>> Джэймс абшэўкі: Прывітанне, добры днём, усё.
Мяне завуць Джэймс абшэўкі.
Я намеснік дэкана па навуковай рабоце Вылічэнне тут у Гарвардскім універсітэце.
І сёння я хачу пагаварыць з вамі пра чаму маштабуюцца вылічальнымі мае важнае значэнне.
>> Так што я думаю, па-першае ўверх, хто гэты хлопец?
Чаму я тут?
Чаму я кажу з вамі?
У мяне ёсць вопыт працы ў навукова- вылічэнні і Навукова-даследчы вылічальны,
якія сыходзяць у Злучаных Kingdom-- The Wellcome Trust Sanger
Інстытут чалавека genome-- і то ў апошні час у Злучаных Штатах
працуе ў шырокім і іншых паважаных месца навучання, такія як Гарвард.
>> Я думаю, што гэта сапраўды азначае, што я аднаўлення малекулярнага бія
фізік.
Так што я маю права павінен сказаць Вы аб маштабным вылічэнняў?
Там гэта аднак.
18 гадоў або каля таго я толькі што бачыў найбольш рэзкае павелічэнне складанасці маштабе
і агульная эфектыўнасць вылічальных сістэм.
>> Калі я раблю сваю доктарскую ступень у Оксфардзе, я быў вельмі ўсхваляваны з 200 мегагерц
Silicon Graphics машына з 18 гігабайт захоўвання і адзін працэсар.
Часы змяніліся.
Калі вы хутка наперад, тое, што мы спінінг больш за 60000 працэсараў тут у Гарвардзе.
Многія іншыя арганізацыі спінінг многае іншае.
>> Важна вынас з гэтага, што маштаб зараз не толькі непазбежным,
гэта здарылася, і гэта будзе працягваць адбывацца.
Такім чынам, давайце на імгненне, добры перамоткі і казаць вельмі хутка
аб навуцы, мой любімы прадмет, навуковы метад.
>> Калі вы хочаце быць навукоўцам, Вы павінны зрабіць некалькі ключавых рэчаў.
Калі вы гэтага не зробіце гэтыя рэчы, якія вы можаце не лічыць сябе навукоўцам
і вы будзеце змагацца, будучы ў стане зразумець вашу зону дысцыпліны.
>> Такім чынам, перш за ўсё, вы павінны сфармуляваць Ваша пытанне, можна ствараць гіпотэзы,
але што яшчэ больш важна, вы прадказаць вашу results--
ў вас ёсць здагадка аб тым, якія вынікі будуць.
І, нарэшце, вы правяраеце ваш гіпотэзы і аналізаваць свае вынікі.
>> Так што гэта навуковы метад надзвычай важна ў вылічэнняў.
Вылічальны абодвух прагназавання і быць у стане праверыць вынікі
з'яўляюцца ключавой часткай таго, што мы павінны зрабіць у навуковы метад.
Гэтыя прагнозы і тэставання рэальныя два краевугольных
навуковага метаду, і кожны патрабуюць найбольш значных дасягненняў
у сучаснай вылічэнняў.
>> Два слупа навукі ў тым, што тэорыі і што з эксперыментаў.
А зусім нядаўна, вылічальная часта згадваецца
як трэці слуп навукі.
Так што калі вы студэнты глядзяць на гэта, ў вас няма абсалютна ніякага ціску.
Трэці слуп science-- не вялікая deal-- вылічэнняў, добры важна.
Так рады гэта вылічальная частка кампутарнай навукі, вядома 50.
>> Так дастаткова фонавым рэжыме.
Я хачу расказаць вам план таго, што мы будзем казаць пра сённяшні дзень.
Я збіраюся перайсці на некаторую гісторыю.
Я хачу растлумачыць, чаму мы тут.
Я збіраюся пагаварыць аб некаторых з гісторыі вылічэнняў
тут у Гарвардзе, некаторыя дзейнасць вакол сацыяльных медыя,
зялёны things-- вельмі захопленыя ўсім
green-- storage-- кампутар storage-- як хаос ўплывае гарызантальнага маштабавання з сістэмы,
і размеркавальныя сістэмы ў прыватнасці.
>> А потым я збіраюся спыніцца на некаторых у маштабным абсталяванне, якое
патрабуецца, каб мець магчымасць зрабіць вылічэнні ў маштабе.
І, нарэшце, мы збіраемся абгарнуць з нейкім дзіўным навукі.
>> Так, давайце на хвілінку, каб паглядзець на нашай фактычнай гісторыі.
Вылічальны змянілася.
Так, пачынаючы з 60-х гадоў, усё ад да сённяшняга дня,
мы бачылі ў асноўным змена Сфера з цэнтралізаваных вылічэнняў
дэцэнтралізаваць вылічэнні, каб супрацоўніцтва і становіцца незалежнай
вылічэнні і назад зноў.
>> І дазвольце мне каментаваць, што няшмат.
Калі мы ўпершыню пачалі з кампутары, мы былі мэйнфрэйм.
Яны былі празмерна дарагія прылады.
Усё павінна было быць агульнымі.
Вылічальная было складаным.
Вы можаце бачыць, гэта запоўнена нумары і былі аператары і стужкі
і ўсякія whirry, пстрыкае, spinny прылады.
>> Вакол 70-х пачатку 80-х, вы пачалі каб убачыць ўплыў факсімільных машын.
Такім чынам, вы пачынаеце бачыць вылічэнняў пачынаюць з'яўляцца яшчэ ў лабараторыях
і стаць бліжэй да вас.
Рост асабістага кампутар, вядома,
у 80-х, у пачатку часткай Дзесяць гадоў, на самай справе змянілася вылічэнняў.
>> І ёсць ключ у назву, таму што гэта
быў названы персанальны кампутар, што азначала ён належаў да вас.
Так як эвалюцыя вылічальная працягваў,
людзі зразумелі, што іх асабістая Кампутар не было дастаткова сапраўды вялікі
каб быць у стане зрабіць што-небудзь якіх-небудзь заслуг, або значныя заслугі ў навуцы.
>> І так людзі пачалі развіваць сеткавае прылада
вадзіцелі, каб мець магчымасць падлучэння да кампутара разам, каб мець магчымасць пабудаваць кластары.
І вось гэты спарадзіў эру кластара Beowulf.
Linux выбухнуў ў адказ на ўласная аперацыйная сістэма, і эканамічна
і складанасць.
>> І потым, тут мы знаходзімся сёння, дзе, яшчэ раз, мы
сутыкаюцца з пакоя, поўныя кампутары абсталяванне і здольнасці
сурвэткі сваю крэдытную карту і атрымаць Доступ да гэтых вылічальных сродкаў,
выдалена.
>> І таму вы можаце бачыць, у з пункту гледжання гісторыі сціскаць
як мы гэта робім вылічэнні сёння, гэта, безумоўна,
ператварылася з машыны пакоі, поўныя кампутараў
праз некаторы персанальных кампутараў усё было чынам права зноў
у машыне нумары, поўныя кампутараў.
>> Так што гэта мой першы кластар.
Так 2000 годзе мы пабудавалі кампутарная сістэма ў Еўропе
эфектыўна каментаваць геном чалавека.
Там гэта шмат тэхналогій пералічаныя на правай баку
там, што, на жаль, больш няма з намі.
Гэта прайшло ў пышная тэхналогія ў небе.
>> Машына сама, верагодна, эквівалент нешматлікіх прыстойных наўтбукаў
сёння, і што толькі выгляд паказвае вам.
Аднак, мы старанна каментаваць геном чалавека, і абодва яе абарону
з гэтай канкрэтнай паперы ў Прырода ад клопатаў дадзеных
быўшы публічным або прыватным парадкам.
>> Так што гэта дзіўным, ці не так?
Такім чынам, мы атрымалі геному чалавека.
Мы зрабілі вылічэнні.
Я адчуваю сябе вельмі задаволены сабой.
Я закатаў ў Гарвард ў 2006 годзе, пачуццё шмат менш задаволены сабой.
>> Гэта тое, што я атрымаў у спадчыну.
Гэта ведамасныя паштовыя і файлавыя сервера.
Вы можаце паглядзець тут ёсць трохі стужкі
які выкарыстоўваецца для захоўвання сістэмы разам.
Гэта наша ліцэнзія сервера і сервера друку.
Я ўпэўнены, што там магчыма паролі на некаторых з іх Post-It Notes.
>> Не дзіўна.
Даволі далёка ад дзіўным.
І так, я разумею, гэты маленькі графік што я паказаў вам, у пачатку
ад абмену ва ўласнасць Вярнуцца да сумеснага,
што нам трэба змяніць гульню.
