>> JAMES MANCHET: Hi, goeie middag, almal.
My naam is James Cuff.
Ek is die Assistent Dean vir Navorsing Berekening hier by Harvard Universiteit.
En vandag gaan ek met jou te praat oor Hoekom skaal-out rekenaar is noodsaaklik.
>> So ek dink, eerste op, wie is hierdie man?
Hoekom is ek hier?
Hoekom is ek met jou praat?
Ek het 'n agtergrond in wetenskaplike rekenaar en navorsing rekenaar,
strek terug na die Verenigde Kingdom-- Die Wellcome Trust Sanger
Instituut vir die menslike genome-- en meer onlangs in die Verenigde State van Amerika
werk by die Breë en ander gewaardeerde plekke van leer, soos Harvard.
>> Ek dink wat dit regtig beteken is dat ek 'n herstel molekulêre bio
fisikus.
So watter regsaanspraak het ek het om te vertel jy oor die omvang-out rekenaar?
Daar is 'n egter.
18 jaar of so het ek het net gesien die mees dramatiese stygings in skaal kompleksiteit
en algehele doeltreffendheid van die rekenaar stelsels.
>> Toe ek besig was om my PhD by Oxford, het ek was nogal opgewonde met 'n 200 megahertz
Silicon Graphics masjien met 18 GB van die stoor en 'n enkele SVE.
Tye het verander.
As jy vinnig vorentoe nou, ons spin meer as 60.000 CPUs hier by Harvard.
Baie ander organisasies spin vele meer.
>> Die belangrike afhaal van hierdie is daardie skaal is nou nie net onvermydelik,
dit gebeur het en dit is gaan voort om te gebeur.
So laat ons vir 'n oomblik, soort van rewind en praat baie vinnig
oor die wetenskap, my gunsteling onderwerp, die wetenskaplike metode.
>> As jy 'n wetenskaplike te wees, jy het 'n paar belangrike dinge om te doen.
As jy nie hierdie dinge nie doen nie wat jy kan jouself 'n wetenskaplike nie oorweeg
en jy sal sukkel om te kan verstaan ​​jou area van dissipline.
>> So die eerste van alles, sou jy formuleer jou vraag, jy genereer hipoteses,
maar meer belangrik, jy voorspel jou results--
jy het 'n raaiskoot te wat die resultate sal wees.
En dan uiteindelik, jy toets jou hipotese en analiseer jou resultate.
>> So hierdie wetenskaplike metode is uiters belangrik in die rekenaar.
Rekenaar van beide die voorspelling en in staat is om jou resultate te toets
is 'n belangrike deel van wat ons nodig om te doen in die wetenskaplike metode.
Hierdie voorspellings en toetse is die ware twee hoekstene
van die wetenskaplike metode, en elke vereis dat die mees betekenisvolle vooruitgang
in die moderne berekening.
>> Die twee pilare van die wetenskap is dat van die teorie en dat van eksperimentering.
En meer onlangs, rekenaar word dikwels genoem
as die derde pilaar van die wetenskap.
So as jy studente kyk na hierdie, jy het absoluut geen druk.
Derde pilaar van science-- geen groot deal-- rekenaar, soort van belang.
So bly dit is die rekenaar deel Rekenaarwetenskap natuurlik 50.
>> Sodat daar genoeg van die agtergrond.
Ek wil jou vertel van die plan van wat ons gaan om te praat oor vandag.
Ek gaan om te gaan oor 'n paar geskiedenis.
Ek gaan om te verduidelik hoekom ons hier gekom het.
Ek gaan om te praat oor 'n paar van die geskiedenis van die rekenaar
hier by Harvard, sommige aktiwiteite rondom sosiale media,
groen things-- baie passievol oor alles
green-- storage-- rekenaar storage-- hoe chaos raak skaal-out uit stelsels,
en distributiewe stelsels in die besonder.
>> En dan gaan ek te raak op 'n paar van die skaal-out hardeware wat
vereis word om in staat wees om te doen rekenaar op skaal.
En dan uiteindelik, ons gaan draai met 'n paar awesome wetenskap.
>> So, laat ons neem 'n minuut kyk na ons werklike geskiedenis.
Rekenaar het ontwikkel.
So sedert die '60, al die weg tot vandag,
ons het basies 'n verandering van gesien omvang van gesentraliseerde rekenaar
rekenaar te desentraliseer, te samewerkende en dan onafhanklike
rekenaar en regs weer terug.
>> En laat my comment dat 'n bietjie.
Wanneer ons eers begin af met rekenaars, het ons hooframe.
Hulle was buitensporig duur toestelle.
Alles moes word gedeel.
Die rekenaar was kompleks.
Jy kan sien, is dit gevul kamers en daar was operateurs en bande
en alle vorme van Whirry, Clicky, spinny toestelle.
>> Rondom die 70 vroeë '80s, jy begin 'n impak van die faksmasjiene te sien.
So jy begin afreken om te sien begin om terug in laboratoriums verskyn
en word nader aan jou.
Die opkoms van die persoonlike rekenaar, beslis
in die 80's, vroeë deel van die dekade werklik verander afreken.
>> En daar is 'n leidraad in die titel, want dit
is die persoonlike rekenaar genoem, wat beteken dit behoort aan jou.
So as die evolusie van rekenaar voortgegaan,
mense besef dat hul persoonlike rekenaar was nie regtig groot genoeg
in staat wees om enigiets van enige meriete te doen, of beduidende meriete, in die wetenskap.
>> En so mense begin ontwikkel netwerk toestel
bestuurders in staat wees om rekenaars te koppel saam te wees om trosse te bou.
En so gaan dit was die vader van die era van die Beowulf cluster.
Linux ontplof as 'n reaksie op eiendom bedryfstelsel, sowel koste
en kompleksiteit.
>> En dan, hier is ons vandag, waar, maar weer, ons is
gekonfronteer met kamers vol van die rekenaar toerusting en die vermoë om
'n mens se kredietkaart te krap en kry toegang tot hierdie rekenaar fasiliteite,
afstand.
>> En so kan jy dan sien, in terme van die geskiedenis 'n impak
hoe ons die berekening vandag, is dit beslis
ontwikkel van masjien kamers vol rekenaars
deur 'n paar persoonlike rekenaar al die pad terug weer
aan die masjien kamers vol van die rekenaars.
>> So dit is my eerste cluster.
So 2000 het ons 'n rekenaar stelsel in Europa
effektief annoteer die menslike genoom.
Daar is 'n baie van die tegnologie wat op die regterkant
daar dat, helaas, is nie meer met ons nie.
Dit is geslaag af na die groot tegnologie in die lug.
>> Die masjien self is waarskynlik ekwivalent van 'n paar ordentlike skootrekenaars
vandag, en dat net soort van jou wys.
Maar ons het versigtig annoteer die menslike genoom en beide beskerm dit
met hierdie spesifieke papier in Aard van die kommer van die data
om openbare of private.
>> So dit is awesome, reg?
So ons het 'n menslike genoom.
Ons het dit gedoen berekening.
Ek voel myself baie tevrede.
Ek gerol tot Harvard in 2006, voel 'n baie minder tevrede met myself.
>> Dit is wat ek geërf het.
Dit is 'n departementele pos en lêer bediener.
Jy kan sien hier is daar 'n bietjie van die band
wat gebruik word om die stelsel te onderhou.
Dit is ons lisensie en druk bediener.
Ek is redelik seker dat daar dalk wagwoorde op sommige van hierdie Post-it notas.
>> Nie awesome.
