>> JAMES PUNY: Hola, bon vesprada a tots.
El meu nom és James Cuff.
Sóc el degà adjunt de Recerca Informàtica, a la Universitat de Harvard.
I avui vaig a parlar amb vostè sobre ¿Per què la computació scale-out és essencial.
>> Així que suposo que, per primera vegada, qui és aquest tipus?
Per què sóc aquí?
Per què estic parlant amb tu?
Tinc una formació científica en la informàtica i la computació en la investigació,
que es remunta als Estats Kingdom-- El Wellcome Trust Sanger
Institut per a la genome-- humana i i més recentment als Estats Units
que treballa en l'ampli i un altre estimat llocs d'aprenentatge, com ara la Universitat de Harvard.
>> Suposo que el que realment significa és que sóc un biomolecular recuperació
el físic.
Llavors, ¿quin dret tinc jo he de dir vostè sobre la computació en l'escala de sortida?
Hi ha un però.
18 anys o així que només van veure els més augments dramàtics en complexitat escala
i l'eficiència general dels sistemes de computació.
>> Quan estava fent el doctorat a Oxford, em estava molt emocionat amb un megahertzs ​​200
Màquina de Silicon Graphics amb 18 gigabytes d'emmagatzematge i una sola CPU.
Els temps han canviat.
Si l'avanç ràpid ara, estem girant més de 60.000 CPUs aquí a Harvard.
Moltes altres organitzacions estan girant molt més.
>> La lliçó important d'això és aquesta escala és ara no només és inevitable,
que li ha passat i és seguirà passant.
Així que anem a, per un moment, la classe de rebobinar i parlar molt ràpid
sobre la ciència, el meu favorit subjecte, el mètode científic.
>> Si vostè va a ser un científic, que ha de fer algunes coses importants.
Si no fa aquestes coses que vostè pot No es considera un científic
i que haurà de lluitar poder entendre la seva àrea de la disciplina.
>> Així que en primer lloc, que li formulin la seva pregunta, generar hipòtesis,
però el més important, vostè predir la seva resultats--
vostè té una conjectura pel que fa a quins seran els resultats.
I, finalment, es prova la seva hipòtesis i analitzar-ne els resultats.
>> Així que aquest mètode científic és extremadament important en la informàtica.
Computing tant de la predicció i ser capaç de provar els seus resultats
són una part fonamental del que necessitem de fer en el mètode científic.
Aquestes prediccions i proves són els veritables dues pedres angulars
del mètode científic, i cada exigir als avenços més significatius
en la computació moderna.
>> Els dos pilars de la ciència són que de la teoria i l'experimentació.
I més recentment, computació s'esmenta sovint
com el tercer pilar de la ciència.
Així que si els estudiants estan mirant això, vostè no té absolutament cap pressió.
Tercer pilar de science-- res de l'altre món informàtica Deal--, tipus d'importància.
M'alegro molt d'això és la part de computació per suposat la informàtica 50.
>> Així suficient del fons.
Vull dir-los que el pla del anem a parlar avui.
Vaig a repassar una mica d'història.
Vaig a explicar per què hem arribat fins aquí.
Vaig a parlar d'alguns de la història de la computació
aquí a Harvard, alguns activitats al voltant dels mitjans socials,
verd coses-- molt un apassionat de totes les coses
green-- storage-- storage-- ordinador com afecta el caos scale-out fora de sistemes,
i sistemes de distribució en particular.
>> I després vaig a referir-me a alguns del maquinari d'escalabilitat horitzontal que és
requerida per ser capaç de fer la computació a gran escala.
I, finalment, anem a acabarà amb una mica de ciència impressionant.
>> Així que, anem a prendre un minut per mirar la nostra història real.
Informàtica ha evolucionat.
Així que des dels anys 60, tot la distància fins a l'actualitat,
hem vist bàsicament un canvi de àmbit de la computació centralitzada
descentralitzar la informàtica, a col·laborativa i després independent
la informàtica i de tornada altra vegada.
>> I permetin-me que anoto una mica.