І таму мы змянілі гульню шляхам прадастаўлення стымулаў.
І так людзі, так як гэта невялікая артыкул у Вікіпедыі
Тут гаворыцца, нашы мэтанакіраваныя істоты.
І вывучэнне стымулаў структуры мае важнае значэнне для даследавання
эканамічнай дзейнасці.
>> Таму мы пачалі стымуляваць наш факультэт і нашы даследчыкі.
І таму мы стымулы іх вельмі вялікі кампутарная сістэма.
Такім чынам, у 2008 годзе мы пабудавалі 4096 працэсар machine-- 10 стойкі,
пару сотняў кілават энергіі.
>> Тое, што я думаю, Цікава, што не
Усё роўна, дзе вы знаходзіцеся ў цыкле.
Гэта ж колькасць энергіі, і вылічаюць магутнасць з'яўляецца сталым.
Гэта было 200 кілават, калі мы будавалі сістэмы ў Еўропе.
Гэта дзвесце кілават у 2008 годзе, і што
здаецца, [? quanter?] малых на базе універсітэта вылічальныя сістэмы.
>> Так што Гарвардзе раз сёння перамоткі наперад, я не больш сумна панда, цалкам шчаслівыя панда.
Мы 60-лішнім тысяч балансавання нагрузкі Працэсары, а іх ўзыходжанне рэзка.
У нас ёсць 15 петабайт захоўванне, а таксама ўзыходжанне.
Зноў жа, гэта 200 кВт прырост, мы, здаецца,
каб быць дадаўшы, што кожныя шэсць месяцаў або каля таго.
Шмат-шмат віртуальных машын.
І што яшчэ больш важна, каля 1,8 мегават
навукова-даследчай вылічальнай тэхнікі.
>> І я збіраюся прыехаць вярнуцца да гэтага пазней,
пра тое, чаму я цяпер ужо не абавязкова разлічваць, колькі працэсарнага ў нас ёсць,
але наколькі вялікая рахунак за электрычнасць.
20 аднаго так, прысвечаны Навукова-даследчы вылічальны персаналу.
І што яшчэ больш важна, мы пачынае расці наш GPGPUs.
Я быў уражаны тым, наколькі гэта дадаецца на дзень-у дзень.
Такім чынам, урок гісторыі скончыўся, ці не так?
>> Так як жа нам трапіць адсюль?
Давайце паглядзім на некаторыя сучасныя Маштабнае прыклады вылічальных.
Я крыху апантаны памер і маштаб сацыяльных медыя.
Ёсць цэлы шэраг надзвычай паспяховы маштабны вылічэнняў
арганізацыі ў цяперашні час на планеце, забяспечваючы падтрымку і паслугі
для ўсіх нас.
Дык вось адмову.
>> І я хачу, каб пачаць з Колькасць унцый ў Instagram.
Гэта на самай справе не прывесці ў сістэму, каб жарт, гэта
нават не смешна, на самай справе, калі падумаць пра гэта.
Але ў любым выпадку, мы збіраемся паглядзець на унцый ў Instagram.
І мы збіраемся, каб пачаць з "Маёй пчолы і кветкі."
Я быў у [неразборліва] Вёска і я ўзяў невялікую карціну
пчолы сядзіць на кветцы.
І тады я пачаў думаць пра тое, што гэта на самай справе азначае.
І я зрабіў гэты здымак з майго тэлефона і лічылі, колькі байт ў ім,
А гэта каля 256 кілабайт.
Якія, калі я пачаў, будзе ў асноўным запоўніць 5 і 1/4 цалі дыскеты.
І пачаў думаць, добра, што гэта крута.
>> І я пачаў шукаць і рабіць Некаторыя даследаванні ў сеткі.
І я даведаўся, што Instagram мае 200 млн Маўс.
Я не быў на самай справе, што упэўнены, што МАУ.
І МАУ, тут, з'яўляецца штомесяц актыўных карыстальнікаў.
>> Такім чынам, 200 мільёнаў MAUs-- даволі халаднавата.
20000000000 photographs-- так даволі шмат фатаграфій.
60000000 новыя фатаграфіі кожны дзень
выходзіць каля 0,002 канцэрту ў фатаграфіі.
Гэта прыкладна ў пяць петабайт дыска толькі прама там.
І гэта сапраўды не цэнтральная частка што мы збіраемся пагаварыць.
Гэта дробязь.
Або, як кажуць у нас у Англіі, малюсенькія бульбай.
>> Такім чынам, давайце паглядзім на рэальны слон у room-- унікальных граняў.
Зноў жа, давайце вымераць гэта новыя кванты выклікаць МАУ.
Сам facebook мае 1300000000 Маўс.
WhatsApp, які я нават не не чулі пра да нядаўняга часу, гэта
Некаторыя службы накшталт паведамленнямі, гэта 500 мільёнаў Маўс.
Instagram, які мы толькі што казалі пра 200 млн Маўс.
І Пасланец, які з'яўляецца Яшчэ адна паслуга, паведамленнямі,
Таксама 200000000 Маўс.
>> Так ачкоў, да, гаворка ідзе пра 2200000000 Усяго карыстальнікаў.
Відавочна, ёсць нейкая перасякаюцца, але гэта эквівалентная адной траціны планеты.
І яны што-то паслаць у вобласць +12000000000 паведамленняў у дзень.
І зноў жа, ёсць толькі 7 Мільярд чалавек на планеце.
Не ва ўсіх ёсць смартфон.
Так што гэта вар'яцкія лічбы.
>> І я збіраюся даказаць, што гэта не нават аб захоўванні або вылічальных.
І цытаваць песню, гэта ўсё пра тое, што графа.
Вось наша любімая Меган Трэйнар ўніз тут, спявае пра ўсіх басу.
Звярніце ўвагу, што яна таксама мае даволі трохі басу herself-- 207,
а 218000000 людзей бачылі гэтая паненка спявае сваю песню.
>> Так што мой аргумент гэта гэта ўсё аб графіцы.
Таму мы прынялі некаторы праграмнае забеспячэнне з адкрытым зыходным кодам і пачаў глядзець на графіцы.
І гэта LinkedIn, так што гэта з'яўляецца Facebook для пажылых людзей.
І так, гэта мой LinkedIn граф.
У мяне ёсць 1200 або каля таго вузлы, так званыя "сябры".
І вось мне на самым версе.
І вось ўсіх злучэнняў.
>> Цяпер, думаю, вернемся да гісторыі Instagram.
Кожны з іх з'яўляецца не толькі фота, яго
мае цэлы мноства злучэнняў паміж гэтай канкрэтнай асобы
і многія іншыя.
Гэта цэнтральная частка альбо памылка ў алгарытме Візуалізацыя графаў,
ці гэта можа быць Дэвід Малая, я не ўпэўнены.
Такім чынам, вы можаце перамаляваць графікі ва ўсіх відах
з ways-- gephi.gihub.io дзе вы можаце выцягнуць, што праграмнае забеспячэнне.
Гэта сапраўды выдатна, за тое, што ў стане арганізаваць абшчыны.
Вы можаце бачыць тут, гэта Гарвард і розныя іншыя месцы, якія я працаваў,
таму што гэта мае дадзеныя, звязаныя з працай.
>> Так што проста думаць пра складанасці графіка і ўсе дадзеныя
што вы цягнеце разам з.
Так Тым часам, у FriendFace, ці не так?
Мы глядзелі на дадзеных Instagram, што было каля пяці петабайт.
Нічога страшнага.
Тым не менш даволі шмат дадзеных, але не вялікая справа ў большай схеме рэчаў.
>> З гэтага артыкула на старым Інтэрнэт, "Маштабаванне сховішчы дадзеных Facebook
300 петабайт ".
Гэта зусім іншая гульня-чейнджер зараз,
калі вы пачынаеце думаю, дадзеных і графіка
і тое, што вы прынесці з сабой.
І іх высакахуткаснай перадачы дадзеных расце з парадку 600 terrabytes дзень.
>> Цяпер вы ведаеце, добра, then-- Я маю на ўвазе, 600 terrabytes дзень,
300 petabytes-- яны Таксама ў цяперашні час пачынаюць
каб атрымаць вельмі занепакоеныя як захаваць гэты матэрыял
і каб пераканацца, што гэта дадзеныя застаюцца вакол.
І гэта джэнтльмен, Джэй Parikh, шукае
у тым, як захоўваць эксабайт дадзеных.
>> Проста для тых з вас, , Якія глядзяць разам
дома, exabyte-- 10 да 18 гадоў.