Pretty ver van awesome.
En so het ek besef hierdie klein grafiek dat ek jou gewys het aan die begin
van die deel van eienaarskap terug na deel,
wat ons nodig het om die spel te verander.
En so het ons die wedstryd verander deur die verskaffing van aansporings.
En so die mens, as dit bietjie Wikipedia artikel
hier sê, ons doelgerigte wesens.
En die studie van aansporing strukture is noodsaaklik vir die studie
van ekonomiese aktiwiteit.
>> So het ons begin aan te spoor ons fakulteit en ons navorsers.
En so het ons aangespoor om hulle met 'n baie groot rekenaarstelsel.
So in 2008, het ons 'n 4096 verwerker machine-- 10 rakke,
paar honderd kilowatt van krag.
>> Wat ek dink is interessant is, is dit nie
saak waar jy is in die siklus.
Dit is dieselfde hoeveelheid krag en bereken, die krag is die konstante.
Dit was 200 kilowatt wanneer ons bou stelsels in Europa.
Dit is twee honderd kilowatt in 2008, en dat
blyk te wees die [? quanter?] van klein universiteit-gebaseerde rekenaar stelsels.
>> So Harvard today-- vinnig vorentoe, ek is nie ' meer hartseer panda, nogal 'n gelukkige panda.
Ons het sowat 60 duisend vrag gebalanseer CPUs, en hulle klim dramaties.
Ons het 15 petabytes van stoor, ook klim.
Weereens, dit 200 kilowatt inkrement, lyk ons
te wees en bygevoeg dat elke ses of so maande.
Baie en baie van die virtuele masjiene.
En meer belangrik, ongeveer 1,8 megawatt
navorsing rekenaartoerusting.
>> En ek gaan om te kom terug na dit later,
waarom ek nou nie meer noodwendig tel hoeveel CPU ons het,
maar hoe groot is die elektrisiteitsrekening.
20 ander so toegewy navorsing rekenaar personeel.
En meer belangrik, ons is begin ons GPGPUs om te groei.
Ek was uitgesprei oor hoeveel van hierdie word bygevoeg op 'n dag-tot-dag basis.
So, geskiedenis les oor, reg?
>> So hoe kom ons daar van hier af?
Kom ons kyk na 'n paar moderne skaal-out bereken voorbeelde.
Ek is 'n bietjie 'n obsessie met die grootte en omvang van sosiale media.
Daar is 'n aantal uiters suksesvolle grootskaalse rekenaar
organisasies nou op die planeet, die verskaffing van ondersteuning en dienste
vir ons almal.
So wat is die disclaimer.
>> En ek wil om te begin met 'n aantal gram in 'n Instagram.
Dit is nie eintlik 'n lei-in 'n grap, dit is
nie eens snaaks nie, eintlik, kom om te dink nie.
Maar in elk geval, ons gaan kyk na onse in Instagram.
En ons gaan om te begin met "My bee en 'n blom."
Ek was by die [onhoorbaar] Village en ek het 'n bietjie prentjie
van 'n bee sit op 'n blom.
En dan het ek begin om te dink oor wat beteken dit eintlik beteken.
En ek het hierdie foto van my selfoon en getel hoeveel bytes in dit,
en dit is ongeveer 256 kilogrepe.
En toe ek begin het, sou basies vul 'n 5 en 1/4 duim floppy.
En begin om te dink, wel, dis cool.
>> En ek het begin om te kyk en te doen navorsing oor die netwerk.
En ek het uitgevind dat Instagram het van 200 miljoen Maus.
Ek was nie eintlik wat seker wat 'n Mau was.
En 'n Mau, hier, is 'n maandelikse aktiewe gebruikers.
>> So, as 200 miljoen MAUs-- pretty cool.
20 biljoen photographs-- so nogal 'n baie van die foto's.
As 60 miljoen nuwe foto's elke dag
uit te kom by oor 0,002 gig per foto.
Dit is sowat vyf petabytes hardeskyf net reg daar.
En dit is nie regtig die sentrale deel van wat ons gaan om te praat oor.
Dit is 'n klein aartappels.
Of as ons sê in Engeland, klein Spuds.
>> So laat ons kyk na die werklike olifant in die room-- unieke gesigte.
Weereens, laat ons meet in hierdie nuwe kwanta noem 'n Mau.
Facebook self het 1,3 miljard Maus.
Whatsapp, wat ek moes nie eens gehoor van tot onlangs, is dit
'n soort boodskap diens, 500 miljoen Maus.
Instagram, wat ons net gepraat het, as 200 miljoen Maus.
En boodskapper, wat 'n ander boodskap diens,
is ook as 200 miljoen Maus.
>> So totaal wat op, dit gaan oor 2,2 miljard totale gebruikers.
Duidelik dat daar 'n mate van oorvleueling, maar dit is gelykstaande aan 'n derde van die planeet.
En hulle stuur iets in die omgewing van 12 miljard kitsboodskappe per dag.
En weer, daar is net 7 miljard mense op die planeet.
Nie almal het 'n smartphone.
So, dit is stapelgek getalle.
>> En ek gaan om te argumenteer dat dit nie selfs oor die stoor of die bereken.
En die lied aan te haal, dit is alles oor wat grafiek.
Hier is ons pragtige Meghan Trainor af hier, sing oor al die bas.
Let sy het ook 'n hele bietjie bas herself-- 207
goed 218,000,000 mense gesien hierdie jong dame sing haar lied.
>> So my argument is dit dit is alles oor die grafiek.
So ons het 'n paar open source sagteware en begin om te kyk na 'n grafiek.
En dit is LinkedIn, so hierdie is 'n Facebook vir ou mense.
En so, dit is my LinkedIn grafiek.
Ek het 1200 of so nodes, sogenaamde "Vriende".
En hier is my by die top.
En hier is al die verbindings.
>> Nou, dink terug aan die Instagram storie.
Elkeen van hierdie is nie net die foto, is dit
het 'n hele oorvloed van verbindings tussen hierdie spesifieke individuele
en vele ander.
Dit is die sentrale stuk is óf 'n fout in die grafiek teken algoritme,
of hierdie dalk David Malan, Ek is nog nie seker nie.
So kan jy teken die grafieke in alle vorme
van ways-- gephi.gihub.io is waar jy kan trek dat sagteware van.
Dit is werklik 'n koel vir die feit dat staat gemeenskappe te organiseer.
Jy kan hier sien, is dit Harvard en verskeie ander plekke wat ek gewerk het,
want dit is my werk-verwante data.
>> Dus net te dink oor die kompleksiteit van die grafiek en al die data
wat jy trek saam met.
So intussen terug by FriendFace, reg?
Ons kyk na die Instagram data wat was van die orde van vyf petabytes.
Geen groot deal.
Nog 'n hele klomp van data, maar nie 'n groot handel in die groter skema van dinge.
>> Van hierdie artikel op die ou internet, "Skalering die Facebook data pakhuis
300 petabytes. "
Dit is 'n heel ander spel-wisselaar nou,
wanneer jy besig is om te dink van data en die grafiek
en wat jy bring saam met.
En hul hoë data is groei van aan die orde van 600 terrabytes 'n dag.
>> Nou, jy weet, wel, then-- Ek bedoel, 600 terrabytes 'n dag,
300 petabytes-- hulle is nou ook begin
baie bekommerd oor te kry hoe om hierdie dinge te hou
en om seker te maak hierdie data bly rond.
En hierdie man hier, Jay Parikh, soek
hoe 'n Exabyte van data te stoor.
