Aquí está por qué es complejo:
* "más rápido" es subjetivo: Puede referirse a la potencia de procesamiento sin procesar, tareas específicas como simulaciones científicas, capacitación de IA o incluso rendimiento de los juegos.
* "caro" es relativo: Las supercomputadoras cuestan millones, pero un solo procesador especializado también puede ser increíblemente costoso.
* La tecnología cambia rápidamente: Los nuevos procesadores y arquitecturas se están desarrollando constantemente, lo que hace que las máquinas "más rápidas" anteriores obsoletas.
Dicho esto, aquí hay algunos contendientes para las categorías "más rápidas" y "más caras":
Para el más rápido:
* Frontier (Oak Ridge National Laboratory, EE. UU.): Esta supercomputadora actualmente mantiene el primer lugar en la lista Top500, con un rendimiento impresionante de 1.1 ExaFlops.
* Fugaku (Riken Center for Computational Science, Japón): Esta máquina fue la más rápida durante algún tiempo antes de que Frontier se hiciera cargo. Es notable por su eficiencia energética y diseño arquitectónico.
* Summit (Oak Ridge National Laboratory, EE. UU.): Si bien ya no es el más rápido, Summit sigue siendo una poderosa supercomputadora utilizada para la investigación científica y el desarrollo de IA.
Para el más caro:
* supercomputadoras: Estas son las computadoras más caras, que cuestan cientos de millones o incluso miles de millones de dólares. Los ejemplos incluyen Frontier y Fugaku mencionados anteriormente.
* procesadores especializados: Las computadoras cuánticas, las GPU utilizadas para la computación de alto rendimiento y los ASIC personalizados para la minería criptográfica también pueden ser extremadamente costosas, costando millones para una sola unidad.
Es importante tener en cuenta:
* Las supercomputadoras a menudo se crean para tareas específicas y no son accesibles para el público en general.
* El costo de una computadora puede variar significativamente en función de sus componentes, personalización y uso previsto.
En lugar de buscar la computadora "absoluta" más rápida y más cara, es más útil centrarse en las necesidades y aplicaciones específicas que tiene en mente.