Ён атрымаў свой уласны Вікіпедыя старонка, тое, што вялікая колькасці.
Гэта значыць памер і маштаб таго, што мы глядзіце, каб мець магчымасць захоўваць дадзеныя.
І гэтыя хлопцы не адводам вакол, яны захоўвання, што аб'ём дадзеных.
Такім чынам, адна з падказак, якія яны глядзяць на тут
гэта цэнтры апрацоўкі дадзеных для так званае халоднае захоўванне.
>> Гэта падводзіць мяне да таго, зялёны.
А вось Кермен.
Ён і я agree-- гэта вельмі Цяжка быць зялёнага колеру,
але мы даем яму наша самае лепшае спробу.
Кермен не магу з сабой зрабіць, ён мае быць зялёным ўвесь час,
не можа прыняць яго зялёны-Нес з наогул.
>> Так, быўшы concepts-- некалькі добрых асноўных паняццяў
з зеляніны, калі яна ставіцца да кампутараў.
Той, які з'яўляецца найбольш важным з'яўляецца даўгавечнасць прадукту.
Калі ваш прадукт мае кароткі тэрмін службы, Вы не можаце, па вызначэнні, быць зялёным.
Энергія, затрачаных на вытворчасць дыск, матчына плата, кампутар
Сістэма, таблеткі, якой бы яна ні быць, даўгавечнасць вашых сістэм
з'яўляюцца ключавой часткай як зялёны вы можаце быць.
>> Важная частка, як усе вы будуюць праграмнае забеспячэнне algorithms--
алгарытму частковае Слова для праграмнага забеспячэння, ці не так?
Такім чынам, ваша канструкцыя алгарытм абсалютна неабходна з пункту гледжання
аб тым, як вы збіраецеся быць у стане зрабіць Хуткія і дакладныя вылічэнні, каб выкарыстоўваць
Найменшую колькасць энергіі магчыма.
І я вярнуся да гэтага ў трохі.
>> Цэнтр апрацоўкі дадзеных design-- вы бачылі што мы ўжо маем тысячы
і тысячы машын, седзячы ціха ў невялікіх, цёмных кутоў
сусветнага, вылічальнай тэхнікі.
Рэсурс allocation-- як атрымаць да ЭВМ, для захоўвання,
праз сетку.
Аперацыйныя сістэмы ключавой часткай гэта і шмат віртуалізацыі
каб мець магчымасць сабраць больш і вялікую вылічальную у невялікай прасторы.
>> Я дам вам невялікі прыклад ад Навукова-даследчы вылічальны.
Нам трэба больш пінг, больш магутнасці і больш труб.
Нам трэба больш больш, Лепш, хутчэй кампутары,
і трэба выкарыстоўваць менш соку.
І мы не маглі вырашыць, як гэта зрабіць.
Я не ведаю, калі хэштэгу gowest як верагодна, былі выкарыстаны ў Кардашян,
але ў любым выпадку, gowest.
І мы гэта зрабілі.
>> Мы выбралі нашу працу і мы пераехалі яго
для Заходняга Масачусеца ў невялікім млына горада
называецца Спрынгфілд, да поўначы з Chikopee і Спрынгфілд.
Мы зрабілі гэта на працягу некалькіх прычын.
Галоўны з іх, што мы быў вельмі, вельмі вялікі плаціны.
І гэта вельмі вялікі плаціны ў стане патушыць 30 плюс мегават энергіі,
і было недастаткова ў той час.
>> Больш за тое, мы таксама мелі вельмі складаная сетка
што ўжо на месцы.
Калі вы паглядзіце на тое, дзе сетка ідзе ў Злучаных Штатах,
варта ўсё чыгуначныя шляхі.
Гэта пэўная частка сеткі была належыць нашым калегам і сябрам
у Масачусецы Тэхналагічны інстытут,
і гэта было ў асноўным пабудавана усе выхад на маршрут 90.
>> Так у нас была вялікая рака галачку, Route 90 цік, у нас быў кароткі шлях у 100 міль,
і доўгі шлях каля 1000 кіламетраў.
Мы не павінны рабіць вельмі вялікі Сетка зрошчвання, як вы можаце бачыць тут,
у асноўным паставіць спасылку на тэрыторыі, у быць у стане падлучыцца да Хольок,
але ў нас было ўсё рэквізіту infrastructure-- пінг, улада, труба.
Жыццё была добрая.
І зноў, вялікая плаціна.
>> Такім чынам, мы пабудавалі ў асноўным Масачусэтс Зялёны High Performance Computing
Цэнтр.
Гэта было працу любові праз пяць universities-- MIT, Гарвард, UMass,
Паўночна-Усходні і BU.
Пяць мегават дзень адзін падключанай нагрузкі.
Мы зрабілі ўсе віды розуму з кантраляванай зоне эканамайзераў
каб трымаць рэчы зялёнага колеру.
І мы пабудавалі з 640 з лішнім стойкі, прызначаны для даследавання вылічэнняў.
>> Гэта было стары сайт закінутых, так што мы былі некаторыя меліярацыі і некаторыя акуратныя уверх
і некаторыя ачыстка сайце.
І тады мы пачалі пабудаваць цэнтр
і, boom-- выдатны аб'ект з Магчымасць запуску пясочніцы вылічэнняў,
мець канферэнцый і семінараў, а таксама масіўны цэнтр апрацоўкі дадзеных паверх.
>> Вось мой добры я.
Відавочна, я насіць тую ж самую куртку.
Я, можа быць, толькі адзін куртка, але ёсць мне
і Джон Goodhue-- ён Выканаўчы дырэктар Center--
стоячы ў машыннай зале падлогу, які, як вы бачыце,
даволі драматычна, і гэта ўзыходзіць доўгі, доўгі шлях.
>> Я часта гуляюць у гульні кіравання з Бостана, каб Хольок,
робячы выгляд, што я / IP пакетаў TCP.
І я турбуюся пра маю затрымкі раз'язджаць ў маёй машыне.
Дык вось зялёны кавалак.
Так што давайце проста заняць хвіліну і думаць аб стэкаў.
Такім чынам, мы спрабуем вельмі старанна, каб будаваць цэнтры апрацоўкі дадзеных эфектыўна,
вылічальных эфектыўна, каб добра Выбар для вылічальнай тэхнікі
і паставіць, больш галоўнае, наша дадатак,
няхай гэта будзе служба абмену паведамленнямі або ў навуковым ўжытку.
>> Дык вось стэкі.
Так фізічнага ўзроўню, усё шлях праз application--
спадзеючыся, што гэта будзе быць добрая частка вашага курсу.
Мадэль OSI сем пласт у асноўным, Вы будзеце жыць, ёсць, і дыхаць
гэта на працягу вашай вылічальнай кар'еры.
Уся гэтая канцэпцыя фізічнага infrastructure-- драты,
кабелі, цэнтры апрацоўкі дадзеных, спасылкі.
І гэта толькі апісання сеткі.
>> Тут, наверсе, ну, відавочна, гэта стары слайд,
таму што гэта павінна сказаць, HTTP, таму што ніхто не клапоціцца аб простым пошце
транспартныя пратаколы, больш.
Гэта ўсё адбываецца ў HTTP прасторы.
Дык вось адзін узровень стэка.
>> Вось яшчэ адзін набор стэкаў, дзе вы ёсць сервер, хост, гіпервізара,
госць, двайковы бібліятэка, і ваша прыкладанне.
Ці, у дадзеным выпадку, прылада Кіроўца, ядро ​​Linux, родны C,
Віртуальная машына Java, Java API, то Java
прыкладання, і гэтак далей, і гэтак далей.
Гэта апісанне віртуальнай машыны.
>> Святыя стэкі, Бэтмен!
Падумайце пра гэта ў Умовы колькі вылічальных
Вы павінны атрымаць ад што тут адбываецца,
усё, аж да верхняй з гэтага стэка, каб затым
быць у стане зрабіць ваш фактычны дастаўка прыкладання.
>> І калі вы, здаецца, таму і пачаць думаць
пра тое, што гэта бярэ, каб забяспечыць аперацыя з якая плавае кропкай,
Ваш аперацыя з якая плавае кропкай з'яўляецца сума гнёздаў, колькасць ядраў
у разетку, гадзіны, якія Як хутка гадзіны turnover--
чатыры гігагерца, два gigahertz--, а затым нумар
аперацый вы можаце зрабіць у дадзенай герц.
>> Так што тыя, мікрапрацэсараў сёння зрабіць паміж чатырма і 6-флоп
за адзін такт.