>> Net vir dié van julle wat kyk saam
by die huis, 'n exabyte-- 10 tot 18.
Dit het sy eie Wikipedia bladsy, dit is dat die groot van 'n aantal.
Dit is die grootte en omvang van wat ons is op soek na, in staat wees om data te stoor.
En hierdie ouens is nie mucking rondom, hulle stoor dat die bedrag van data.
So een van die leidrade wat hulle is op soek na hier
is data-sentrums vir sogenaamde koue stoor.
>> Dit bring my by om groen.
En hier is Kermit.
Hy en ek agree-- dit uiters moeilik om groen te wees,
maar ons gee dit ons beste probeer.
Kermit kan nie help nie, het hy om groen te wees al die tyd,
kan nie sy groen-heid opstyg nie.
>> So, wat concepts-- n paar soort van kernbegrippe
van groen, wanneer dit betrekking het op die rekenaar.
Die een wat die belangrikste is die lewensduur van die produk.
As jou produk het 'n kort leeftyd, jy kan nie, per definisie, groen.
Die energie geneem om 'n te vervaardig skyf, 'n moederbord, 'n rekenaar
stelsel, 'n tablet, wat dit ookal mag wees, die lewensduur van jou stelsels
is 'n belangrike deel van hoe groen wat jy kan wees.
>> Die belangrike deel, as almal van julle bou sagteware algorithms--
algoritme se 'n gedeeltelike woord vir sagteware, reg?
So, jou algoritme ontwerp is absoluut noodsaaklik in terme
van hoe jy gaan in staat wees om te maak vinnige en akkurate berekeninge te gebruik
die minste hoeveelheid energie moontlik.
En ek sal kry om dit in 'n bietjie.
>> Data sentrum vormgeving jy gesien dat ons reeds duisende
der duisende masjiene, sit stil in klein, donker hoeke
van die wêreld, die rekenaar.
Hulpbron allocation-- hoe om aan die bereken, aan die stoor,
deur die netwerk.
Bedryfstelsels is 'n belangrike deel van die hierdie, en 'n baie skynwerklikmaking
in staat wees om meer te pak en meer bereken in 'n klein ruimte.
>> Ek sal 'n klein voorbeeld gee jou uit navorsing afreken.
Ons benodig meer ping, meer krag, en nog baie meer pyp.
Ons benodig meer groter, beter, vinniger rekenaars,
en wat nodig is minder sap te gebruik.
En ons kon nie uitwerk hoe om dit te doen.
Ek weet nie of die hashtag gowest as waarskynlik gebruik word deur die Kardashian,
Maar in elk geval, gowest.
En ons het.
>> Ons opgetel het ons werking en ons het dit uit
Wes Massachusetts in 'n klein fabriek dorp
genoem Holyoke, net noord van Chikopee en Springfield.
Ons het dit vir 'n paar van die redes.
Die belangrikste een is dat ons het 'n baie, baie groot dam.
En dit 'n baie groot dam in staat is om te blus 30 plus megawatt energie,
en dit was onderbenut by die tyd.
>> Meer belangrik, ons het ook ' 'n baie ingewikkelde netwerk
wat reeds in plek is.
As jy kyk na waar die netwerk gaan in die Verenigde State van Amerika,
volg dit al die trein spore.
Hierdie spesifieke stuk van die netwerk was besit word deur ons kollegas en vriende
by die Massachusetts Instituut van Tegnologie,
en dit was basies gebou al die pad uit te Route 90.
>> So ons het 'n groot rivier regmerkie, Route 90 merk, het ons 'n kort pad van 100 km,
en 'n lang pad van ongeveer 1000 kilometer.
Ons het 'n baie groot te doen netwerk Splice, as jy hier kan sien,
basies 'n skakel in, te in staat wees om aan te sluit by Holyoke,
maar ons het al die nodige infrastructure-- ping, krag, pyp.
Die lewe was goed.
En weer, groot dam.
>> So het ons basies gebou die Massachusetts Groen High Performance Computing
Sentrum.
Dit was 'n arbeid van julle liefde deur vyf universities-- MIT, Harvard, UMass,
Noordoostelike en BU.
Vyf megawatt dag een verbinde las.
Ons het alle vorme van wysheid met airside economizers
dinge groen te hou.
En ons gebou uit 640-tal rakke, gewy aan navorsing afreken.
>> Dit was 'n ou bruinveldprojek webwerf, sodat ons het 'n paar herwinning en 'n paar netjiese-up
en 'n paar skoon-up van die site.
En dan het ons begin die fasiliteit te bou
en boom-- pragtige fasiliteit met die vermoë sandbox rekenaar uit te voer,
konferensies en seminare te hê, en ook 'n massiewe data sentrum vloer.
>> Hier is my goeie self.
Ek is natuurlik dra dieselfde baadjie.
Ek miskien slegs een baadjie, maar daar is vir my
en John Goodhue-- hy is die uitvoerende direkteur van die Center--
staan ​​in die masjien kamer vloer, wat, soos jy kan sien,
is redelik dramaties, en dit gaan terug 'n lang, lang pad.
>> Ek speel dikwels speletjies ry van Boston uit te Holyoke,
voorgee dat ek 'n TCP / IP pakkie.
En ek is nie bekommerd oor my latency ry rond in my motor.
So wat is die groen stuk.
So laat ons net 'n minuut neem en dink oor stapels.
So ons is baie versigtig te probeer bou data sentrums doeltreffend,
berekening doeltreffend, maak goeie keuring vir die rekenaartoerusting
en lewer meer belangriker, ons aansoek,
word dit 'n boodskap diens of 'n wetenskaplike aansoek.
>> So hier is die stapels.
So fisiese laag, al die pad deur application--
hoop dat dit gaan 'n goeie deel van jou kursus.
OSI sewe laag model is basies, dan sal julle lewe, eet en asemhaal
hierdie in jou rekenaar loopbane.
Hierdie hele konsep van fisiese infrastructure-- drade,
kabels, data-sentrums, links.
En dit is net die beskrywing van die netwerk.
>> Hier is goed, natuurlik, dit is 'n ou skyfie,
want dit moet sê HTTP, omdat niemand omgee oor eenvoudige pos
vervoer protokolle, nie meer nie.
Dit is alles gebeur in die HTTP ruimte.
So dit is een vlak van stapel.
>> Hier is nog 'n stel van stapels, waar jy 'n bediener, 'n gasheer, 'n hypervisor,
'n gas, binêre biblioteek, en dan jou aansoek.
Of, in hierdie geval, die toestel bestuurder, 'n Linux-kern, inheemse c,
Java virtuele masjien, Java API, dan Java
programme, en so aan en so voort.
Dit is 'n beskrywing van 'n virtuele masjien.
>> Heilige stapels, Batman!
Dink hieroor in terme van hoeveel bereken
wat jy nodig het om te kry uit wat hier gebeur,
al die pad tot by die top van hierdie stapel, om dan
in staat wees om jou werklike te doen lewering van die aansoek.
>> En as jy soort rewind en begin om te dink
oor wat dit neem om te voorsien 'n drywende punt operasie,
jou swaai punt operasie is 'n bedrag van die voetstukke van die aantal kerne
in die socket, 'n horlosie, wat Hoe vinnig kan die klok turnover--
vier gigahertz, twee gigahertz-- en dan die nommer
van bedrywighede wat jy kan doen in 'n gegewe hertz.
>> So diegene mikroverwerkers vandag doen tussen vier en 6 flops
per klok siklus.
