Barrapunto

Muchas aplicaciones de cálculo científico son altamente paralelizables. Las aceleradoras gráficas son masivamente paralelas y en las últimas versiones de dicho hardware se ha añadido bastante utilería de computación general como pueda ser un único espacio de memoria, mejor soporte a lenguajes de programación comunes, etcétera, aunque todavía falta algo de trabajo para que esa utilería funcione de forma óptima ya se puede hacer y para según qué cosas con mucho mejor rendimiento.
AMD por ejemplo de ahora en adelante dará un mayor soporte a OpenCL siguiendo su trayectoria ya iniciada de procesadores heterogéneos. Al final terminaremos con CPU+GPU cuyas unidades SIMD serán la GPU.

Viendo el listado de aplicaciones de Magerit-CeSViMa [cesvima.upm.es] y Marenostrum-BSC [www.bsc.es] las hay que son 100% secuenciales (BLAST usado en secuenciación de genomas), muchas muchas de ellas son versiones antiguas (BLAS es de 1998, GAMESS es del 2005) y otras son interpretadas (R-project). Para que las hayan instalado y mantengan esas versiones será que hay demanda por parte de los usuarios.

Con ese software lo que difícilmente van a estar adaptadas a una tecnología casi naciente y con muchas alternativas (nVidia CUDA vs ATI Stream Computing)

Quizá en unos años GPU esa sea mejor solución pero a día de hoy un cluster de GPUs es casi inútil como sistema de cómputo general aunque arrase en ciertos aspectos como justamente pasar el linpack usado en el TOP500. Es más, si lo que quieres es posicionarte arriba en la lista lo más inteligente es montar un cluster de GPUs como hicieron los Chinos o como yo haría si fuera el BSC y quisiera destronar a Magerit aunque tires un montón de dinero a la basura.