Quan vam començar amb ordinadors, vam tenir mainframes.
Ells eren desmesuradament dispositius costosos.
Tot havia de ser compartida.
La informàtica és complexa.
Vostè pot veure, que va omplir les habitacions i haver operadors i cintes
i tot tipus de whirry, Clicky, dispositius Spinny.
>> Al voltant dels anys 80 principis dels 70, que va començar per veure un impacte de les màquines de fax.
Així que vostè està començant a veure la informàtica començaran a aparèixer de nou en els laboratoris
i estar més a prop seu.
L'augment del personal ordinador, sens dubte
en els anys 80, primera part de la dècada, realment va canviar la informàtica.
>> I hi ha una pista en el títol, perquè
va ser cridat l'ordinador personal, el que significava que pertanyia a vostè.
Així com l'evolució de la computació contínua,
gent es va adonar que el seu personal equip no era prou realment gran
per ser capaç de fer res de cap mèrit, o mèrit significatiu, en la ciència.
>> I perquè la gent va començar a desenvolupar dispositiu de xarxa
drivers per poder connectar PC junts per ser capaç de construir clústers.
I així, aquest va engendrar l'era del clúster Beowulf.
Linux va explotar com una resposta a sistema operatiu propietari, tant el cost
i la complexitat.
>> I llavors, aquí estem avui, on, un cop més, estem
enfrontat amb habitacions plenes d'equip equip i la capacitat
lliscar la pròpia targeta de crèdit i obtenir l'accés a aquestes instal·lacions de computació,
remota.
>> I així, a continuació, pot veure, en termes d'història impactant
com ho fem informàtica avui, és sens dubte
evolucionat a partir de la màquina habitacions plenes d'ordinadors
a través d'una mica de computació personal tot el camí de tornada de nou
a màquina habitacions plenes d'ordinadors.
>> Així que aquest és el meu primer clúster.
Així que l'any 2000, es va construir un sistema informàtic a Europa
per anotar amb eficàcia el genoma humà.
Hi ha una gran quantitat de tecnologia que apareix al costat dret
cal, per desgràcia, ja no està amb nosaltres.
Es va fer passar a la gran tecnologia al cel.
>> La màquina en si és probablement equivalent d'uns pocs ordinadors portàtils decent
avui en dia, i que només tipus de mostra.
No obstant això, no ens van registrant acuradament el genoma humà i els dos protegits que
amb aquest paper en particular en Naturalesa de les preocupacions la de dades
ser pública o privada.
>> Així que això és impressionant, oi?
Així que tenim un genoma humà.
Hem fet computació.
Estic sentint-me molt content.
Vaig rodar fins Harvard el 2006, sentint molt menys satisfet de mi mateix.
>> Això és el que he heretat.
Aquest és un departamental electrònic i servidor d'arxius.
Pots veure ací hi una mica de cinta
que s'utilitza per mantenir el sistema en conjunt.
Aquesta és la nostra llicència i el servidor d'impressió.
Estic bastant segur que potser les contrasenyes en algunes d'aquestes notes Post-it.
>> No impressionant.
Bastant lluny d'impressionant.
I així, m'adono d'aquest petit gràfic que et vaig mostrar al principi
de compartir la propietat tornar a compartir,
que havíem de canviar el joc.
I així que canviem el joc proporcionant incentius.
I així els éssers humans, com aquest petit article de Wikipedia
Aquí diu, les nostres criatures amb propòsit.
I l'estudi d'incentius estructures és essencial per a l'estudi
de l'activitat econòmica.
>> Així que vam començar a incentivar els nostres professors i els nostres investigadors.
I així que ells incentivats amb un sistema informàtic molt gran.
Així que en 2008, es va construir un 4096 processador automático-- 10 bastidors,
parell de centenars de quilowatts de potència.
>> El que em sembla interessant és que no
importa on vostè està en el cicle.
Aquesta mateixa quantitat d'energia i càlcul, la potència és la constant.
Va ser 200 quilowatts quan van ser la construcció de sistemes a Europa.