En so 'n enkel-kern 2.5 gig klok het 'n teoretiese prestasie
van ongeveer 'n mega flop, gee of neem.
>> Maar soos met alles, ons het keuses.
So en Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
neem jou choices-- Intel Atom.
Al hierdie verwerker argitekture almal het 'n effens ander manier
dat hulle in staat om by te voeg twee getalle bymekaar,
wat is basies hulle doel in die lewe.
Moet taai wees.
Daar is miljoene van hulle sit in data-sentrums, nou al.
>> Sor, flops per watt-- dit is die groot ding.
So as ek wil meer van dit te kry te kry deur middel van hierdie stapel, vinniger,
Ek het om te werk aan hoeveel drywende punt bedrywighede 'n tweede,
Ek kan dit doen, en dan gee hulle watt.
En gelukkig, mense het gedink hieroor.
>> So is daar 'n groot betwis elke jaar te sien
wat die vinnigste rekenaar kan bou wat kan diagonalize 'n matriks.
Dit is bekend as die Top 500.
Hulle kies die top van die beste 500 rekenaars
op die planeet wat kan diagonalize matrikse.
En jy kry 'n paar ongelooflike resultate.
>> Daar is baie van die masjiene is tussen 10 en 20 megawatt.
Hulle kan diagonalize matrikse buitensporig vinnig.
Hulle het nie noodwendig diagonalized hulle so doeltreffend per watt,
so was daar hierdie groot druk om te kyk na wat 'n groen 500 lys sou lyk.
En hier is die lys van Junie.
Daar moet 'n nuwe een baie kort wees.
>> En dit noem out-- Ek neem die top van hierdie besondere lys.
Daar is twee spesifieke machines-- een uit die Tokyo Instituut van Tegnologie
en een van Cambridge Universiteit in die Verenigde Koninkryk.
En hulle het mooi verbysterende mega flops per watt verhoudings.
Hierdie een se 4389, en die volgende een af ​​is 3631.
>> Ek sal die verskil tussen verduidelik hierdie twee, in die volgende skuif.
Maar hierdie is dit matig grootte toets clusters.
Dit is net 34 kilowatt of 52 kilowatt.
Daar is 'n paar grotes here-- hierdie spesifieke een
by die Switserse Nasionale Die super-sentrum.
Die huis toe te neem boodskap hiervoor is dat ons
probeer om rekenaars te vind wat doeltreffend kan funksioneer.
>> En so nie, laat ons kyk na die top een, cutely genoem, die KFC.
En 'n bietjie van reklame hier.
Hierdie spesifieke voedsel maatskappy het niks te doen met hierdie.
Dit is die feit dat hierdie spesifieke stelsel
is geweek in 'n baie slim olie-gebaseerde verbinding.
En so het hulle hul hoender Fryer moniker
wanneer hulle die eerste keer begin om te bou van hierdie tipe stelsels.
>> Maar basies wat hulle geneem het hier is 'n aantal van die lemme,
sit hulle in hierdie gesofistikeerde minerale olie,
en dan uitgewerk hoe al te kry die netwerk in en uit dit uit.
Dan, nie net dit nie, hulle het dit buite so
dat dit kan buite verkoeling ontgin.
Dit was nogal indrukwekkend.
So jy hoef te doen, van hierdie kaskenades
in staat wees om hierdie bedrag te kry bereken gelewer vir klein wattage.
>> En jy kan sien dit is die vorm van waar dinge op pad is.
Die uitdaging is dat gereelde lug verkoeling is die ekonomie van skaal
en ry 'n groot deel van die ontwikkeling van beide gereelde rekenaar,
en High Performance Computing.
So, dit is redelik ontwrigtende.
Ek dink dit is fassinerend.
Dit is 'n bietjie slordig wanneer jy probeer om die skyf dryf te ruil,
maar dit is 'n baie cool idee.
>> So nie net dit nie, daar is 'n hele klomp van die werk
gebou rondom wat ons is die roeping van die Open Bereken Projek.
En so, meer oor wat 'n bietjie later.
Maar die bedryf se begin besef dat die flops per watt
steeds belangrik.
En jy, as mense hier, as jy die ontwerp van jou algoritmes
en jy die ontwerp van jou kode, moet jy bewus wees
dat jou kode kan het 'n domino-effek.
>> Wanneer Mark is in hier sit sy koshuiskamer skryf Facebook 1.0,
Ek is redelik seker hy het 'n oog dat dit gaan groot wees.
Maar hoe groot dit sou wees op die omgewing is 'n groot dealio.
En so al ya'll kon kom met algoritmes
wat kan wees die volgende uitdagende ding vir mense soos ek,
probeer stelsels te loop.
>> So laat ons net dink oor werklike wêreld mag grense.
Hierdie vraestel deur Landauer-- is nie 'n nuwe ding.
1961 hierdie is gepubliseer in die IBM Journal.
Dit is die kanonieke "Onomkeerbaarheid en Heat
Generasie in die Computing Proses. "
En so het hy aangevoer dat masjiene onvermydelik
logistieke funksies verrig wat nie 'n enkele waarde omgekeerde.
>> Sodat die hele deel van dit is dat terug in die '60,
mense het geweet dat dit was gaan 'n probleem te wees nie.
En so die wet van beperkings gesê 25 grade C, 'n soort van kanonieke kamer
temperatuur, die limiet verteenwoordig 0.1 elektron volts.
Maar teoreties, dit is die teorie, rekenaar geheue,
wat teen hierdie limiet kan wees verander by een biljoen stukkies 'n tweede.
>> Ek weet nie van julle nie, maar nie kom in baie 'n miljard stukkies
'n tweede data koers ruil.
Die argument was daar dat net 2.8 triljoene van 'n watt van krag
behoort te ooit uitgebrei word.
>> Alle reg, werklike wêreld example-- dit is my elektriese wetsontwerp.
Ek is 65% van die heerlike data sentrum
Ek het jou, in hierdie spesifieke tyd.
Dit is in Junie verlede jaar.
Ek het 'n ouer weergawe geneem sodat ons kan en soort van anonimeer 'n bietjie.
Ek is die besteding van $ 45,000 'n maand vir energie daar.
>> So die rede hiervoor is daar dat ons het meer as 50,000 prosesse in die kamer.
So kan jy jou voorstel jou eie residensiële elektrisiteitsrekening
is dat 'n hoë?
Maar dit was vir 'n 199000000 watt uur oor 'n maand.
>> So die vraag wat ek stel is, kan jy dink mnr Zuckerberg se elektriese wetsontwerp?
Myne is redelik groot, en ek sukkel.
En ek is nie alleen in hierdie is.
Daar is 'n baie van die mense met 'n groot data sentrums.
En so, dink ek, vol disclosure-- my Facebook vriende 'n bietjie vreemd.
>> So my Facebook vriend is die Prine Ville data sentrum,
Dit is een van Facebook se grootste, nuutste, laagste energie data sentrum.
En hulle stuur na my, dinge soos krag benutting doeltreffendheid,
soos in hoe doeltreffend die data sentrum versus hoeveel energie jy
om in dit, hoeveel water is hulle met behulp, wat is
die humiditeit en temperatuur.
>> En hulle het hierdie pragtige, pragtige erwe.
Ek dink dit is 'n ontsagwekkende Facebook-bladsy,
maar ek dink ek is 'n bietjie vreemd.
>> So een meer krag ding, navorsing rekenaar wat ek doen
is aansienlik verskil wat Facebook en Yahoo en Google
en ander op-aanvraag, ten volle, altyd beskikbaar dienste.