І так аднаядзерны 2,5 канцэрт гадзіны мае тэарэтычную прадукцыйнасць
каля мега флоп, даваць ці прымаць.
>> Але, як і ўсе, у нас ёсць выбар.
Так і Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
прыняць ваш choices-- Intel Atom.
Усе гэтыя архітэктуры працэсара усе яны маюць крыху іншы спосаб
быць у стане дадаць два ліку разам,
які з'яўляецца ў асноўным іх мэта ў жыцці.
Павінен быць жорсткім.
Там жа мільёны з іх сядзіць у цэнтрах апрацоўкі дадзеных, у цяперашні час, хоць.
>> Смецце, плюхается ў watt-- гэта вялікая справа.
Так што, калі я хачу атрымаць больш з гэтага каб прайсці праз гэты стэк, хутчэй,
Я павінен працаваць ад таго, колькі аперацый з якая плавае коскі ў секунду,
Што я магу зрабіць, а затым даць ім ват.
І, на шчасце, людзі думаў пра гэта.
>> Так што вялікі конкурс кожны год, каб убачыць
хто можа пабудаваць самы хуткі кампутар якія могуць диагонализовать матрыцу.
Гэта называецца Top 500.
Яны выбіраюць верхнюю ад 500 лепшых кампутары
на планеце, якія могуць диагонализирующие матрыцы.
І вы атрымаеце некаторыя дзіўныя вынікі.
>> Многія з гэтых машын ад 10 да 20 МВт.
Яны могуць диагонализовать матрыцы празмерна хутка.
Яны не абавязкова да дыяганальным іх так жа эфектыўна, у разліку на ват,
так што гэта было вялікі штуршок, каб глядзець на што зялёны 500 спіс будзе выглядаць наступным чынам.
А вось спіс з чэрвеня.
Там павінна быць новае самы бліжэйшы час.
>> І гэта выклікае out-- я вазьму Верхняя частка гэтага спісу.
Там двое канкрэтных machines-- адзін ад Такійскага тэхналагічнага інстытута
І адзін з Кембрыджа Універсітэт у Злучаным Каралеўстве.
І ў іх ёсць даволі ашаламляльныя мега-флоп ў суадносінах ват.
Гэтая песня 4389, і наступны ўніз 3631.
>> Я растлумачу розніцу паміж гэтыя двое, на наступным слайдзе.
Але гэта яны сярэдняга памеру тэставых кластараў.
Гэта ўсяго толькі 34 кілават або 52 кВт.
Ёсць некаторыя больш буйныя here-- гэты спецыфічны
ў Швейцарскім нацыянальным Суперкампутарны цэнтр.
Ўзяць дадому паведамленне у тым, што мы
спрабуючы знайсці кампутары якія могуць эфектыўна працаваць.
>> І так, давайце паглядзім на гэтай вяршыні Адзін з іх, міла называюць, KFC.
І трохі рэкламы тут.
Гэта асабліва харчовая кампанія не мае нічога агульнага з гэтым.
Гэта той факт, што гэта адмысловая сістэма
замочваюць у вельмі разумны алейнай аснове злучэнне.
І такім чынам яны атрымалі іх курыца фрыцюрніцы мянушку
калі яны ўпершыню пачалі пабудаваць гэтыя тыпы сістэм.
>> Але ў асноўным тое, што яны зрабілі Тут колькасць лопасцяў,
пакласці ім у гэтым складаныя мінеральнае масла,
а затым працаваў, як атрымаць усе Тэхналогія і з яго.
Тады не толькі гэта, яны змясцілі яго звонку так
што ён можа выкарыстоўваць за межамі астуджальнага паветра.
Гэта было даволі уражлівым.
Такім чынам, вы павінны зрабіць усё, гэтай махінацыі
каб мець магчымасць атрымаць гэтую суму Вылічыць дастаўлены для малога магутнасці.
>> І вы можаце бачыць, што гэта форма дзе справа ідзе.
Задача складаецца ў тым, што рэгулярнае паветра астуджэнне эканомія ад маштабу
і за рулём шмат развіццё як звычайнай кампутарнай,
і высокапрадукцыйных вылічэнняў.
Такім чынам, гэта даволі разбуральнымі.
Я думаю, што гэта займальна.
Гэта крыху заблытацца, калі паспрабуйце памяняць дыскі,
але гэта сапраўды класная ідэя.
>> Так што не толькі гэта, ёсць цэлая куча працы
будуюцца вакол таго, што мы выкліку Open Compute Project.
І так, больш аб тым, што крыху пазней.
Але прамысловасць, якая пачынае разумеюць, што FLOPs на ват
становіцца важным.
І вы, як людзі тут, як вы распрацавалі свае алгарытмы
і вы стварыць свой Код, вы павінны ведаць,
што ваш код можа ёсць эфект даміно.
>> Калі Марк сядзеў тут, у яго пакой у інтэрнаце пісаць Facebook 1,0,
Я ўпэўнены, што ён меў выгляд што ён збіраецца быць велізарным.
Але наколькі велізарны гэта было б на серада вялікі Dealio.
І так усё ya'll мог прыдумаць алгарытмаў
, Якія могуць быць наступнай складанай што для людзей накшталт мяне,
спрабую запусціць сістэм.
>> Так што давайце проста думаць аб у рэальным свеце абмежаванні магутнасці.
Гэты артыкул на Landauer-- ня новая рэч.
1961 быў апублікаваны у IBM Journal.
Гэта кананічнае "Незваротнасць і цяпло
Генерацыя ў вылічальны працэс ".
І так ён сцвярджаў, што машыны непазбежна
выконваць лагістычныя функцыі, якія не маюць адназначную зваротную.
>> Так што цэлая частка у тым, што яшчэ ў 60-х гадах,
людзі ведалі, што гэта было будзе праблемай.
І так закон межах сказаў 25 градусаў Цэльсія, свайго роду кананічнай пакоі
Тэмпература, мяжа ўяўляе 0,1 электрон-вольт.
Але тэарэтычна, гэта тэорыя, камп'ютэрнае памяці,
працу ў гэты ліміт можа быць змянілася ў адзін мільярд біт у секунду.
>> Я не ведаю пра вас, але не сутыкнецеся з многімі адзін мільярд біт
а другі абмен хуткасць перадачы дадзеных.
Аргумент было тое, што толькі 2800000000000 ват магутнасці
павінна калі-небудзь быць пашыраны.
>> Добра, рэальны свет example-- гэта мой рахунак за электрычнасць.
Я 65% адсоткаў што выдатны цэнтр апрацоўкі дадзеных
Я паказаў вам, у гэты час.
Гэта яшчэ ў чэрвені мінулага года.
Я ўзяў старую версію, так што мы можа і свайго роду ананімныя няшмат.
Я быў марнаваць $ 45000 месяц для энергіі там.
>> Так Прычына ў тым, ёсць тое, што мы ёсць больш за 50000 працэсы ў пакоі.
Так не маглі б вы ўявіць сабе свой уласны жылы рахунак за электрычнасць
у тым, што высокія?
Але гэта было для 199000000 ват-гадзінах больш за месяц.
>> Так пытанне я задаю у тым, можна прадставіць рахунак за электрычнасць г Цукерберг?
Шахта даволі вялікі, і я з усіх сіл.
І я не самотны ў гэтым ёсць.
Там вельмі шмат людзей, з вялікімі цэнтрамі апрацоўкі дадзеных.
І так, я думаю ,, поўны disclosure-- Мае сябры Facebook трохі дзіўным.
>> Так што мой Facebook сябар цэнтр апрацоўкі дадзеных Prineville,
які з'яўляецца адным з Facebook, найбуйнейшая, найноўшы, самы нізкі цэнтрах апрацоўкі дадзеных.
І яны будуць адпраўляць мне такія рэчы, як Эфектыўнасць харчавання ўтылізацыі,
як у тым, як эфектыўна дадзеныя цэнтр супраць таго, колькі энергіі вы
пакласці ў яго, колькі вада яны выкарыстоўваюць, што
вільготнасць і тэмпература.
>> І ў іх ёсць гэта выдатны, выдатны участкаў.
Я думаю, што гэта дзіўным старонкі Facebook,
але я мяркую, што я крыху дзіўна.
>> Так што яшчэ адна сіла, што, Навукова-даследчы вылічальны што я раблю
істотна адрозніваецца ад што Facebook і Yahoo і Google
і іншыя па патрабаванню, у поўным аб'ёме, заўсёды даступныя паслугі.
І таму ў мяне ёсць тое перавага, што, калі ISO Новай England-- і ISO Новай Англіі
дапамагае ўсталяваць энергію стаўкі для рэгіёну.
