En los últimos años ha sido notable el crecimiento en el poder de cómputo en los sistemas de cálculo y en el desarrollo de herramientas de software y lenguajes de programación para su eficiente uso y balance de carga. Con las constantes mejoras en clusters usando PC’s y Linux como sistema operativo, la mayoría de los grupos de científicos utiliza estos sistemas en sus cálculos. Sin embargo, para aprovechar al máximo la potencia de éstos últimos es necesario reescribir y optimizar nuestras rutinas y más frecuentemente, resolver el problema from scratch. Mostraremos en este trabajo como es posible continuar usando nuestras viejas y probadas rutinas y programas, y al mismo tiempo sacar ventaja de una simple técnica de paralelización reduciendo dramáticamente el tiempo de cálculo, enfatizando el hecho que no es necesario modificarlos sustancialmente. Aunque hemos aplicado esta técnica dentro del marco de la física de colisiones, estamos convencidos que es posible extender nuestra receta a una gran cantidad de problemas en diversas áreas.

Growth in the computational power of the calculation systems has been remarkable during the last few years, and so has been the development of software tools and programming languages to use, manage and load them efficiently. With the constant improvement of clusters using PC’s and Linux as operating system, many group of scientists are using these systems in their calculations. To take full advantage of the power of these systems it is necessary, in most cases, to rewrite and optimize our older routines and, more often than not, to attack the problem again from scratch. We show in this work how it is possible to continue using our old and reliable routines and programs and, at the same time, to take advantage of a simple parallelization technique to re duce dramatically the computational time emphasizing the fact that it is not necessary to modify our original codes. We have applied this technique within the framework of collision physics, but we are confident that it is possible to extend our approach to a large amount of problems of diverse scientific areas.

Ponencia publicada en: Memorias del Congreso Latinoamericano de Computación de Alto Rendimiento (CLCAR) Santa Marta, Colombia 13 al 18 de agosto 2007. J.C. Jaime y G. Díaz (editores), Publicaciones Univ. Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia (2007).