En so het ek het die voordeel dat wanneer ISO New England-- en ISO New England
help stel die energie tariewe vir die streek.
>> En dit sê dit is die uitbreiding 'n versoek aan verbruikers
om vrywillig bewaar hoë-energie, as gevolg van die hoë hitte en humiditeit.
En dit was terug op die 18de Julie.
En so het ek gelukkig Twitter terug, Hey, ISO New England, Groen Harvard.
Ons doen ons deel oor hier in navorsing afreken.
En dit is omdat ons doen die wetenskap.
>> En so veel as mense sê die wetenskap nooit slaap, kan die wetenskap wag.
So het ons in staat is om te quiesce ons stelsels, neem voordeel van graad tariewe
op ons energie-wetsontwerp, en help om die hele New England
streek deur beurtkrag baie megawatt las.
So wat is die unieke ding wat verskil oor wetenskaplike rekenaar data
sentrums en diegene wat in volle produksie 24/7.
>> So laat ons net neem 'n ander rat hier.
So, ek wil bespreek chaos 'n bietjie.
En ek wil om dit te sit in die beskerming van die stoor.
So vir diegene wat soort van sukkel
om hul kop rond wat petabytes stoor lyk, dit 'n voorbeeld.
En dit is die soort van dinge Ek gaan met al die tyd.
>> Elkeen van hierdie klein Fellas is 'n vier terabyte hardeskyf,
sodat jy kan soort van tel hulle op.
Ons is nou om tussen een tot 1 en 1/2 petabytes
in 'n standaard bedryf rek.
En ons het kamers en kamers, as jy gesien in die vorige foto met John
en ek, vol van hierdie rakke van toerusting.
So dit is steeds baie, baie maklik massiewe stoor skikkings te bou
>> Dit is meestal maklik binnekant van Unix te soort tel hoe dinge gaan.
So is dit tel hoeveel Mau punte het ek daar.
So dit is 423 afsnit punte.
En dan as ek hardloop 'n paar oppervlakkig awk, ek kan optel, in hierdie spesifieke stelsel,
daar was 7.3 petabytes van beskikbare stoor.
>> So dit is 'n baie dinge.
En stoor is werklik moeilik.
En tog, vir een of ander rede, dit is 'n bedryf tendens.
Wanneer ek praat met ons navorsers en ons fakulteit en sê:
hey, ek kan hardloop stoor vir jou.
Ongelukkig moet ek die herstel van die koste van die stoor.
Ek kry hierdie besigheid.
En mense verwys Newegg of hulle verwys Staples
of hoeveel hulle kan koop 'n enkele terabyte skyf vir.
>> So hierdie, sal jy wel hier, dat daar 'n leidraad.
Daar is 'n skyf hier.
En as ons gaan terug, ek het baie.
Nie net het ek baie, ek het gesofistikeerde mekaar verbind
in staat wees om te steek hierdie dinge saam.
So het die risiko wat verband hou met hierdie groot stoor skikkings is nie onbelangrik.
>> Trouens, ons het na die internet en ons het
'n klein storie oor 'n goed-betekenis, sag-gemanierd direkteur van navorsing
computing-- gebeur met 'n te hê vreemde Engels accent-- probeer
'n navorser om te verduidelik wat die geen underscore Friends gids eintlik
bedoel.
Dit was nogal 'n lang, klein storie, 'n goeie vier minute van die ontdekking.
>> En noot, ek het 'n vreeslike baie minder spasie as die dame
wat sing oor al die bas.
Ons is 'n hele paar rekeninge laer.
Maar in elk geval, dit is 'n belangrikste ding om te dink oor,
in terme van wat kan verkeerd gaan.
So as ek 'n skyf, en Ek gooi dit in 'n Unix masjien,
en ek begin skryf dinge aan dit, daar is 'n magneet, daar is 'n ry kop,
daar is oënskynlik 'n een of 'n zero neergeskryf op die toestel.
>> Motors-- spinny, vol krullen dinge altyd breek.
Dink oor dinge wat breek.
Dit was nog altyd spinny, vol krullen dinge.
Drukkers, skyfaandrywers, motorvoertuie, ens
Enigiets wat beweeg is geneig om te breek.
>> So jy moet motors, jy moet ry firmware,
wat jy nodig het SAS / SATA beheerders, drade, firmware op die SAS / SATA leiers,
lae vlak blokke.
Pick jou stoor kontroleerder lêer stelsel kode, wat ook al een wat dit mag wees,
hoe jy dinge stik.
En jou virtuele geheue bestuurder bladsye, DRAM haal en winkels.
Dan, jy 'n ander stapel, wat is 'n soort
van die lys af op hierdie een, algoritmes, gebruikers.
>> En as julle vermenigvuldig hierdie , ek weet nie hoe baie,
daar is 'n baie plekke waar dinge sywaarts kan gaan.
Ek bedoel, dit is 'n voorbeeld van wiskunde.
Maar dit is soort van pret om te dink aan hoeveel maniere kan dinge verkeerd gaan,
net vir 'n skyf.
Ons is reeds op 300 petabytes, so dink die getal skyfaandrywers
wat jy nodig het op 300 petabytes wat verkeerd kan gaan.
Nie net that-- so dit is die stoor.
En dat verwys na die persoon wat ek wil om te sien
Tik verhoog verlaat, wat is die chaos aap.
So op 'n sekere punt, dit raak nog groter as net die skyf
probleem.
>> En so, hierdie pragtige dames en here wat loop 'n streaming video diens
besef dat hul rekenaars was ook groot en ook baie ingewikkeld
en ook die verskaffing van diens 'n vreeslike 'n klomp mense.
Hulle het 37 miljoen members-- en hierdie slide se miskien 'n jaar of so old--
duisende toestelle.
Daar is biljoene ure van die video.
Hulle teken miljarde gebeure 'n dag.
>> En jy kan sien, is die meeste mense kyk die kijkbuis later in die aand,
en dit verreweg oortref alles.
En so, hulle wou in staat wees om om seker te maak
dat die diens was en betroubare en werk vir hulle.
So hulle het met hierdie ding genaamd Chaos aap.
Dit is stuk sagteware wat, wanneer jy dink
gesels oor die titel van hierdie hele aanbieding,
skaal-out beteken dat jy moet hierdie dinge toets.
Dit is nie goed net met 'n miljoen masjiene.
So het die nice ding oor dit is, Chaos aap
is 'n diens wat identifiseer groepe stelsels
en een lukraak beëindig van die stelsels in 'n groep.
Awesome.
So ek weet nie jy, maar as ek ooit
gebou 'n stelsel wat staatmaak op ander stelsels met mekaar te praat,
jy een van hulle uit, die waarskynlikheid van die hele ding werk,
verminder vinnig.
>> En so hierdie stuk sagteware loop rondom Netflix se infrastruktuur.
Gelukkig, dit sê dit loop net in sake-ure met die opset
dat ingenieurs sal wees waarskuwing en in staat om te reageer.
So hierdie is die tipe van die dinge wat ons nou is
wat te doen het ons rekenaar te beroering omgewings, chaos te stel
en kompleksiteit te stel.
>> So, wat in hul reg gedagte, sou gewillig kies
om te werk met 'n Chaos aap?
Hang, lyk dit of hy word wys my.
Wel, ek dink ek should-- oulik.
Maar die probleem is dat jy kry nie die keuse.
Die chaos aap, soos jy kan sien, kies jy.
>> En dit is die probleem met die rekenaar op skaal is dat jy nie kan vermy.
