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Dos centenares de científicos de más de cuarenta países 
investigan cómo serán los sistemas ultraescalares de 
computación de próxima generación en el marco de NESUS, 
una de las mayores redes de investigación europea de este tipo 
coordinada por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en 
España. 
Los sistemas ultraescalares tratan de combinar las ventajas de 
la computación paralela y la distribuida. La primera es una 
forma de cómputo en la que se ejecutan muchas instrucciones 
al mismo tiempo, basándose en el principio de que un gran 
problema se puede dividir en muchos otros pequeños que se 
resuelven simultáneamente. La segunda, tanto en su vertiente 
de computación en malla (grid) o en la nube (cloud), utiliza un 
gran número de ordenadores organizados en clústeres en una 
infraestructura distribuida, pudiendo ejecutar millones de 
trabajos simultáneamente.
El objetivo científico de NESUS es estudiar los retos que 
existen en los sistemas ultraescalares de computación de 
próxima generación. Estos sistemas, que se van a caracterizar 
por su gran tamaño y complejidad, presentan retos muy 
considerables, desde su construcción hasta su explotación y el 
uso que hagan los usuarios. “Intentamos analizar todos los 
retos que existen y ver cómo se pueden estudiar de forma 
conjunta e integrada, para poder proporcionar un sistema más 
sostenible”, comenta el catedrático del departamento de 
Informática de la UC3M, Jesús Carretero, coordinador de esta 
importante acción COST de la Unión Europea (UE). 
El proyecto empezó hace unos meses con 29 países europeos, 
pero actualmente consta de 39 países del ámbito europeo y 6 
países de otros continentes. “Es la acción COST más grande 
que ha habido nunca, lo cual demuestra el interés que hay en la 
misma”, señala Jesús Carretero. Ahora involucra a casi 200 
científicos, de los cuales casi el 40 por ciento son 
investigadores jóvenes, porque un objetivo fundamental de 
estas acciones es promocionar y crear un ecosistema de 
científicos que puedan trabajar a futuro en estos temas en la 
UE.
El objetivo en tecnología escalable y sostenible es que para el 
año 2020 tengamos grandes supercomputadores paralelos, 
denominados actualmente como exaescalares, y conseguir que 
grandes centros de datos con cientos de miles de 
computadores puedan trabajar con sistemas de memoria 
distribuida de forma coordinada. 
“Al final la idea es que ambas arquitecturas puedan converger 
para resolver problemas en lo que denominamos ultraescala”, 
indica Carretero. Las aplicaciones de estos sistemas y los 
beneficios que pueden reportar para la sociedad son enormes, 
según los investigadores, que comentan que este tipo de 
computación ayudará a realizar desde estudios de genómica 
hasta de nuevos materiales, pasando por simulaciones de 
dinámica de fluido empleadas para el análisis atmosférico y la 
predicción del clima o incluso en el estudio del cerebro 
humano y de su comportamiento.
Los retos que presenta este tipo de computación afectan a 
aspectos tan variados como su escalabilidad, los modelos de 
programación empleados, su resiliencia ante fallos, su gestión 
energética, el manejo de grandes volúmenes de datos, etc. 
“Tratamos de encontrar la forma en la cual todas las 
soluciones que se propongan se puedan transmitir a las 
aplicaciones de los usuarios con el mínimo de esfuerzo de 
rediseño y de reprogramación posible”, comenta el profesor 
Carretero. 
El proyecto comenzó el pasado mes de marzo y los 
investigadores ya han mantenido dos reuniones principales: 
una de grupos de trabajo en julio en Madrid y otra más reciente 
a finales de agosto en Oporto (Portugal) a la que han asistido 
representantes de los grupos de investigación que participan, 
así como como Project Officers del programa H2020 de la UE. 
Esta acción COST espera incrementar el valor de estos grupos
a nivel europeo al reducir la duplicación de esfuerzos y 
proporcionar una visión más integral de todos los 
investigadores, promoviendo el liderazgo de Europa en esta 
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ciencia, la economía y la sociedad.