És dos-cents quilowatts el 2008, i que
sembla ser el [? quanter?] de petita universitat basada en sistemes informàtics.
>> Així Harvard avui-- avanç ràpid, no sóc més trist de la colla, colla bastant feliç.
Hem equilibrat 60 i escaig mil càrrega CPU, i la seva escalada de forma espectacular.
Tenim 15 petabytes de emmagatzematge, també escalar.
De nou, això 200 quilowatts increment, semblem
ser que va afegir que cada sis mesos més o menys.
Munts i munts de màquines virtuals.
I el més important, al voltant de 1,8 megawatts
d'equips de computació investigació.
>> I jo vaig a venir tornar a això més endavant,
per què ara ja no és necessàriament explicar la quantitat de CPU que tenim,
però què tan gran és la factura de la llum.
20 altre de manera dedicat personal d'informàtica d'investigació.
I el més important, estem començant a créixer la nostra GPGPUs.
Em vaig quedar sorprès per la quantitat d'aquest està sent afegit sobre una base del dia a dia.
Així, lliçó d'història sobre, oi?
>> Llavors, com podem arribar-hi des d'aquí?
Fem una ullada a alguns moderns exemples de computació scale-out.
Estic una mica obsessionada amb la mida i l'escala dels mitjans de comunicació social.
Hi ha un nombre d'extremadament reeixida de computació a gran escala
organitzacions ara al planeta, donar suport i serveis
per a tots nosaltres.
Així que aquesta és l'exempció de responsabilitat.
>> I vull començar amb una nombre d'unces en una Instagram.
No és en realitat un introducció a una broma, és
ni tan sols és graciós, En realitat, ara que ho penso d'ella.
Però de totes maneres, anem a mirar unces a Instagram.
I anem a començar amb "El meu abella i una flor."
Jo estava en [inaudible] Poble i jo vam fer un petit quadre
d'una abella assegut en una flor.
I llavors vaig començar a pensar en Què significa això realment significa.
I vaig prendre aquesta foto del meu telèfon i va comptar quants bytes hi són,
i està a uns 256 kilobytes.
Què quan vaig començar, faria bàsicament omplir un disquet 5 polzades i 1/4.
I vaig començar a pensar, bé, això és genial.
>> I vaig començar a mirar i fer algunes investigacions en la xarxa.
I vaig saber que Instagram té 200 milions d'MAU.
Jo no estava realment que segur del que era un MAU.
I una MAU, aquí baix, és un usuari activa mensual.
>> Així, 200 milions d'MAUs-- molt bé.
20000000000 de photographs-- així un bon munt de fotografies.
60 milions de noves fotografies cada dia
que surt a uns 0.002 concert per foto.
Això és prop de cinc petabytes de disc just allà.
I això no és realment la part central del que anem a parlar.
Això és poca cosa.
O com diem a Anglaterra, diminutes patates.
>> Així que anem a veure el veritable elefant en els rostres únics habitació--.
Un cop més, anem a mesurar en aquesta nova quants diuen un MAU.
El mateix Facebook té 1.3 bilions MAU.
WhatsApp, que jo no tenia encara sentit parlar de fins a fa poc temps, és
algun servei de missatgeria de classe, és de 500 milions d'MAU.
Instagram, que acabem de parlem, 200 milions d'MAU.
I Messenger, que és altre servei de missatgeria,
és també 200 milions d'MAU.
>> Així que fins a totalitzar, es tracta de 2200000000 d'usuaris en total.
És evident que hi ha certa superposició, però això és equivalent a un terç del planeta.
I envien alguna cosa al regió de 12 mil milions de missatges al dia.
I de nou, només hi ha 7 mil milions de persones al planeta.
No tothom té un telèfon intel ligent.
Així que aquest és el nombre de bogeria.
>> I jo vaig a argumentar que no és fins i tot sobre l'emmagatzematge o el càlcul.
I per citar la cançó, és tot sobre aquest gràfic.
Aquí està la nostra bella Meghan Trainor baix aquí, cantant sobretot el baix.
Nota, també té un bon poc de baix herself-- 207,
així 218 milions de persones s'han vist aquesta jove cantant la seva cançó.