Dit is 'n onafwendbaarheid van kompleksiteit en van skaal en van ons evolusie,
in sommige maniere, van die rekenaar kundigheid.
En onthou, hierdie is een ding om te onthou,
Chaos Monkeys liefde snowflakes-- liefde sneeuvlokkies.
A snowflake-- ons verduidelik die Chaos Monkey-- maar 'n sneeuvlokkie
is 'n bediener wat is uniek en spesiale en delikaat en individuele
en sal nooit weergegee word nie.
>> Ons vind dikwels sneeuvlokkie diens in ons omgewing.
En ons altyd probeer smelt sneeuvlokkie diens.
Maar as jy 'n bediener in jou omgewing
dit is van kritieke belang om die langslewendheid van jou organisasie en dit smelt,
jy kan nie sit dit weer terug saam.
So Chaos aap se werk was om te gaan en gevalle beëindig.
As die chaos aap smelt die sneeuvlokkie, jy verby, jy klaar is.
Ek wil om te praat oor sommige hardeware wat ons is
sien in terme van soort skaal-out aktiwiteite ook.
En 'n paar unieke dinge wat in en rondom die wetenskap aktiwiteit.
Ons is nou besig om te sien, onthou hierdie eenheid van die saak, hierdie rek?
So, dit is 'n rek van GPGPUs-- so algemeen doel grafiese verwerking eenhede.
>> Ons het hierdie geleë in ons data sentrum, 100 of so kilometer weg.
Hierdie spesifieke rek is ongeveer 96 tera flops
van enkel-presisie wiskunde staat te red uit die rug van dit.
En ons het om 130-tal kaarte in 'n geval
dat we-- verskeie rakke van hierdie geval.
>> So, dit is interessant in die sin dat Die algemene doel grafiese prosesse
in staat is om wiskunde te ongelooflik doen vinnig vir 'n baie lae bedrae van energie.
So is daar 'n groot opswaai in die wetenskaplike rekenaar gebiede,
op soek na prente verwerking eenhede in 'n groot manier.
>> So ek het 'n paar Mcollective deur ons marionet infrastruktuur
gister, baie opgewonde oor hierdie.
net kort van 'n petaflop van enkel-presisie.
Net hier, hierdie duidelik te wees bietjie vermenigvuldiger 3.95.
Double-presisie wiskunde sou sowat 1,2 wees,
maar my Twitter feed gekyk manier beter as ek
het gesê ons amper 'n petaflop van enkel-presisie GPGPUs.
>> Maar dit is daar om.
Dit raak te wees baie, baie indrukwekkend.
En hoekom doen ons dit?
Omdat kwantum chemie, onder andere,
maar ons is besig om te ontwerp 'n paar nuwe fotovoltaïsche.
>> En so Alan Aspuru-Guzik, wat is 'n professor in chemistry-- my maat
in crime-- vir die laaste paar jaar.
Ons het die druk op die koevert op die rekenaar.
En die GPGPU is ideaal tegnologie in staat wees om te doen
'n vreeslike lot van ingewikkelde wiskunde, baie, baie vinnig.
>> So met skaal, kom nuwe uitdagings.
So groot scale-- wat jy hoef te wees versigtig hoe jy die bedrading hierdie dinge.
En ons het sekere vlakke van obsessiewe kompulsiewe versteuring.
Hierdie foto's waarskynlik ry 'n klomp mense neute.
En kabinette wat nie bedraad besonder goed
ry ons netwerk en fasiliteite ingenieurs neute.
Plus daar is ook lugvloei kwessies wat jy hoef te bevat nie.
>> So, dit is die dinge wat ek sou nooit gedink het.
Met skaal, kom meer kompleksiteit.
Dit is 'n nuwe tipe lêer stelsel.
Dit is awesome.
Dit is 'n petabyte.
Dit kan stoor 1,1 miljard lêers.
Dit kan lees en skryf tot 13 GB en 20 GB n second-- GB
'n tweede.
So kan dit los terabyte in no time at all.
>> En dit is hoogs beskikbaar.
En dit het ongelooflike lookup rates-- 220,000 soektogte 'n tweede.
En daar is baie verskillende mense die bou van hierdie soort stelsels.
En jy kan sien dit hier grafies.
Dit is een van ons lêerstelsels dit is onder vrag, heel
gelukkig lees op net kort van 22 gigagrepe 'n tweede.
So dit is cool-- so kompleksiteit.
>> So met kompleksiteit en skaal, kom meer kompleksiteit, reg?
Dit is een van ons baie, baie netwerk diagramme,
waar jy baie verskillende onderstel alle stawende up
tot 'n groot kern skakelaar, gekoppel aan die stoor,
verbind tot lae latency met mekaar verbind.
En dan is almal van hierdie kant van die huis, is net al die bestuur
wat jy nodig het om in staat wees om aan te spreek hierdie stelsels van 'n afgeleë plek.
So skaal het 'n baie kompleksiteit met dit.
>> Verander rat weer, laat ons terug te gaan en het 'n bietjie spot van die wetenskap.
So, onthou, navorsing rekenaar en hierdie klein shim--
klein pienk shim tussen die fakulteit en al hul algoritmes
en al die koel wetenskap en al hierdie krag en verkoeling en data sentrum
vloer en netwerke en groot rekenaars en balies en hulp lessenaars
en so forth-- en so, ons is net hierdie klein shim tussen hulle.
>> Wat ons begin het om sien, is dat die wêreld se
in staat was om te bou Hierdie groot data-sentrums
en in staat wees om te bou hierdie groot rekenaars.
Ons het gekry redelik goed in.
Wat ons nie baie goed op is dit bietjie shim tussen die navorsing
en die kaal metaal en die tegnologie.
En dit is hard.
>> En so het ons in staat was om te huur mense wat in hierdie wêreld leef.
En meer onlangs, het ons met die National Science Foundation en gesê:
hierdie skaal-out dinge is groot, maar ons kan nie ons wetenskaplikes kry
op hierdie groot ingewikkelde masjiene.
En so, daar is 'n aantal verskillende programme
waar ons regtig meestal was bekommerd oor probeer
om te sien of ons kan transformeer die kampus infrastruktuur.
>> Daar is 'n baie van die programme rondom nasionale sentrums.
En so, onsself, ons vriende by Clemson,
Universiteit van Wisconsin Madison, Suid-Kalifornië, Utah en Hawaii
soort bymekaar te kyk na hierdie probleem.
En hierdie klein grafiek hier is die lang stert van die wetenskap.
>> So hierdie is-- dit nie saak wat op die as,
maar dit as is eintlik aantal werksgeleenthede gaan deur die cluster.
So daar is 350,000 meer ongeag tydperk.
Dit is ons gewone verdagtes langs die onderkant hier.
In werklikheid, daar is Alan Aspuru-Guzik, wie ons was net te praat about-- ton
en tonne bereken, regtig effektiewe, weet wat hy doen.
>> Hier is nog 'n laboratorium wat ek sal praat oor in 'n moment-- John Kovac se laboratorium.
Hulle het dit.
Hulle is goed.
Hulle is gelukkig.
Hulle is die berekening.
Groot wetenskap is om gedoen.
En dan, as jy soort van afkom hier, is daar
ander groepe wat word nie vertoon nie baie werkgeleenthede.
>> En hoekom is dit?
Is dit omdat die rekenaar is te hard?
Is dit omdat hulle nie weet hoe om te?
Ons weet nie, omdat ons het gegaan en gekyk.
