* Clusters de computación de alto rendimiento (HPC): Estas son grandes colecciones de computadoras interconectadas que trabajan juntas para resolver problemas computacionales intensivos. Son cruciales para las simulaciones, el modelado y el análisis de datos en campos como la física, la ciencia del clima y la genómica. Estos a menudo involucran hardware especializado como GPU (unidades de procesamiento de gráficos) junto con CPU (unidades de procesamiento central).
* supercomputadoras: Estos representan las computadoras más poderosas del mundo, capaces de realizar billones de cálculos por segundo. Se utilizan para las tareas computacionales más exigentes, que a menudo involucran conjuntos de datos extremadamente grandes y algoritmos complejos.
* Estaciones de trabajo: Computadoras de escritorio de alta gama con procesadores potentes, memoria amplia y tarjetas gráficas a menudo especializadas. Los investigadores los usan para tareas que requieren una potencia de procesamiento significativa, pero no la escala de clústeres o supercomputadoras HPC.
* Recursos de computación en la nube: Servicios como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) proporcionan acceso a pedido a grandes recursos informáticos, incluidos clústeres de HPC y hardware especializado. Esto se está volviendo cada vez más popular por su escalabilidad y rentabilidad.
La elección de la computadora depende de factores como:
* El tamaño del conjunto de datos: Los conjuntos de datos más grandes exigen más memoria y potencia de procesamiento.
* La complejidad de los algoritmos: Los algoritmos más complejos requieren más recursos computacionales.
* Las restricciones de tiempo: La necesidad de resultados rápidos podría requerir el uso de máquinas más potentes.
* El presupuesto: Las supercomputadoras y los grandes grupos de HPC son muy caros de poseer y operar.
En resumen, la "investigación científica compleja" no se asigna a un solo tipo de computadora, sino una variedad de máquinas poderosas y recursos informáticos distribuidos elegidos para satisfacer las demandas específicas del proyecto.