Hasta hace aproximadamente dos décadas, para el cálculo “serio”, usaría una sola máquina monolítica para hacer todo su cálculo (como Cray 2: http://en.wikipedia.org/wiki/Cray-2). Estas máquinas usaban diseños personalizados para casi todo: memoria, procesadores, buses, etc. Eran increíblemente potentes, pero increíblemente costosos. Debido a que eran monolíticos, eran muy fáciles de programar: era como una computadora normal, excepto que es realmente potente.
Luego, la gente comenzó a darse cuenta de que se podía juntar un montón de máquinas normales y usar equipos de red de alta velocidad para producir una cantidad similar de potencia de procesamiento. Luego, lo hace mucho más rentable, aunque introduce complejidad.
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Aquí hay un ejemplo de un sistema que construí en 1997 que era un montón de máquinas unidas para funcionar como una supercomputadora:
Necesitaba tanto poder para terminar los experimentos para mi doctorado. De lo contrario, habría costado $ 500,000 más o menos utilizando un diseño de “supercomputadora”. En cambio, esto me costó alrededor de $ 60,000 para construir. Cada caja en el estante es más o menos una máquina estándar: cada caja costaba ~ $ 3,000.
Entonces, todo el campo cambió y comenzó a usar el mismo procesamiento, buses, etc. que se usaban en máquinas normales.
No puede comprar una sola supercomputadora lo suficientemente grande como para servir la cantidad de datos que sirve Google. Tal vez podría reemplazar cada 1,000 máquinas que Google tiene con una supercomputadora. Pero eso seguiría siendo cientos de supercomputadoras.
¿Podrían atender las consultas de Google? Sí, podrían: las supercomputadoras tienen todas las capacidades de una computadora normal. ¿Sería rentable? De ninguna manera. Tendría un aumento del costo de 10x a 100x.