En dit is wat hierdie projek is alles oor,
plaaslik, binne elk van hierdie streke,
om te kyk na moontlikhede waar ons betrokke kan raak met die fakulteit en navorsers
eintlik in die onderpunt van die stert, en verstaan ​​wat hulle doen.
>> So dit is iets wat ons is eintlik passievol oor.
En dit is iets wat wetenskap nie sal voortgaan
om vorentoe te beweeg totdat ons los sommige van hierdie rand gevalle.
Ander stukkies van die wetenskap wat gaan up-- almal
gesien die Large Hadron Collider.
Awesome, reg?
Hierdie dinge al uitgehardloop by Holyoke.
Ons built-- die heel eerste wetenskap wat in Holyoke gebeur
was die samewerking tussen onsself en die Universiteit van Boston.
So dit is baie, baie cool.
>> Dit is 'n prettige stuk van die wetenskap vir skaal.
Dit is 'n digitale toegang tot 'n lug eeu by Harvard.
Kortom, dit is 'n bord argief.
As jy gaan af Oxford-- Garden Street, jammer,
jy een van die sterrewag sal vind geboue is basies vol
van ongeveer 'n halfmiljoen plate.
>> En dit is die foto's van die lug in die nag, meer as 100 jaar.
So is daar 'n hele tuig opstel hier die plate te digitaliseer,
neem foto's van hulle, registreer hulle het hulle op 'n rekenaar.
En dit is 'n petabyte en 'n half, net reg there-- een klein projek.
>> Dit is ook in ander projekte.
Dit Pan-STARRS projek doen 'n volle wye panoramiese opname,
soek naby die Aarde asteroïdes en verbygaande hemelse gebeurtenisse.
As 'n molekulêre biofysicus, ek is lief vir die woord verbygaande hemelse gebeurtenis.
Ek is nie heeltemal seker wat dit is nie, maar In elk geval, ons is op soek vir hulle.
>> En ons is die opwekking van 30 teragrepe 'n aand uit van diegene teleskope.
En dit is nie regtig 'n bandwydte probleem, dit is soos 'n FedEx probleem.
So jy het die stoor op die Van en jy stuur dit wat dit ookal is.
>> Bicep is regtig interesting-- so agtergrond beelding
van kosmiese ekstra galaktiese polarisasie.
Toe ek die eerste keer begin werk by Harvard sewe of so,
agt jaar gelede, het ek onthou werk op hierdie projek
en dit het nie regtig sink huis waarom gepolariseerde lig
van die kosmiese mikrogolf agtergrond belangrik sou wees,
totdat dit gebeur het.
>> En dit was John Kovac, wie ek gepraat het voordat,
met behulp van miljoene CPU uur, in ons fasiliteit en ander,
basies staar in die binnekant van die heelal se eerste oomblikke
ná die Oerknal, en probeer om te verstaan
Einstein se algemene relatiwiteitsteorie.
Dit is gees waai dat ons rekenaars ons help ontrafel en staar
in die baie oorsprong van hoekom ons hier is.
>> So wanneer jy praat oor die omvang, dit is 'n ernstige skaal.
Die ander ding van die skaal is, wat spesifieke projek getref hierdie ouens.
En dit is die reaksie kurwe vir Bicep [Onhoorbaar] Dit was ons bietjie opname.
>> En jy kan hier sien, die lewe was goed totdat oor hier,
wat was toe die aankondiging het gekom uit.
En jy het letterlik het sekondes om te reageer
die skaal gebeurtenis wat stem ooreen met hierdie klein dot hier,
wat geëindig het verskuif vier of so terabyte van data
deur die web bediener dat day-- mooi harige.
>> En so, dit is die tipes van die dinge wat
kan met jou gebeur nie in jou infrastruktuur as jy nie ontwerp nie vir skaal.
Ons het 'n bietjie van 'n klouter daardie dag te wees
kan strek uit genoeg web diens die terrein en die gang te hou.
En ons was suksesvol.
Dit is 'n bietjie e-pos dit is soort van oulik.
Dit is 'n e-pos aan Mark Vogelsberger, en Lars Hernquist, wie se
'n fakulteit lid hier by Harvard.
Meer oor Mark later.
Maar ek dink dit is een soort som soort
van waar die rekenaar is in navorsing afreken.
Hey, span, sedert verlede Dinsdag, julle geteisterd
meer as 28% van die nuwe cluster wat gekombineer
is meer as 78 jaar van CPU in net drie dae.
En ek het gesê, dit is nog steeds net Vrydag oggend.
Dit is pretty awesome!
Gelukkig Vrydag!
>> Dan gee ek hulle die data punte.
En dit was soort van interessant.
So onthou oor Mark, sal hy kom terug in die prentjie in 'n bietjie.
So skaal-out rekenaar is oral.
>> Ons is selfs help mense kyk hoe die NBA funksies,
en waar mense gooi balle uit.
Ek het nie regtig verstaan ​​nie hierdie spel te goed, maar skynbaar, dit is 'n groot deal.
Daar is hoepels en bakke en geld.
>> En so, ons databasis, ons gebou 'n bietjie 500 [onhoorbaar]
parallel verwerker cluster, 'n paar van terabyte van RAM,
in staat wees om dit te bou vir Kirk en sy span.
En hulle doen rekenaar in 'n heel ander manier.
En dit is die projek is ons betrokke by dit is
absoluut fassinerend, rondom neurale plastisiteit connectomics en genomiese
imprinting-- drie baie swaar slaan die gebiede van navorsing
dat ons veg met op 'n dag-tot-dag basis.
Die idee dat ons brein is onder plastiek stres wanneer ons jonk is.
En baie van ons volwasse gedrag is gebeeldhouwde deur ervaring in kinderskoene.
So, dit is 'n groot dealio.
>> En so is dit die werk wat is befonds deur die National Institutes of Geestesgesondheid.
En ons probeer om basies, deur 'n baie groot data
en 'n groot data-analise, soort van eweknie in ons menslike brein
deur 'n verskeidenheid van verskillende tegnieke.
>> So ek wou om te stop en soort net breek vir 'n klein oomblik.
Die uitdaging met afgeleë data-sentrums is dit ver weg.
Dit kan nie moontlik werk.
Ek het my data naby.
Ek moet my navorsing te doen in my lab.
>> En so het ek soort het 'n voorbeeld van 'n funksionele magnetiese resonansie beelding
datastel van ons data sentrum in Wes-Mass.
en verbind dit aan my lessenaar in Cambridge.
En Ek sal hierdie klein video speel.
Hopelik sal dit soort van werk.
>> So dit is vir my gaan deur beheer van my GPU besig is.
En ek is seker te maak dat VNC se up.
En dit is 'n slim VNC.
Dit is 'n VNC met 3D stukke.
En ja, soos jy binnekort kan sien, is hierdie is my spin hierdie brein rond.
Ek probeer om soort van kry dit georiënteerd.
En dan het ek kan beweeg deur baie verskillende snye MRI data.
En die enigste ding wat anders omtrent hierdie
is, dit kom oor die draad van die Wes-Mass. vir my lessenaar.
En sy lewering vinniger as my lessenaar,
want ek het nie 'n $ 4000 grafiese kaart in my lessenaar, wat
ons het uit Wes Mass.
Natuurlik, ek probeer om slim te wees.
Ek hardloop GLX ratte in die agtergrond, terwyl dit alles,
om seker te maak dat ek kan maak beklemtoon die grafiese kaart,
en dat dit al die soort van werk en al die res van dit.
Maar die belangrikste ding is, is dit 100 myl weg.
En jy kan sien uit dit wat daar is geen ooglopende latency.