>> Així que el meu argument és que és tot sobre la gràfica.
Així que prenem una mica de programari de codi obert i va començar a mirar un gràfic.
I això és LinkedIn, de manera que aquest és un Facebook per a la gent gran.
I així, aquest és el meu gràfic de LinkedIn.
Tinc 1.200 o menys nodes, els anomenats "Amics".
I aquí sóc jo a la part superior.
I aquí és totes les interconnexions.
>> Ara, pensi de nou a la història Instagram.
Cada un d'ells és no només la foto,
té tota una plètora de connexions entre aquest individu en particular
i molts altres.
Això és peça central és o bé una error en l'algoritme de dibuix gràfic,
o això potser David Malan, encara no estic segur.
Així que vostè pot tornar a dibuixar el gràfics de tot tipus
de gephi.gihub.io ways-- és on vostè pot tirar que el programari de.
És genial per a ser capaç d'organitzar a les comunitats.
Es pot veure aquí, això és Harvard i diversos altres llocs que he treballat,
perquè es tracta de les meves dades relacionades amb el treball.
>> Així que pensar en la complexitat de la gràfica i totes les dades
que es tiri juntament amb.
Així que mentre tant, de tornada a Friendface, oi?
Ens fixem en les dades que Instagram va ser de l'ordre de cinc petabytes.
No és gran cosa.
Encara un bon munt de dades, però no gran tractar en el gran esquema de les coses.
>> A partir d'aquest article a l'antic internet, "Ampliació del magatzem de dades de Facebook
a 300 petabytes ".
Això és tota una diferent canviador de joc ara,
quan estàs començant a pensar de les dades i el gràfic
i el que aporten juntament amb.
I el seu alt dades està creixent de de l'ordre de 600 terabytes al dia.
>> Ara, vostè sap, bé, llavors-- Vull dir, 600 terabytes al dia,
300 petabytes-- són també ara començant
a arribar molt preocupat com mantenir aquestes coses
i per assegurar-se que aquestes dades es manté al voltant.
I aquest senyor aquí, Jay Parikh, està buscant
en la forma d'emmagatzemar un exabytes de dades.
>> Només per a aquells de vostès que estan veient al llarg de
a la llar, 1 exabyte-- 10 a la 18.
Té la seva pròpia La pàgina, que és tan gran d'un nombre.
Aquest és la mida i l'escala del que som mira, per ser capaç d'emmagatzemar dades.
I aquests nois no estan al voltant, que estan emmagatzemar aquesta quantitat de dades.
Així que una de les claus que que estan veient aquí
és centres de dades per els anomenats d'emmagatzematge en fred.
>> El que em porta a ser verd.
I aquí és Kermit.
Ell i jo agree-- és extremadament difícil de ser verd,
però li donem el nostre millor intent.
Kermit no pot evitar-ho, ell té ser verd tot el temps,
no pot prendre la seva verdor fora en absolut.
>> Així, sent un concepts-- alguns tipus de conceptes bàsics
de verdor, quan es relaciona amb la informàtica.
El que és el més important és la longevitat del producte.
Si el seu producte té un temps de vida curt, no pots, per definició, ser verd.
L'energia alliberada per fabricar una unitat de disc, una placa, un ordinador
sistema, una tableta, el que pot ser, la longevitat dels seus sistemes
són una part clau del verd que pot ser.
>> La part important, com tots vostès estan construint programari algorithms--
d'un parcial d'algorisme paraula de programari, oi?
Així, el disseny del seu algorisme és absolutament crític en termes
de com serà capaç de fer càlculs ràpids i precisos per utilitzar
la menor quantitat d'energia possible.
I vaig a arribar a això en una mica.
>> Centre de dades design-- has vist que ja tenim milers
i milers de màquines, assegut tranquil·lament en petits racons foscos
del món, la computació.
Recursos allocation-- com arribar per al càlcul, per a l'emmagatzematge,
a través de la xarxa.
Els sistemes operatius són una part clau de això, i una gran quantitat de virtualització
per ser capaç d'acumular més i més i més de còmput en un espai petit.
