostrum’ desarrolla en la actualidad dos proyectos principales con Aemet, explica Kim Serradell, jefe del grupo de Computación en Ciencias de la Tierra en el BSC. El más importante es la “modelización del polvo sahariano” en el norte de África, Oriente Próximo y Europa, el llamado Barcelona Dust Forecast Center, para el que ejecutan el modelo Monach, desarrollado en parte en EE UU y en parte en el propio BSC. Su salida principal es “un mapa interactivo” en el que se pueden observar las intrusiones de la calima, que se actualiza a 72 horas una vez al día. El polvo en suspensión es un peligro. Para empezar, reduce la visibilidad y empeora la calidad del aire y, en altas concentraciones, provoca un empeoramiento de los problemas respiratorios y cardiovasculares y un aumento de la prematuridad y del bajo peso al nacer.
El segundo proyecto es “totalmente distinto”: compartir los datos de las simulaciones climáticas generadas por el BSC y por Aemet con el resto de países del panel IPCC en una especie de gigantesca biblioteca mundial abierta al público. “Nosotros somos un nodo pequeñito, con más de 600 teras, una cincuentésima parte del total”, detalla Serradell, que se muestra entusiasmado por conocer Cirrus. “Es una nueva arquitectura, con nuevos procesadores. Será interesante analizar la metodología y la velocidad de ejecución de los modelos”, concluye.
Principales datos técnicos
Nimbus BULL DLC B700 (2014-2021) |
Nuevo supercomputador Cirrus (2021) |
Nuevo supercomputador Cirrus (2023) | |
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Número de nodos | 324 | 802 | 376 |
Procesadores por nodo | 2 | 2 | 2 |
Modelo de procesador | Intel Xeon 2697 v2 (Ivy Bridge a 2,7 GHz) | AMD EPYC Rome | AMD EPYC Rome / Genoa |
Procesadores totales | 648 | 560 | 752 |
Núcleos por procesador | 10 | 64 | 64 para EPYC Rome |
Núcleos totales | 7.776 | 35.840 | 48.128 |
Memoria RAM total | 31,5 TB DDR3 | 70 TB DDR4 | 106 TB DDR4 |
Sistema operativo | Red Hat Linux | Red Hat Linux | Red Hat Linux |
Interconexión de nodos | InfiniBand FDR a 56 Gbps | Basada en Infiniband HDR | Basada en Infiniband HDR |
Sistema de ficheros en paralelo |
LUSTRE, 360 TB | LUSTRE 5,9 PB | LUSTRE 5,9 PB |
Potencia estimada | 168 TFLOPs | Aprox. 1.350 TFLOPS | Aprox. 1.680 TFLOPS |
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