>> І ён кажа, што гэта пашырэнне Запыт на спажыўцоў
добраахвотна захаваць высокую энергію, з-за высокай тэмпературы і вільготнасці.
І гэта было яшчэ на 18 ліпеня.
І таму я з радасцю Tweet назад, Гэй, ISO Новай Англіі, зялёны Гарвардзе.
Мы робім наш удзел звыш тут, у Навукова-даследчы вылічальны.
І гэта таму, што мы робім навуку.
>> І гэтак жа, як людзі кажуць, навуку ніколі не спіць, навука можа чакаць.
Такім чынам, мы можам замарозіць наш сістэмы, скарыстайцеся ставак класаў
на нашым рахунак энергіі, і дапамогу ўвесь Новую Англію
вобласць, праліваючы многія мегават нагрузкі.
Дык вось унікальная рэч, што адрозніваецца аб навуковых вылічэнняў дадзеных
цэнтры і тыя, якія у поўным аб'ёме вытворчасці 24/7.
>> Так што давайце проста ўзяць іншую перадачу тут.
Такім чынам, я хачу, каб абмеркаваць хаос няшмат.
І я хачу, каб пакласці яго ў эгідай захоўвання.
Так што для тых, што выгляд з змагаліся
атрымаць іх галаву вакол таго, што петабайт захоўвання выглядаць, гэта прыклад.
І гэта роду рэчы Я маю справу з ўвесь час.
>> Кожны з гэтых маленькіх хлопцаў гэта чатыры тэрабайта жорсткі дыск,
так што вы можаце збольшага разлічваць іх.
Мы атрымліваем цяпер паміж адзін для 1 і 1/2 петабайт
ў якасці галіновага стандарту стойцы.
І ў нас ёсць нумары і нумары, як ты бачыў у гэтай больш ранняй карціны з Джонам
і я, поўна такіх стоек з абсталяваннем.
Так што гэта становіцца вельмі, вельмі лёгка будаваць буйныя масівы захоўвання
>> Гэта ў асноўным проста ўнутры Unix для выгляд падлічыць, як ідуць справы.
Так што гэта падлічваць, колькі МАУ ачкоў я туды трапіў.
Дык вось 423 кропак перахопу.
І потым, калі я запускаю некалькі кароткіх AWK, я Можна дадаць да, у гэтай канкрэтнай сістэме,
было 7,3 петабайт даступнай памяці.
>> Дык вось многія рэчы.
І ЗАХОЎВАННЕ сапраўды цяжка.
І ўсё ж, чаму-то, гэта прамысловасць тэндэнцыяй.
Кожны раз, калі я размаўляю з нашых даследчыкаў і наш факультэт і сказаць,
эй, я магу запусціць сховішча для вас.
На жаль, я павінен кампенсаваць кошт захоўвання.
Я атрымліваю гэтую справу.
І людзі спасылацца Newegg або яны спасылаюцца Клямары
ці як шмат яны могуць купіць адзін тэрабайт дыск для.
>> Так што гэта, вы заўважыце, тут, што ёсць ключ.
Там адзін дыск тут.
І калі мы вернемся, у мяне шмат.
Мала таго, што ў мяне ёсць шмат, у мяне ёсць складаныя міжзлучэнняў
каб быць у стане пашыць гэтыя рэчы разам.
Такім чынам, рызыка, звязаны з такімі буйнымі Масівы захоўвання дадзеных не з'яўляецца нязначным.
>> На самай справе, мы выйшлі на Інтэрнэт і мы напісалі
Кароткі аповяд пра лепшых меркаванняў, лагодны дырэктар па даследаваннях
computing--, здараецца, ёсць Дзіўна англійская accent-- спрабуе
растлумачыць даследчыка, што Няма Папка падкрэслення рэзервовага капіявання на самай справе
меў на ўвазе.
Гэта было даволі даўно, маленькая гісторыя, добрыя чатыры хвіліны адкрыцця.
>> І заўважце, я жудасна нашмат менш месцы, чым дамы
што спявае пра ўсё на бас-гітары.
Мы вельмі няшмат звестак ніжэй.
Але ў любым выпадку, гэта галоўнае, каб думаць,
у плане таго, што можа пайсці не так.
Так што, калі я атрымліваю дыск, і Я кідаю яго ў машыне Unix,
і я пачынаю пісаць рэчы да яго, ёсць магніт, ёсць галоўка прывада,
ёсць нібыта, адзін або нуль пішацца ўніз на гэтай прыладзе.
>> Motors-- spinny, twirly рэчы заўсёды ламаюцца.
Падумайце пра рэчы, якія парушаюць.
Гэта заўсёды было spinny, twirly рэчы.
Прынтэры, дыскаводы, аўтамабілі, і г.д.
Усё, што рухаецца, хутчэй за ўсё, зламаць.
>> Так што вам трэба рухавікі, вы трэба ехаць прашыўкі,
Вы павінны SAS / SATA кантралёры, драты, прашыўкі на кантролерах SAS / SATA,
Блокі харчавання для ўзроўню.
Выберыце свой захоўвання файлаў кантролера Код сістэмы, якой бы ні адзін гэта можа быць,
як вы пашыць рэчы разам.
І ваш віртуальны менеджэр памяці Старонкі, DRAM выбаркі і крамы.
Затым, вы атрымаеце яшчэ стэк, якая з'яўляецца своеасаблівай
з ўніз па спісе на гэта адзін, алгарытмы, карыстальнікі.
>> І калі памножыць гэта , Я не ведаю, колькі там,
ёсць шмат месцаў, дзе матэрыял можа выйсці бокам.
Я маю на ўвазе, што гэта прыклад, пра матэматыцы.
Але гэта пацешна думаць Колькі спосабаў рэчы можа пайсці не так,
толькі для дыска.
Мы ўжо на 300 петабайт, так прадставіць колькасць дыскавых назапашвальнікаў
трэба ў 300 петабайт што можа пайсці не так.
Не толькі that-- так што захоўванне.
І, што намякае на чалавек, якога я хацеў бы бачыць
З левага боку сцэны, якія гэта хаос Малпа.
Такім чынам, у нейкі момант, ён атрымлівае нават больш, чым проста дыск
Праблема.
>> І так, гэтыя выдатныя дамы і спадары якія працуюць у відэа-сэрвіс струменевага
зразумелі, што іх кампутары былі і велізарны і вельмі складаны
а таксама прадастаўленне паслуг каб жудасна шмат людзей.
У іх ёсць 37 мільёнаў members-- і На гэтым слайдзе ў, можа быць, год або каля таго old--
тысячы прылад.
Ёсць мільярды гадзін відэа.
Яны увайсці мільярды падзей дзень.
>> І вы можаце бачыць, большасць людзей глядзяць целік пазней ўвечары,
і гэта далёка перавешвае ўсё.
І так, яны хацелі быць у стане, каб пераканацца,
што абслугоўванне было і надзейным і працуе на іх.
Такім чынам, яны прыдумалі гэта што называецца Хаос Малпа.
Гэта частка праграмнага забеспячэння, якія, калі вы думаеце,
аб размове пра назву з усёй гэтай прэзентацыі,
Маштабнае азначае, што вы павінны праверыць гэты матэрыял.
Гэта не добра толькі маючы мільён машын.
Так прыемна, што пра гэта, хаос Малпа
гэта сэрвіс, які выявіць тыя групы сістэм
і выпадкова завяршае адзін сістэм у групе.
Высокі.
Так што я не ведаю, пра Вы, але калі я калі-небудзь
пабудаваў сістэму, якая абапіраецца на іншыя Сістэмы размаўлялі адзін з адным,
вы бераце адну з іх, Верагоднасць таго, што ўсе рэчы працы,
хутка памяншаецца.
>> І вось гэты кавалак праграмнага забеспячэння працуе вакол інфраструктуры Netflix ст.
На шчасце, ён кажа, што працуе толькі ў Гадзіны працы з мэтай
што інжынеры будуць напагатове і рэагаваць.
Такім чынам, гэтыя тыпы рэчаў мы зараз
таго, каб зрабіць, каб абурыць нашу вылічэнняў серада, увесці хаос
і ўвесці складанасць.
>> Дык хто ж, па іх правы розум, ахвотна выбіраюць
працаваць з Chaos малпа?
Трымайцеся, ён, здаецца, паказваючы мне.
Ну, я мяркую, што я павінны: міла.
Але праблема ў тым, вы не атрымліваюць выбар.
Хаос Малпа, як вы бачыце, выбірае цябе.
>> І гэта праблема з вылічэннем у маштабе, што вы не можаце пазбегнуць гэтага.