Dinge saam redelik goed hou.
>> En sodat in en van die self, is 'n voorbeeld en 'n paar insig
in hoe die rekenaar en skaal-out rekenaar gaan gebeur.
Ons is almal besig om op dunner en dunner toestelle.
Ons gebruik van tablette is aan die toeneem.
>> So dan, my koolstof voetspoor is basies
beweeg van wat gebruik om te doen wat jou sal het
is 'n groot masjien onder my lessenaar, in watter
is nou 'n facility-- kan enige plek wees.
Dit kan enige plek op almal wees.
En tog, dit is nog steeds in staat om te bring terug hoë werkverrigting grafiese
my lessenaar.
>> So, om naby die end-- onthou Mark?
Wel, slim seun is Mark.
Hy het besluit dat hy gaan bou van 'n realistiese virtuele heelal.
Dit is nogal 'n projek, wanneer jy dink jy het om dit te slaan.
Ek gaan 'n te gebruik rekenaar, en ek gaan
die 12 miljoen jaar na 'n model die Big Bang 'n dag te verteenwoordig.
En dan gaan ek te doen 13.8 miljard jaar van kosmiese evolusie.
Alle regte.
>> Dit maak gebruik van eintlik 'n rekenaar die groter was as ons rekenaar,
en dit het oorgespoel na die nasionale hulpbronne aan ons vriende in Texas.
En aan die nasionale fasiliteite, dit was 'n baie bereken.
Maar ons het 'n baie die simulasie plaaslik
om seker te maak dat die sagteware maak gewerk en die stelsels gewerk.
>> En dit is dae soos hierdie wanneer jy besef dat jy ondersteun die wetenskap
op hierdie vlak van skaal, wat mense kan nou sê dinge
soos, ek gaan 'n model 'n heelal.
En dit is sy eerste model.
En dit is sy span se eerste model.
Daar is baie ander mense wat gaan
kom agter Mark, wat gaan aan wil 'n model met 'n hoë resolusie,
met meer spesifisiteit, met meer akkuraatheid.
>> En so, in die laaste paar minute, Ek wil net vir julle hierdie video wys
Mark en Lars se dat vir my, weer, as 'n lewe wetenskaplike, is 'n soort van oulik.
So hierdie, aan die onderkant hier, om jou te oriënteer,
hierdie is wat jy vertel die keer sedert die Big Bang.
So is ons by 0.7 miljard jaar.
En dit is wat die huidige werk.
So jy sien op die oomblik, donker materie en die evolusie
van die boete struktuur en vroeë strukture in ons bekende heelal.
>> En die punt met hierdie is dat dit is al gedoen binne-in die rekenaar.
Dit is 'n stel van parameters en 'n stel van fisika
en 'n stel van wiskunde en 'n stel van modelle
wat versigtig gekies is, en dan versigtig met mekaar verbind
in staat wees om die interaksies te modelleer.
>> Sodat jy kan sien 'n paar begin van sommige gasse ontploffings hier.
En gas temperatuur verander.
En jy kan begin om die struktuur te sien van die sigbare heelal verandering.
En die belangrike deel met hierdie is, elke bietjie klein, klein, klein dot
is 'n stukkie van die fisika en het 'n stel van wiskunde rondom,
lig sy vriend en sy buurman.
>> So van 'n skaal perspektief, hierdie rekenaars moet alle werk in die konsert
en met mekaar praat doeltreffend.
Sodat hulle kan nie te geselserig.
Hulle het hul resultate te stoor.
En hulle het om voort te gaan inlig al hul vriende.
Inderdaad, sal jy nou sien, hierdie model se kry meer en meer ingewikkeld.
Daar is meer en meer dinge gaan op.
Daar is meer en meer materiaal vlieg rond.
>> En dit is wat die vroeë kosmos sou gelyk het soos.
Dit was 'n mooi harige plek.
Daar is ontploffings oral die plek, kragtige botsings.
En die vorming van swaar metale en elemente.
En hierdie groot wolke breek in mekaar met die uiterste geweld.
>> En so nou is ons 9,6 miljard jaar vanaf hierdie aanvanklike ontploffing.
Jy begin om te sien dinge is soort van bedaar 'n bietjie, net
'n bietjie, want die energie is nou besig om te ontspan.
En so het die wiskundige modelle het wat in plek.
En jy begin om te sien samesmelting van verskillende elemente.
En begin om hierdie saak te vorm sien van mekaar en stadig koel kom.
>> En dit is die begin van 'n bietjie om te kyk meer soos die nag lug, 'n bietjie.
En dit is [? QSing. ?] Ons is nou 30.2 miljard jaar en ons is soort van gedoen.
En dan wat hulle gedoen het, was dat hulle het hierdie model,
en dan gekyk na die sigbare heelal.
En basies dan was om dit te kan neem en trek
dit met wat jy kan sien.
En die getrouheid is verbysterende, as om hoe akkuraat die rekenaar modelle is.
>> Natuurlik, die astrofisici en die navorsing groepe
moet selfs beter getrouheid en selfs hoër resolusie.
Maar as jy dink oor wat Ek het vandag met jou praat
deur middel van hierdie klein reis deur beide stoor en struktuur en netwerk
en stapels, die belangrikste ding is, is skaal-out berekening noodsaaklik?
Dit was my oorspronklike hypothesis-- terug na ons wetenskaplike metode.
>> Ek hoop dat in die vroeë deel van hierdie sou ek
voorspel dat ek in staat sal wees om te verduidelik aan jou oor die omvang-out afreken.
En ons soort getoets sommige van die hipoteses.
Ons het deur hierdie gesprek.
En ek is net gaan skaal-out om te sê rekenaar is essential-- oh,
Ja, baie ja.
>> So wanneer jy dink oor jou kodes, wanneer
jy doen die CS50 finale projekte, wanneer jy dink oor jou nalatenskap
aan die mensdom en die hulpbronne wat ons moet in staat wees om hierdie rekenaar uit te voer
stelsels, dink baie versigtig oor die flops per watt,
en dink oor die chaos aap.
>> Dink aan jou sneeuvlokkies, doen nie doen one-offs, hergebruik biblioteke,
bou herbruikbare codes-- al die dinge dat die tutors het geleer jy
in hierdie klas.
Dit is die fundamentele aspekte.
Hulle is nie net lippediens.
Dit is die ware dinge.
>> En as iemand van julle wil hê ek moet volg, Ek is obsessief met die Twitter ding.
Ek het een of ander manier op te gee.
Maar 'n groot deel van die agtergrond inligting
op ons navorsing rekenaar webwerf by rc.fas.harvard.edu.
>> Ek probeer en hou 'n blog tot datum met moderne tegnologie
en hoe ons dit doen distributiewe rekenaar en so meer.
En dan is ons personeel is altyd wat beskikbaar is deur odybot.org.
En odybot is ons klein helper.
Hy het dikwels min wedstryde op sy webwerf
ook waar jy kan probeer en sien hom om die kampus.
Hy is die vriendelike klein aangesig van navorsing afreken.
>> En ek sal soort van draai daar en dankie almal vir jou tyd.
En ek hoop jy onthou dat skaal-out rekenaar is 'n ware jakob.
En daar is 'n klomp mense wat het 'n baie van vorige kuns
wat sal in staat wees om jou te help.
En al die beste van geluk met jou toekoms in die maak
seker maak dat ons die berekening van beide skale, is 'n hoë-presterende,
en help die mensdom meer as enigiets anders.
So, baie dankie vir jou tyd.