4.4 Uso del cluster en aplicaciones reales

Una vez teniendo una idea de las mejoras de desempeño que representa el uso del cluster sobre un equipo uniprocesador, es factible comenzar a utilizarlo en la resolución de una variedad de problemas reales. Esto incluye problemas de cálculos de simulación por ecuaciones diferenciales y elemento finito, como se mencionó en la sección (1.1.1), que pueden aplicarse a distintas disciplinas, tales como ciencias nucleares, meteorología, astronomía, química, electrónica, diseño, y prácticamente cualquier disciplina que pueda requerir la observación del comportamiento de algún sistema físico, que sea factible de simularse con las técnicas descritas en la sección (1.1.1) y que se pueda beneficiar de la capacidad de un cluster para realizar grandes cantidades de cálculos.

Algunas técnicas de criptografía pueden beneficiarse del uso de un equipo con estas capacidades. Técnicas como el ataque por ``fuerza bruta'' a un mensaje encriptado<sup>4.8</sup> pueden realizarse en menor tiempo contando con un equipo más poderoso, como un cluster; esta clase de ataques son otro problema ``vergonzosamente paralelizable''.

Técnicas como la generación (rendering) de imágenes fotorrealistas por computadora también son buenos candidatos para su aceleración por medio de un cluster. En general esta clase de problemas pueden particionarse de manera que no exista necesidad de comunicación entre los elementos de procesamiento, lo cual redunda en un buen rendimiento en sistemas paralelos. El uso de render farms (granjas de trazado), en las cuales se emplean grandes cantidades de computadoras para trazar cuadros de animación generada por computadora en tiempos cortos, está tomando auge a medida que la industria cinematográfica tiende al uso de las computadoras para generación de efectos especiales e incluso películas completas.

Procesos más afines al uso de la computadora propiamente dichos también se pueden beneficiar del uso de clusters. La compilación de programas grandes y complejos puede acelerarse por medio del uso de compilación en paralelo, para lo cual existen utilerías como pmake, que se encargan de distribuir el trabajo entre los nodos.

En general, el contar con un equipo más rápido, como un cluster, abre las puertas hacia nuevas aplicaciones de computación. Sin embargo, las características y limitaciones que se han mencionado y observado obligan a ejercer un juicio cuidadoso al momento de elegir un cluster como plataforma para correr una aplicación determinada.