EDITH
Como conté en un post anterior, cuando hice el benchmark de la mejor máquina para correr Don Nelson, dejé pendiente algo: quería armarme un computador para correr DigSILENT más rápido y más barato que en la nube. Finalmente lo hice.
Y no es un computador, en realidad es el primero de un set de computadores + agentes pensados para correr simulaciones eléctricas. A ese set le puse un nombre: EDITH.
¿Por qué EDITH?
El nombre viene de dos lados.
El primero, y el que más me importa, es Edith Clarke. En mi universidad (USM) se mencionaba harto a “Miss Clarke”, y recién ahora, armando este proyecto, me puse a leer bien quién fue.
Edith Clarke (1883–1959) fue la primera mujer en titularse de un máster en ingeniería eléctrica en el MIT (1919) y la primera mujer empleada profesionalmente como ingeniera eléctrica en Estados Unidos (1922, en General Electric). En una época en que literalmente no existía el cargo para una mujer, terminó liderando ingeniería de estabilidad de sistemas de potencia y, en 1947, fue la primera profesora de ingeniería eléctrica del país, en UT Austin.
Pero lo que más me gusta de su historia es la calculadora de Clarke (patentada en 1925): un dispositivo gráfico para resolver ecuaciones de corriente, voltaje e impedancia en líneas de transmisión diez veces más rápido que los métodos de la época. O sea, hace 100 años Edith Clarke ya estaba obsesionada con lo mismo que yo: correr estudios de sistemas de potencia más rápido. El Departamento de Energía de Estados Unidos la llama la “madre fundadora” de la smart grid.
Hay una frase de ella, de 1948, que me quedó dando vueltas:
“No hay demanda de mujeres ingenieras, como tal… pero siempre hay demanda de cualquiera que pueda hacer un buen trabajo.”
Me parecía justo que el computador que arme para acelerar estudios eléctricos llevara su nombre. Puedes leer más de ella acá.
El segundo lado es más friki: EDITH también es la última IA de Tony Stark en el universo Marvel, la que le hereda a Peter Parker cuando muere. Un sistema que ve todo, monitorea todo y está siempre disponible. Que es, más o menos, lo que quiero que EDITH sea para mí.
¿Por qué un computador propio y no la nube?
Venía corriendo todo en Google Cloud. Estaba pagando entre 500 y 700 dólares al mes, de los cuales algo así como el 60–70% era cómputo. Y lo peor era que con ese gasto ni siquiera tenía las VMs corriendo 24/7. Las prendía, trabajaba, las apagaba, diría que algo así como entre 10 y 20% de lo que podría usarlas.
EDITH cambia las dos cosas. Corre 24/7 y corre mucho más rápido, por un costo fijo que se paga solo en pocos meses comparado con lo que estaba botando en la nube.
Pero seré honesto: no creo que haya un “porqué” duro entre nube y local. Las dos sirven. Lo que me terminó de convencer es otra cosa, más de fondo: creo que el cómputo es el nuevo petróleo, y quiero sumarme a eso. Tener fierros propios, prendidos, haciendo trabajo real mientras yo duermo, lo siento como estar más del lado correcto de esa idea.
EDITH hoy
Por ahora EDITH es un solo computador, todo CPU, pensado principalmente para correr DIgSILENT PowerFactory:
- CPU: Intel i9 14900K
- RAM: 32 GB
- SSD: 1 TB
- Refrigeración: Arctic Liquid Freezer III
- SO: Windows 11 Pro
Una decisión importante: EDITH está aislada. No está expuesta a internet. Solo mi computador puede llegar a ella, a través de Tailscale, así que vive en mi red privada como si estuviera al lado mío aunque esté en otra pieza o yo en otro lugar.
EDITH armada y andando.
El agente: EDITH se monitorea sola
Acá está la parte que más me entretuvo y me sigue entreteniendo. EDITH no es solo el hardware — es el hardware más un agente que lo cuida. Eso es lo que hace que la sienta viva y no solo un PC prendido en un rincón.
Como tengo experiencia en electrónica, me armé mi propia placa para hacer mediciones. Usé un par de ESP32 que me habían quedado de una empresa anterior, un sensor SHT20 para temperatura y humedad, y un PZEM para medir lo eléctrico. Con eso EDITH se monitorea a sí misma:
- Ambiente: temperatura y humedad de la pieza donde vive. Llevo semanas midiendo para entender cómo cambia la temperatura del cuarto antes y después de tener a EDITH encendida.
- Consumo: voltaje, corriente, potencia y factor de potencia que consume, muestreado cada 1 segundo (guardo el promedio cada 1 min).
- Cómputo: la parte más importante, mido las temperaturas de todos los cores del i9 y la frecuencia de cada core, además de eso EDITH estima en qué está siendo usado cada core.
Todo eso cae en un dashboard donde puedo ver las curvas en vivo, y si algo se sale de rango, EDITH me escribe al celular. Es la misma lógica de mis otros agentes: no es un chatbot que responde preguntas, es algo que hace cosas por mí mientras yo hago otras.
De hecho, dejé parte de ese monitoreo público y en vivo: puedes ver la temperatura, humedad y el consumo eléctrico (voltaje, corriente y potencia) de EDITH en tiempo real en la vista del mini-datacenter.
Benchmark: EDITH vs la nube
Corrí en EDITH exactamente el mismo caso que usé en el benchmark de máquinas en la nube (pueden verlo acá): 25 flujos de potencia consecutivos sobre el mismo sistema (9.319 MW de generación, 8.892 MW de carga, convergencia en 7 iteraciones) — para que la comparación fuera clara y justa.
El resultado: EDITH promedia 1.312s por flujo. La mejor máquina que había probado en Google Cloud (la c4-highcpu-4) marcaba 2.192s, y la más barata (c2-standard-4) 3.903s.
O sea, EDITH es ~40% más rápida que la mejor VM del cloud y casi 3 veces más rápida que la c2-standard-4. Y eso corriendo local, sin pagar por hora.
Pero el promedio no cuenta toda la historia. Lo más interesante es la estabilidad bajo carga sostenida:
Esto valida toda la tesis del proyecto: para correr DigSILENT lo único que importa es la frecuencia del core. Un i9 local a 6 GHz le gana a cualquier VM que probé — corriendo 24/7 y por una fracción del costo.
Hacia dónde va EDITH
La idea es que EDITH vaya creciendo en el tiempo. Hoy es un nodo, pero el plan para este año es:
- Un segundo CPU para poder correr doble simulación en paralelo.
- Un nodo con GPU para hacer inferencia local y dejar de depender solo de APIs externas para la parte de IA.
Mi mini-datacenter en la casa, básicamente.
Agradecimientos
Un agradecimiento especial a Eugenio Voticky, mi advisor legal, sin el cual EDITH no hubiese sido posible. Y a Macarena, mi pareja de toda la vida, que me deja hacer este tipo de locuras y que deja que EDITH esté viva 24/7 en nuestro hogar (por ahora).