Гэта непазбежнасць складанасці і маштабе і нашай эвалюцыі,
У пэўным сэнсе, вылічальных экспертызы.
І памятайце, што гэта Важна памятаць,
Хаос Monkeys каханне snowflakes-- каханне сняжынкі.
Snowflake-- мы патлумачылі Хаос Monkey-- але сняжынка
гэта сервер, які з'яўляецца унікальным і спецыяльныя і далікатны і індывідуальны
і ніколі не будзе прайграны.
>> Мы часта знаходзім сняжынку Абслугоўванне У нашай асяроддзі.
І мы заўсёды стараемся расплаву сняжынка абслугоўванне.
Але калі вы знойдзеце сервер у вашай асяроддзі
што мае вырашальнае значэнне для даўгалецця Вашай арганізацыі і растае,
Вы не можаце змясціць яго зноў разам.
Так праца Chaos Малпы было пайсці і спыніць выпадкі.
Калі Chaos Малпа растае сняжынка, вы больш, вы зрабілі.
Я хачу пагаварыць пра некаторыя апаратныя сродкі, якія мы
бачачы ў плане роду Маштабнае дзейнасці таксама.
А некаторыя унікальныя рэчы, якія знаходзяцца ў і вакол навуковай дзейнасці.
Мы зараз пачынаем бачыць, памятаеце, Гэта прылада выдачы, гэта стойкі?
Так што гэта стойка GPGPUs-- так агульнай прызначэння графічныя працэсары.
>> Мы гэта знаходзіцца ў нашых дадзеных цэнтр, 100 або каля таго кіламетраў.
Гэта асабліва стойкі гэта каля 96 тэра FLOPS
з адзінарнай дакладнасцю матэматыка стане каб даставіць з задняй часткі яго.
І ў нас ёсць парадак 130-няцотных карты ў выпадку,
што we-- некалькі Стойкі дадзенага асобніка.
>> Так што гэта цікава ў тым сэнсе, што Агульная мэта графічныя працэсы
ў стане зрабіць матэматыку неверагодна хутка для вельмі нізкіх колькасцяў энергіі.
Так што вялікі ўсплёск навуковыя вылічальныя вобласці,
гледзячы на ​​графікі блокі апрацоўкі ў вялікі шлях.
>> Так што я пабег некаторыя Mcollective праз наш лялечны інфраструктуры
ўчора, вельмі рады, пра гэта.
крыху менш петафлопс з адзінарнай дакладнасці.
Проста каб быць ясна тут, гэта трохі множнік 3,95.
Двайны дакладнасцю матэматыкі будзе прыкладна 1,2,
але мой Твітэры паглядзеў лепш, калі я
сказаў, што мы амаль петафлоп з адзінарнай дакладнасці GPGPUs.
>> Але гэта як туды дабрацца.
Гэта дабіраецца, каб быць вельмі, вельмі ўражвае.
І чаму мы гэта робім?
Таму што квантавай хіміі, сярод іншага,
але мы пачынаем праектаваць некаторыя новыя фотаэлектрычныя.
>> І так Алан Аспуру газік, хто прафесар chemistry-- майго партнёра
у crime-- за апошнія некалькі гадоў.
Мы настойвалі канверт на вылічэнняў.
І GPGPU ідэальная Тэхналогія, каб мець магчымасць рабіць
Вельмі шмат складаней матэматыка, вельмі, вельмі хутка.
>> Так са шкалой, пастаўляецца з новымі выклікамі.
Так велізарны scale-- вы павінны быць асцярожныя, як вы падключыце дадзены матэрыял.
І ў нас ёсць пэўныя ўзроўні обсессивно-кампульсіўныя засмучэнне.
Гэтыя фатаграфіі, верагодна, вадзіць шмат людзей арэхаў.
І шаф, якія не зьяўляюцца правадной асабліва добра
язды нашу сетку і Паслугі інжынеры арэхі.
Плюс ёсць таксама паветра пытанні, якія ў вас ёсць, каб утрымліваць.
>> Такім чынам, гэтыя рэчы, якія я ніколі б не падумаў.
З вымяральнай шкалой, пастаўляецца больш складанасці.
Гэта новы тып файлавай сістэмы.
Гэта ўзрушаюча.
Гэта петабайт.
Ён можа захоўваць 1100000000 файлаў.
Яна ўмее чытаць і пісаць 13 гігабайт і 20 гігабайт у second-- гігабайт
другі.
Такім чынам, можна выгрузіць тэрабайт у самы кароткі час.
>> І гэта вельмі даступна.
І ён атрымаў дзіўную пошук rates-- 220000 пошукавыя аперацыі ў секунду.
І ёсць шмат розных людзей, будаўніцтва такога роду сістэм.
І вы можаце бачыць яго тут графічна.
Гэта адзін з нашых файлавых сістэм гэта пад нагрузкай, цалкам
шчасліва чытаеце крыху менш 22 гігабайт у секунду.
Дык вось cool-- так складанасць.
>> Такім чынам, з узроўню складанасці і маштабу, прыходзіць больш складанасць, ці не так?
Гэта адзін з нашых шматлікіх, Многія сеткавыя дыяграмы,
дзе вы павінны шмат розных Шасі ўсё з падтрымкай да
у асноўны асноўны камутатар, звязаныя з захоўваннем,
падлучэння да нізкіх міжзлучэнняў затрымкі.
А потым усё гэта часткі дом, проста ўсе кіравання
што вы павінны быць у стане вырашаць Гэтыя сістэмы з аддаленага месцазнаходжання.
Так шкала мае шмат Складанасць з ім.
>> Пераключэнне хуткасцяў зноў, давайце вернемся і маюць невялікае пляма навукі.
Такім чынам, памятаеце, даследаванні вылічэнні і гэтая маленькая shim--
маленькі ружовы пракладка паміж выкладчыкі і ўсе іх алгарытмаў
і ўсё прахалоднай навукі і ўсё Гэта харчавання і астуджэнні і цэнтраў апрацоўкі дадзеных
падлогу і сетак і вялікія кампутары і абслугоўванне сталы і дапамогу сталы
і так forth-- і так, мы проста гэтая маленькая пракладка паміж імі.
>> Тое, што мы пачалі бачым, што ў свеце
змаглі пабудаваць Гэтыя буйных цэнтраў апрацоўкі дадзеных
і быць у стане пабудаваць Гэтыя вялікія кампутары.
Мы атрымалі даволі добра.
Што мы не вельмі добра гэта трохі пракладка паміж даследаванняў
і голы метал і тэхналогіі.
І цяжка.
>> І так мы змаглі наняць людзі, якія жывуць у гэтым свеце.
А зусім нядаўна, мы гаварылі з Нацыянальны навуковы фонд і сказаў,
гэта Маштабнае матэрыял з'яўляецца вялікім, але мы не можам атрымаць нашы навукоўцы
на гэтых вялікіх складаных машын.
І так, было Колькасць розных праграм
дзе мы сапраўды былі ў асноўным занепакоеныя спрабуючы
каб убачыць, калі мы маглі б ператварыць Кампус інфраструктуры.
>> Ёсць шмат праграм вакол нацыянальных цэнтраў.
І так, мы самі, наш сябры ў Клемсон,
Універсітэт Вісконсін Мэдысан, Паўднёвая Каліфорнія, Юта і Гаваі
выгляд сабраліся разам, каб Паглядзім на гэтую праблему.
І гэты маленькі граф тут з'яўляецца доўгі хвост навукі.
>> Так што гэта is-- гэта не Справа ў тое, што на гэтай восі,
але гэтая вось на самай справе лік працоўных месцаў перажывае кластара.
Так што 350 000 за любога перыяду часу.
Гэта нашы звычайныя падазраваныя па дне тут.
На самай справе, ёсць Алан Аспуру газік, хто мы толькі што казалі about-- тон
і т Вылічыць, на самай справе эфектыўным, ведае, што ён робіць.
>> Вось іншая лабараторыя, што я буду казаць аб у moment-- лабараторыі Джона Ковача.
Яны яго атрымалі.
Яны добрыя.
Яны шчаслівыя.
Яны вылічэнні.
Вялікі навука становіцца ўсё зроблена.
А потым, як вы выгляд Прыйдзі сюды, там
і іншыя групы, не працуюць шмат працоўных месцаў.
>> І чаму гэта?
Гэта таму, што вылічэнні занадта складана?
Гэта таму, што яны не ведаюць, як?
Мы не ведаю, таму што мы пайшлі і глядзелі.
