La agencia norteamericana DARPA quiere financiar la investigación de FastNICs

A la vez que evolucionan las infraestructuras informáticas que sostienen la transformación digital de la sociedad las tecnologías de red también deben hacerlo, proporcionando el ancho de banda y las capacidades de interconexión y acceso a los datos que demandan las aplicaciones como el aprendizaje automático. En este sentido, la tecnología de las NIC (Network Interface Card) debe avanzar hacia estándares más rápidos y con mayores capacidades de operar en los nuevos entornos informáticos de alta exigencia.

Se trata de un área estratégica para la industria tecnológica, tanto para fabricantes de equipos como para integradores, proveedores de servicios TI e, incluso, para el sector gubernamental, ya que las redes de datos se han convertido en una infraestructura verdaderamente crítica. Por ello, la estadounidense Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA), responsable de la creación de las redes precursoras de Internet, están planteándose crear un programa para el desarrollo de las futuras tarjetas FastNIC, que buscará la colaboración de la industria privada.

Esta evolución de las tradicionales tarjetas de red podría acelerar hasta 100 veces las cargas de trabajo de aplicaciones como el aprendizaje automático en sistemas distribuidos, que necesitan alimentar a la inteligencia artificial con datos provenientes de diferentes ubicaciones. Y para ello la velocidad y agilidad de las redes de datos son factores clave.

Por ello, DARPA ha publicado un documento en la web de Oportunidades Comerciales Federales, describiendo sus motivaciones para encabezar el desarrollo de las FastNIC. Como dicen en este anuncio, “Los subsistemas de red actuales son un cuello de botella entre los servidores de multiprocesadores y los enlaces de red que los conectan. Por ejemplo, una sola fibra puede transportar alrededor de 100 terabits por segundo de tráfico de datos, y los multiprocesadores de núcleos múltiples de hoy en día, los servidores equipados con GPU y nodos de procesamiento similares pueden (en conjunto) procesar datos a una velocidad similar. Sin embargo, las pilas de red están limitadas tanto por las tarjetas de interfaz de red como por el software del sistema que las usa, a 10-100 gigabits por segundo”.

Claramente, los estándares 10/100 Gbps son insuficientes para cubrir las necesidades de las redes de alta velocidad, y desde luego se quedan a años luz de lo que requieren las redes neuronales, tanto en velocidad como en flexibilidad. Por ello, es preciso evolucionar hacia nuevos estándares que no solo permitan un ancho de banda superior, sino que estén mejor pensados para la complejidad e interoperabilidad de las redes del futuro, y para las aplicaciones de alto rendimiento.

Como señalan en el documento de DARPA, “Este cuello de botella ha empeorado dramáticamente a medida que el paralelismo ha reemplazado los aumentos de la velocidad del reloj, para lograr computación de alto rendimiento”. Y afirman que el problema permanecerá sin solución porque la industria quiere mantener el ritmo de evolución marcado años atrás, para rentabilizar sus inversiones en tecnología. Pero la realidad es que otras áreas tecnológicas clave exigen un salto hacia adelante, en un cambio de paradigma que debería contemplar la evolución tecnológica de una forma convergente, en la que diferentes entornos, cada vez más interrelacionados, deben avanzar paralelamente y en consonancia.

Estos son la computación, el almacenamiento y las redes, a las que se suman y se sumarán otros campos, ya que estas tecnologías se encuentran en una etapa de profunda sinergia, y cada vez son más interdependientes. Y, para DARPA, uno de los mayores responsables de los cuellos de botella que afectan a todo este ecosistema es que las interfaces de red están en su mayoría viejas y desfasadas. Y esto limita enormemente la capacidad de ingesta de datos de los procesadores, lo que entorpece el desempeño de las aplicaciones de nueva generación.

Como señalan en DARPA, “Este cuello de botella en la interfaz de red es especialmente importante para el cómputo distribuido, que requiere una comunicación significativa entre los nodos de cómputo. El entrenamiento de redes neuronales profundas es un ejemplo de esta clase de cómputo”. Y afirman que las FastNIC permitirán acelerar las aplicaciones que operan en redes distribuidas, multiplicando el rendimiento de aplicaciones como el aprendizaje automático por 100. Y el objetivo de su programa es superar los desequilibrios que existen actualmente entre la computación y los subsistemas de red, para lograr este gran salto.