CHARLAS
1. – Participación en redes temáticas de Supercómputo
CNS. Laboratorio Nacional de Conacyt.
Juan Carlos Rosas. CNS-IPICYT.
Aunque en el país tenemos avances significativos en los Servicios de Supercómputo, también nos estamos enfrentando a grandes retos respecto a su crecimiento y diversificación en Servicios de Centros de Datos (Físico y Tecnológico) y Servicios de TICs. Aún tenemos un gran rezago en el uso y explotación de estos sistemas en las investigaciones en ciencias y tecnologías que se realizan en el país, al igual en proyectos de gobierno, industria privada para resolver problemas de alto impacto a la sociedad.
Como investigadores, ingenieros, tecnólogos y administrativos se identificó la necesidad de crear redes temáticas de Supercómputo con el objetivo de colaborar con las instituciones académicas del país que ya poseen dichos sistemas y las que crecen en esta materia y con la colaboración y apoyo de la iniciativa privada.
En la charla estaremos planteando como participa CNS en estas redes temáticas de Supercómputo y la colaboración que se tiene con diversas instituciones para impulsar la formación de recursos humanos especializados en HPC y centros de Datos por medio de talleres, promover la creación, desarrollo y optimización de estrategias de autosustentabilidad
2.- Biología computacional: el caso del talón de Aquiles de los virus
César Hernández Urquizu, Mauricio Carrillo Tripp.
CINVESTAV Monterrey.
El componente infeccioso de los virus es su material genético. Este debe ser protegido del ambiente y ser transportado de una célula a otra. Lo anterior se logra a través de la cápside, la cual es una estructura proteínica que encapsula al material genético viral. En esta conferencia presentaremos cómo hemos utilizado la modelación y métodos numéricos, a través del cómputo de alto rendimiento, para identificar la ubicación espacial de las zonas estructuralmente débiles en la cápside viral. Este conocimiento es valioso en el ámbito biomédico, ya que guía el desarrollo de fármacos de nueva generación.
3.- Aplicación de Computo Cuántico
Dr. José Reyes Juárez Ramírez.
Universidad Autónoma de Baje California.
La computación cuántica utiliza los fenómenos de la mecánica cuántica como la superposición y el entrelazamiento. El qubit es la unidad básica de la computación cuántica. Dado que los qubits son de naturaleza cuántica, siguen los principios de la superposición y el entrelazamiento. Un qubit puede estar en los estados 0 o 1, o en una combinación de ambos. La superposición de qubits permite el paralelismo cuántico; esto puede aumentar exponencialmente el poder de procesamiento y la velocidad de las computadoras. Los grupos de qubits en superposición pueden crear espacios computacionales complejos y multidimensionales. Los problemas complejos se pueden representar en formas nuevas en estos espacios. El entrelazamiento cuántico es una propiedad no local de dos o más qubits que permite que un conjunto de qubits exprese una correlación más alta de lo que es posible en los sistemas clásicos. La superposición y el entrelazamiento aumentan el poder de la computación cuántica. Las computadoras cuánticas son adecuadas para resolver problemas con un volumen limitado de salida e, idealmente, aquellos con una cantidad limitada de entrada. En la actualidad, la computación cuántica se puede utilizar en varias áreas importantes de la informática, la criptografía, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las simulaciones cuánticas. También se puede aplicar a varios escenarios de la vida real, como el análisis de riesgos, la logística y la comunicación por satélite.
4.- Modelación numérica de fluidos geofísicos
Federico Ángel Velázquez Muñoz.
Universidad de Guadalajara.
El rápido desarrollo de métodos matemáticos y computacionales para resolver las ecuaciones que gobiernan la dinámica de los fluidos geofísicos en la atmósfera y el océano ha permitido desarrollar una serie de modelos numéricos para simular fenómenos muy diversos. Sin embargo, existe una gran necesidad para desarrollar modelos acoplados con técnicas de asimilación de datos y que permitan hacer pronóstico. En esta plática se presentan algunas aplicaciones de métodos numéricos en meteorología y oceanografía física en los mares mexicanos.
5.- Programación moderna distribuida en clústers usando Python y Ray
Julio Cesar Estrada Rico.