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PRESENTACION DE WORD

  • 1. Dos centenares de científicos de más de cuarenta países investigan cómo serán los sistemas ultraescalares de computación de próxima generación en el marco de NESUS, una de las mayores redes de investigación europea de este tipo coordinada por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en España. Los sistemas ultraescalares tratan de combinar las ventajas de la computación paralela y la distribuida. La primera es una forma de cómputo en la que se ejecutan muchas instrucciones al mismo tiempo, basándose en el principio de que un gran problema se puede dividir en muchos otros pequeños que se resuelven simultáneamente. La segunda, tanto en su vertiente de computación en malla (grid) o en la nube (cloud), utiliza un gran número de ordenadores organizados en clústeres en una infraestructura distribuida, pudiendo ejecutar millones de trabajos simultáneamente.
  • 2. El objetivo científico de NESUS es estudiar los retos que existen en los sistemas ultraescalares de computación de próxima generación. Estos sistemas, que se van a caracterizar por su gran tamaño y complejidad, presentan retos muy considerables, desde su construcción hasta su explotación y el uso que hagan los usuarios. “Intentamos analizar todos los retos que existen y ver cómo se pueden estudiar de forma conjunta e integrada, para poder proporcionar un sistema más sostenible”, comenta el catedrático del departamento de Informática de la UC3M, Jesús Carretero, coordinador de esta importante acción COST de la Unión Europea (UE). El proyecto empezó hace unos meses con 29 países europeos, pero actualmente consta de 39 países del ámbito europeo y 6 países de otros continentes. “Es la acción COST más grande que ha habido nunca, lo cual demuestra el interés que hay en la misma”, señala Jesús Carretero. Ahora involucra a casi 200 científicos, de los cuales casi el 40 por ciento son investigadores jóvenes, porque un objetivo fundamental de estas acciones es promocionar y crear un ecosistema de científicos que puedan trabajar a futuro en estos temas en la UE.
  • 3. El objetivo en tecnología escalable y sostenible es que para el año 2020 tengamos grandes supercomputadores paralelos, denominados actualmente como exaescalares, y conseguir que grandes centros de datos con cientos de miles de computadores puedan trabajar con sistemas de memoria distribuida de forma coordinada. “Al final la idea es que ambas arquitecturas puedan converger para resolver problemas en lo que denominamos ultraescala”, indica Carretero. Las aplicaciones de estos sistemas y los beneficios que pueden reportar para la sociedad son enormes, según los investigadores, que comentan que este tipo de computación ayudará a realizar desde estudios de genómica hasta de nuevos materiales, pasando por simulaciones de dinámica de fluido empleadas para el análisis atmosférico y la predicción del clima o incluso en el estudio del cerebro humano y de su comportamiento.
  • 4. Los retos que presenta este tipo de computación afectan a aspectos tan variados como su escalabilidad, los modelos de programación empleados, su resiliencia ante fallos, su gestión energética, el manejo de grandes volúmenes de datos, etc. “Tratamos de encontrar la forma en la cual todas las soluciones que se propongan se puedan transmitir a las aplicaciones de los usuarios con el mínimo de esfuerzo de rediseño y de reprogramación posible”, comenta el profesor Carretero. El proyecto comenzó el pasado mes de marzo y los investigadores ya han mantenido dos reuniones principales: una de grupos de trabajo en julio en Madrid y otra más reciente a finales de agosto en Oporto (Portugal) a la que han asistido representantes de los grupos de investigación que participan, así como como Project Officers del programa H2020 de la UE. Esta acción COST espera incrementar el valor de estos grupos
  • 5. a nivel europeo al reducir la duplicación de esfuerzos y proporcionar una visión más integral de todos los investigadores, promoviendo el liderazgo de Europa en esta área de conocimiento, además de aumentar su impacto en la ciencia, la economía y la sociedad.