І вось што гэта Праект гэта ўсё аб,
лакальна, у межах кожнай з гэтых абласцей,
глядзець праспектаў, дзе мы можам займацца з выкладчыцкім складам і даследчыкаў
на самай справе ў ніжняй частцы хваста, і зразумець, што яны робяць.
>> Дык вось тое, што мы на самай справе захопленыя.
І гэта тое, што навука не будзе працягваць
каб рухацца наперад, пакуль мы не вырашым некаторыя з гэтых крайніх выпадкаў.
Іншыя біты навукі што адбываецца up-- ўсіх
бачыў Вялікі адронны калайдэр.
Дзіўны, ці не так?
Гэты матэрыял ўсё выбеглі на Хольок.
Мы built-- самы першы навука, што адбывалася ў Holyoke
быў супрацоўніцтва паміж сябе і Бостанскі універсітэт.
Так што гэта вельмі, вельмі крута.
>> Гэта весела кавалак навукі для маштабу.
Гэта лічбавы доступ да Неба стагоддзя ў Гарвардзе.
У асноўным, гэта архіў пласціны.
Калі вы ідзяце ўніз Oxford-- Сад Street, прабачце,
Вы знойдзеце адзін з абсерваторыі будынка ў асноўным поўны
каля паловы мільёна пласцінак.
>> І гэта фатаграфіі неба ноччу, больш за 100 гадоў.
Так што ўся ўстаноўка створана алічбоўку гэтых пласцін,
сфатаграфаваць іх, зарэгіструйцеся іх, пакласці іх на кампутары.
І гэта петабайт і палова, толькі права there-- адзін невялікі праект.
>> Гэтыя і іншыя праекты.
Гэты праект Pan-STARRS робіць поўны шырокі панарамны агляд,
Шукаю ў раёне астэроідаў Зямлі і пераходныя нябесныя падзеі.
У малекулярнай біяфізік, я люблю Слова пераходны нябеснае з'ява.
Я не зусім упэўнены, што гэта такое, але Ва ўсякім выпадку, мы шукаем для іх.
>> І мы генеруючы 30 тэрабайт ноч з гэтых тэлескопаў.
І гэта на самай справе не прапускная здольнасць Праблема, гэта як праблема FedEx.
Такім чынам, вы паставіць сховішча на фургоне і вы пасылаеце яго ўсё, што ёсць.
>> BICEP сапраўды interesting-- так фон малюнка
касмічнай дадатковай галактычнай палярызацыі.
Калі я ўпершыню пачаў працаваць ў Гарвардзе сем ці каля таго,
восем гадоў таму, я памятаю, працуючы над гэтым праектам
і гэта на самай справе не тоне Галоўная, чаму палярызаваным святле
ад касмічнага мікрахвалевага фон будзе мець важнае значэнне,
пакуль гэта не адбылося.
>> І гэта быў Джон Ковач, хто я размаўляў з раней,
выкарыстоўваючы мільёны і мільёны працэсара гадзін, на нашым прадпрыемстве і іншых,
у асноўным глядзяць ўнутр першых момантаў у сусвеце
пасля Вялікага Выбуху, і спрабуючы зразумець,
Агульная тэорыя адноснасці Эйнштэйна.
Гэта страшэнна, што нашы кампутары дапамагаюць нам разгадаць і глядзець
у самых вытокаў, чаму мы тут.
>> Таму, калі вы кажаце аб маштабах, гэта нейкая сур'ёзная маштаб.
Іншая справа, маштабу ў тым, што канкрэтны праект трапіў гэтых хлопцаў.
І гэта крывая водгуку для біцэпсаў [Неразборліва] Гэта быў наш маленькі агляд.
>> І вы можаце бачыць тут, жыццё было добра, пакуль аб гэтым
які быў, калі Аб'яву выйшаў.
І ў вас ёсць літаральна секунд, каб адказаць
у выпадку маштабнага якія адпавядае гэтай маленькай кропкай тут,
якія ў канчатковым выніку пераход чатыры ці каля таго тэрабайт дадзеных
праз вэб-сервер што day-- даволі валасаты.
>> І так, гэта тыпы рэчаў, якія
можа здарыцца з вамі ў вашай інфраструктуры калі вы не дызайн для маштабу.
У нас было трохі караскацца гэты дзень, каб быць
ў стане ахапіць з досыць вэб-сэрвіс трымаць сайт і працуе.
І мы былі паспяховымі.
Гэта крыху па электроннай пошце гэта міла.
Гэта пошта Марка Vogelsberger, і Ларс Hernquist, хто
выкладчык тут у Гарвардзе.
Больш пра марцы пазней.
Але я думаю, што гэта адзін накшталт падводзіць вынік выгляд
дзе вылічальнае у Навукова-даследчы вылічальны.
Эй, каманда, так як у мінулым Аўторак, вы, хлопцы, ламаў
больш за 28% ад новага кластар, які аб'яднаў
складае больш за 78 гадоў CPU ўсяго за тры дні.
І я сказаў: гэта ўсё-такі толькі ў пятніцу раніцай.
Гэта з'яўляецца даволі дзіўным!
Шчаслівы пятніцу!
>> Тады я даю ім пункту дадзеных.
І так, каб было даволі цікава.
Так што памятаеце пра Марка, ён прыйдзе вярнуцца ў карціну ў няшмат.
Так маштабуюцца вылічальнымі ўсюды.
>> Мы нават дапамагаюць людзі глядзяць у тым, як функцыянуе НБА,
і дзе людзі кіданне шароў з.
Я сапраўды не разумею гэтую гульню занадта добра, але падобна, што гэта вялікая справа.
Там жа абручы і кубкі і грошы.
>> І так, у нашай базе дадзеных, мы убудаваны трохі 500 [неразборліва]
паралельны працэсар кластар, пара тэрабайт аператыўнай памяці,
каб мець магчымасць пабудаваць гэта Кірка і яго каманды.
І яны робяць вылічэнні у зусім іншы шлях.
Зараз гэта праект мы звязаны з гэта
Дзіўнае, вакол нервовых пластычнасць connectomics і геномная
imprinting-- тры вельмі цяжкі ўдару напрамкі даследаванняў
што мы будзем змагацца з ПА з дня ў дзень.
Ідэя, што наш мозг пад пластык стрэс, калі мы маладыя.
І многае з нашага паводзінаў дарослага Скульптар вопыт у зачаткавым стане.
Так што гэта вялікі Dealio.
>> І так гэта праца, які фінансуецца за кошт Нацыянальныя інстытуты псіхічнага здароўя.
І мы стараемся, каб у асноўным, праз шмат вялікіх аб'ёмаў дадзеных
і вялікі аналіз дадзеных, добры з ўзірацца ў нашай чалавечага мозгу
з дапамогай розных розныя метады.
>> Таму я хацеў бы спыніцца і выгляд проста прыпыніць на некаторы час.
Праблема з аддаленага цэнтры апрацоўкі дадзеных з'яўляецца яго далёка.
Гэта не можа працаваць.
Мне трэба мае дадзеныя побач.
Мне трэба, каб мае даследаванні ў маёй лабараторыі.
>> І так я накшталт ўзяў прыклад функцыянальная магнітна-рэзанансная тамаграфія
Набор дадзеных па нашых дадзеных цэнтр у Заходняй Масачусэтс.
і звязаць яго з маім стала ў Кембрыджы.
І я буду гуляць у гэтую трохі відэа.
Спадзяюся, гэта будзе свайго роду праца.
>> Так што гэта мяне той, хто ідзе праз Праверка майго чыпы працуюць.
І я правяраю, што да VNC-х гадоў.
І гэта разумны VNC.
Гэта VNC з 3D штук.
І так, як вы можаце бачыць у бліжэйшы час, гэта гэта я спінінг гэта мозг вакол.
Я спрабую атрымаць від яго скіраванасць.
І тады я магу рухацца праз многія розных зрэзаў дадзеных МРТ.
І адзінае, што адрозніваецца пра гэта
ёсць, гэта ідзе па правадах з Заходняй Масачусэтс. на мой працоўны стол.
І яго рэндэрынг хутчэй, чым мой працоўны стол,
таму што я не маю $ 4000 відэакарта ў маім працоўным стале, што
у нас ёсць з заходняй масавай.
Я, вядома, спрабую быць разумным.
Я бягу GLX перадач у фон, у той час як рабіць усё гэта,
каб пераканацца, што я магу падкрэсліць графічную карту,
і што гэта ўсё роду працуе і ўсё астатняе.
Але галоўнае ў тым, гэта 100 км.
І вы можаце бачыць з гэтага, што няма ніякай відавочнай затрымкі.