CIMAT
En esta platica, mostraremos una herramienta llamada Ray en Python para programación distribuida en clusters de computadoras. A diferencia de MPI para C/C++ o Python, Ray ofrece una estructura moderna de programación distribuida que permite trabajar con más facilidad con datos y objetos complejos, además de ofrecer un rendimiento mejorado en la ejecución de tareas paralelas.
Ray es una biblioteca de Python para programación distribuida que permite la ejecución de código en clusters de computadoras. La biblioteca es compatible con Python 3 y se ejecuta en sistemas operativos Linux, MacOS y Windows. Ray proporciona una estructura fácil de usar para la programación distribuida, lo que la hace una buena opción para aquellos que quieren aprovechar la escalabilidad y el rendimiento que ofrecen los clústers de computadoras.
6.- Diseño y Optimización de Baterías Ecológicas
Salvador Botello, Luis Blanco.
CIMAT
En los últimos años, la gran emisión de contaminantes y la utilización de energía a nivel mundial se han convertido en problemas importantes a nivel global que requieren ser estudiados, por ello, el estudio de tecnologías con energías alternativas provee un apoyo en la reducción de contaminantes y al mismo tiempo generar energía limpia para solventar la demanda mundial. En esta plática se hablará sobre el diseño y optimización de celdas de combustible de hidrógeno y alcohol (baterías ecológicas). El diseño de una celda obtenida de soluciones con métodos numéricos, permite tener una estimación de parámetros que determinan su funcionamiento y utilizando técnicas de optimización, se pueden reducir los costos de manufactura e incluso mejora el rendimiento energético de la celda. Se presentan modelos matemáticos (1D, 3D) para el análisis de flujo de reactantes, densidad de corriente generada y curvas de polarización en las celdas de combustible de hidrógeno y alcohol (metanol, etanol). Los resultados obtenidos son coherentes con los reportados en la literatura y en el laboratorio.
TALLERES
1.- CNS: Construcción y configuración de un clúster de HPC en un entorno virtual.
Ing. Eva Hayde Flores Ramos
IPICYT.
Se realizará la instalación, configuración y puesta a punto de un clúster de HPC básico. Se les enseñara a los participantes los conceptos básicos y las herramientas necesarias para la instalación del clúster de HPC, mediante software libre, en la que se les mostrara una instalación básica y uso de las aplicaciones necesarias para la utilización de este clúster en un ambiente de producción, realizando pruebas de ejecución de un programa. Para este taller el participante deberá tener conocimientos básicos de Linux y Virtual Box.
2.- Biología computacional: “Membrane Multi Phase Solvation Model” como herramienta para calcular el coeficiente de partición de fármacos.
Mary Luz Gómez López, Mauricio Carrillo Tripp.
CINVESTAV
Este taller tiene el objetivo de conocer y aprender a usar nuestro modelo, MMPSM, para estimar cantidades útiles en el ámbito biomédico. Los participantes tendrán la oportunidad de adentrarse a los fundamentos biofísicos de sistemas biológicos a nivel molecular a través del marco teórico de la termodinámica, integrándose a la modelación y métodos numéricos a través del cómputo de alto rendimiento. En la práctica, se realizarán simulaciones de dinámica molecular de drogas en diversos solventes orgánicos para estimar el cambio en la energía libre de solvatación y de transferencia entre estos, el cual es directamente proporcional al coeficiente de partición. Este último es un parámetro utilizado ampliamente en la industria farmacéutica.
3.- Introducción al cómputo paralelo con MPI y OpenACC
Luis Daniel Blanco Cocom, Francisco Javier Hernández López, Miguel Angel Uh Zapata.
CIMAT
En ciencia, la resolución de grandes sistemas de ecuaciones lineales o la simulación de modelos matemáticos involucra un gran tiempo de cómputo, sin embargo, si la programación se realiza de manera adecuada se puede disminuir los tiempos de ejecución. El taller introduce dos herramientas de cómputo paralelo: MPI para entornos distribuidos y OpenACC para computadoras de múltiples núcleos con o sin unidad de procesamiento gráfico (GPU). Se explorará el pensamiento que hay detrás de programar un algoritmo en paralelo y en qué se diferencia del desarrollo de códigos estándar en serie. Además, se mostrarán aplicaciones de cómputo paralelo en la resolución de algunos problemas de simulación y optimización que se trabaja en el CIMAT.
