Investigadores de la Universidad de Boston proponen estrategias para equilibrar la eficiencia computacional y los costes eléctricos en centros de datos de alto rendimiento

La computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) es indispensable para resolver problemas científicos, médicos o de ingeniería que requieren billones de cálculos por segundo. Sin embargo, este poder computacional tiene un coste: el consumo masivo de electricidad en centros de datos, que impacta tanto al medio ambiente como al bolsillo de las organizaciones.

Conscientes del desafío, los investigadores Ayse Coskun e Ioannis Paschalidis, del Hariri Institute for Computing de la Universidad de Boston, trabajan para que los centros de datos adopten modelos de gestión energética que reduzcan el gasto eléctrico sin comprometer el rendimiento. Sus hallazgos han sido publicados recientemente en la revista IEEE Transactions on Sustainable Computing.

🧠 ¿Por qué los centros de HPC consumen tanta energía?

Los procesadores de un centro de datos pueden realizar enormes volúmenes de operaciones en fracciones de segundo, pero no solo ellos demandan electricidad. Según los expertos, los servidores de datos, el equipo de red y los sistemas de refrigeración también requieren grandes cantidades de energía para operar de forma continua y estable.

🌍 Una oportunidad para impulsar la energía verde

La regulación del consumo eléctrico no solo beneficia a cada centro de datos de forma individual, sino que contribuye a estabilizar las redes eléctricas en su conjunto. “Cuando los centros de datos ajustan su consumo, ayudan a compensar la variabilidad de fuentes renovables como la solar o la eólica”, explica Coskun. Esto facilita una mayor adopción de energías limpias, sobre todo en regiones donde la producción renovable no es constante.

📉 Cómo ahorrar electricidad sin perder capacidad de cómputo

Uno de los enfoques más prometedores es la participación en programas de respuesta a la demanda (demand response). Estos programas permiten que los centros de datos negocien tarifas energéticas más favorables si aceptan reducir temporalmente su consumo durante picos de demanda en la red.

“El reto es minimizar el impacto sobre las cargas de trabajo críticas cuando se aplica una limitación de potencia”, señala Daniel Wilson, coautor del estudio. “Nuestros algoritmos permiten identificar cargas sensibles y aplicar restricciones energéticas de forma selectiva, con afectación mínima al rendimiento.”

⚙️ Aplicación global, incluso en países con menos recursos

Aunque no todos los mercados eléctricos ofrecen programas avanzados de respuesta a la demanda, la gestión inteligente del consumo energético sigue siendo útil. Las técnicas propuestas por el equipo de Coskun y Paschalidis permiten a los centros de datos adaptarse a precios dinámicos de energía o respetar compromisos de contratos eléctricos, lo que es relevante incluso en países con infraestructuras más limitadas.

🔬 Próximos pasos: modelos globales y escenarios reales

Con el respaldo del Hariri Institute y el Institute for Sustainable Energy, los investigadores iniciarán una nueva fase del proyecto junto a Richard Stuebi de la Escuela de Negocios Questrom. Su objetivo es estudiar el impacto de estas técnicas en distintos mercados energéticos internacionales, bajo condiciones reales, y proponer recomendaciones aplicables en múltiples contextos.

Conclusión: en plena era de la inteligencia artificial, los modelos de HPC serán cada vez más demandados, pero su sostenibilidad dependerá en gran medida de su capacidad para adaptarse al contexto energético y optimizar recursos sin sacrificar productividad. Iniciativas como la de Boston apuntan a un futuro donde la computación intensiva y la sostenibilidad energética puedan ir de la mano.

vía: Boston University