Рэчы, якія разам досыць добра.
>> І так, што само па сабе, з'яўляецца прыкладам і некаторы прадстаўленне
аб тым, як вылічэнні і маштабным разгортванні вылічальная адбудзецца.
Мы ўсе працуем на ўсё танчэй і танчэй прылады.
Мы выкарыстоўваем таблетак павялічваецца.
>> І таму, мая вугляроду след асноўным
пераход ад таго, што выкарыстоўваецца зрабіць што б маю
быў велізарная машына пад маім сталом, да таго, што
Цяпер facility-- можа быць дзе заўгодна.
Гэта можа быць у любым месцы на ўсіх.
І ўсё ж, гэта ўсё яшчэ ў стане прынесці Вярнуцца высокапрадукцыйны графічны
у маім працоўным стале.
>> Такім чынам, становіцца побач end-- памятаць Марк?
Ну, разумны хлопец Марк.
Ён вырашыў, што ён збіраецца пабудаваць рэалістычны віртуальны сусвет.
Гэта даволі праект, калі вы думаю, вы павінны перадаць гэта.
Я збіраюся выкарыстоўваць кампутар, і я збіраюся
для мадэлявання 12 мільёнаў гадоў пасля Big Bang прадстаўляць дзень.
А потым я збіраюся зрабіць 13,8 мільярдаў гадоў касмічнай эвалюцыі.
Добра.
>> Гэта на самай справе выкарыстоўвае кампутар было больш, чым наш кампутар,
і ён перакінуўся на нацыянальным рэсурсы для нашых сяброў у Тэхасе.
І да нацыянальных аб'ектаў, гэта было шмат вылічальных.
Але мы зрабілі шмат мадэляванне лакальна
каб пераканацца, што праграмнае забеспячэнне працаваў і сістэмы працавалі.
>> І гэта дні, як гэта, калі цябе зразумець, што вы падтрымліваеце навукі
на гэтым узроўні маштабе, то людзі могуць казаць рэчы,
як я іду на мадэлі Сусвету.
І гэта яго першая мадэль.
І гэта першая мадэль сваёй каманды.
Ёсць шмат іншых людзі, якія збіраюцца
прыйсці за Марка, хто збіраецца хачу мадэль з высокім дазволам,
з вялікім спецыфікі, з большай дакладнасцю.
>> І вось, у апошнія пару хвілін, Я проста хачу паказаць вам відэа
Марка і Ларс, што для мяне, зноў жа, як жыццё вучонага, гэта свайго роду міла.
Такім чынам, гэта, у ніжняй тут, каб быць найбольш дакладнай,
Гэта кажа вам пра Час з моманту Вялікага Выбуху.
Так што мы прыкладна ў 0,7 млрд гадоў.
І гэта паказвае бягучае абнаўленне.
Такім чынам, вы бачыце ў цяперашні час, цёмная матэрыя і эвалюцыя
тонкай структуры і рана структуры ў вядомай нам Сусвету.
>> І справа з гэтым, што ў гэтым Усё гэта робіцца ўнутры кампутара.
Гэта набор параметраў і набор фізіцы
і мноства матэматыцы і мноства мадэляў
якія старанна адабраныя, а затым старанна злучаныя адзін з адным
каб мець магчымасць мадэляваць ўзаемадзеяння.
>> Такім чынам, вы можаце ўбачыць некаторыя старты некаторыя газападобныя выбухі тут.
І тэмпература газу мяняецца.
І вы можаце пачаць бачыць структуру бачнага змены Сусвету.
І важная частка з гэтым ёсць, кожны малюсенькі, малюсенькі, маленькая кропка
гэта частка фізікі і мае Набор матэматыцы вакол,
інфармавання свайго сябра і свайго суседа.
>> Такім чынам, з пункту гледжання маштабавання, гэта кампутары ўсіх работ у канцэрце
і размаўляць адзін з адным эфектыўна.
Таму яны не могуць быць занадта балбатлівы.
Яны павінны захоўваць свае вынікі.
І яны павінны працягваць інфармаваць ўсіх сваіх сяброў.
На самай справе, вы ўбачыце зараз, гэтай мадэлі становіцца ўсё больш і больш складаным.
Там усё больш і больш рэчаў адбываецца.
Там усё больш і больш Матэрыял лётаюць.
>> І гэта тое, што ў пачатку Космас бы ўжо выглядаў.
Гэта было даволі валасатыя месца.
Там жа выбухі па ўсёй месца, магутныя сутыкнення.
І адукацыю цяжкіх металы і элементы.
І гэтыя вялікія аблокі урэзаўся ў адзін да аднаго з крайняй сілай.
>> І вось зараз мы 9600000000 гадоў з гэтага першапачатковага выбуху.
Вы пачынаеце бачыць рэчы выгляд супакоілася трохі, толькі
ледзь-ледзь, таму што энергія цяпер пачынае расслабляцца.
І так матэматычныя Мадэлі атрымалі, што на месцы.
І вы пачынаеце бачыць Зліццё розных элементаў.
І пачынаем бачыць гэтую рэч выгляд з сабрацца разам і павольна астуджаюць.
>> І гэта пачынае выглядаць трохі больш падобна на начное неба, няшмат.
І гэта [? QSing. ?] Мы цяпер 30,2 мільярд гадоў і мы накшталт зроблена.
І тады тое, што яны рабілі, было што яны прынялі гэтую мадэль,
а затым паглядзеў на бачнай Сусвету.
І ў асноўным тое былі ў стане ўзяць, што і накладання
гэта з тым, што вы можаце бачыць.
І вернасць ашаламляе, як у наколькі дакладныя кампутарныя мадэлі.
>> Вядома, астрафізікі і даследчыя групы
трэба яшчэ лепш вернасць і нават з больш высокім дазволам.
Але калі вы думаеце пра тое, што Я кажу з вамі сёння
гэты невялікі плавання праз абодва захоўванне i структура і сеткі
і стэкі, галоўнае, Вагавая вылічальнымі важна?
Гэта была мая арыгінальная hypothesis-- назад да нашай навуковага метаду.
>> Я спадзяюся, што ў пачатку частка гэтага, я б
прагназуюць, што я быў бы ў стане растлумачыць з вамі аб маштабным вылічэнняў.
І мы як-то выпрабаванні некаторыя з гэтых гіпотэз.
Мы прайшлі праз гэтую размову.
І я проста хачу сказаць, гарызантальнага маштабавання вылічэнні essential-- о,
Так, вельмі Так.
>> Такім чынам, калі вы думаеце аб вашых кодаў, калі
Вы робіце CS50 канчатковыя праекты, калі вы думаеце аб вашым спадчыны
для чалавецтва і рэсурсаў, якія мы павінны быць у стане запусціць гэтыя кампутарныя
сістэмы, думаю, вельмі старанна аб FLOPS на ват,
і думаць аб Хаосу Малпы.
>> Падумайце аб вашых сняжынак, ня зрабіць адзін-оф, бібліятэкі шматразовага выкарыстання,
пабудаваць шматразовы codes-- ўсе рэчы, што выкладчыкі вучылі вас
у гэтым класе.
Гэта фундаментальныя аспекты.
Яны не проста на словах.
Гэта рэальныя рэчы.
>> І калі хто з вас хоча ісці за мной, Я обсессивно з Twitter рэч.
У мяне як-то адмовіцца.
Але шмат даведачная інфармацыя з'яўляецца
на нашым Навукова-даследчы вылічальны сайт у rc.fas.harvard.edu.
>> Я стараюся трымаць у блогу да да Дата з сучаснымі тэхналогіямі
і як мы робім дыстрыбутыў вылічэнняў і гэтак далей.
І тады нашы супрацоўнікі заўсёды даступныя праз odybot.org.
І odybot наш маленькі памочнік.
Ён часта мае мала конкурсы на сваім сайце
таксама, дзе вы можаце паспрабаваць і вызначыць яго па ўсім універсітэцкага мястэчку.
Ён прыязны трохі Твар Навукова-даследчы вылічальны.
>> І я накшталт абгарнуць ёсць і дзякуй усім за ваш час.
І я спадзяюся, вы памятаеце, што Маштабнае вылічэнні рэальная рэч.
І ёсць шмат людзей, у каго ёсць шмат папярэдняга ўзроўню тэхнікі
хто зможа вам дапамагчы.
І ўсе поспехі з Вашы будучыя намаганні ў прыняцці
Ўпэўненыя, што наша вылічэнні і шалі, высокая выканальніцкая,
і дапамагае чалавецтву больш чым што-небудзь яшчэ.
Так што, дзякуй вам за ваш час.