>> Et vaig a donar un petit exemple de computació investigació.
Necessitàvem més ping, més poder, i més de la canonada.
Necessitàvem més gran, millors ordinadors, més ràpides,
i necessària per utilitzar menys suc.
I no podíem trobar la manera de fer això.
No sé si el hashtag GoWest com probablement estat utilitzat per la Kardashian,
però de totes maneres, GoWest.
I ho vam fer.
>> Vam recollir les nostres operacions i ens traslladem cap a fora
a l'oest de Massachusetts en una petita ciutat del molí
anomenat Holyoke, just al nord de Chikopee i Springfield.
Vam fer això per un parell de raons.
El principal va ser que vam tenir una molt, molt gran represa.
I aquesta gran presa és capaç de apagar 30 megawatts més d'energia,
i es infrautilitzada en el moment.
>> Més important encara, també vam tenir una xarxa molt complicat
que ja estava al seu lloc.
Si ens fixem en què la xarxa va en els Estats Units,
que segueix totes les vies del tren.
Aquesta peça en particular de la xarxa era propietat dels nostres col·legues i amics
a Massachusetts Institute of Technology,
i es va construir bàsicament tot el camí fins a la Ruta 90.
>> Així que vam tenir una gran marca riu, la ruta 90 paparres, vam tenir un curt camí de 100 milles,
i una llarga trajectòria de prop de 1.000 quilòmetres.
Vam haver de fer un gran entroncament a la xarxa, com es pot veure aquí,
posar bàsicament un enllaç a, a ser capaç de connectar-se a Holyoke,
però teníem tot el requisit Tennis de finançar projectes d'infraestructura, l'energia, la pipa.
La vida era bona.
I de nou, gran represa.
>> Així que hem construït bàsicament el Massachusetts Computació d'Alt Rendiment Verd
Center.
Aquest va ser un treball d'amor a través de cinc universities-- MIT, Harvard, la Universitat de Massachusetts,
Nord-est, i BU.
Cinc dies megawatts una càrrega connectada.
Vam fer tot tipus d'intel·ligència amb economitzadors part aeronàutica
per mantenir les coses verd.
I construïm fora bastidors 640 i escaig, dedicat per a la informàtica d'investigació.
>> Era una zona industrial abandonada d'edat, de manera que tingut alguna reclamació i alguns ordenat-up
i alguns de neteja del lloc.
I llavors vam començar per construir la instal·lació
i, instal·lació encantadora boom-- amb la capacitat d'executar sandbox informàtica,
tenir conferències i seminaris, i també un pis massiva centre de dades.
>> Aquí està el meu bon acte.
Òbviament estic fent servir la mateixa jaqueta.
Jo potser només tinc una jaqueta, però no sóc jo
i John Goodhue-- ell és el director executiu de la Center--
de peu a la sala de màquines pis, que, com es pot veure,
és bastant dramàtic, i es remunta un llarg, llarg camí.
>> Sovint m'agraden els jocs de conducció de Boston a Holyoke,
fingint que sóc un paquet TCP / IP.
I em preocupa el meu latència conduint en el meu cotxe.
Així que aquesta és la peça verda.
Així que anem a prendre un minut i pensar en munts.
Així que estem tractant amb molta cura per construir centres de dades de manera eficient,
informàtica eficient, fer un bon la selecció dels equips informàtics
i lliurar, més important, la nostra aplicació,
ja sigui un servei de missatgeria o una aplicació científica.
>> Així que aquí estan les piles.
Així capa física, tot el camí mitjançant application--
l'esperança que això va a una bona part del seu curs.
Model OSI de set capes és bàsicament, viurà, menjar i respirar
això a través de les seves carreres de computació.
Tot aquest concepte de física cables de finançar projectes d'infraestructura,
cables, centres de dades, enllaços.
I això és només descrivint la xarxa.
>> Fins aquí és, bé, òbviament, aquesta és una vella diapositiva,
perquè això ha de dir HTTP, perquè ningú es preocupa per correu simple
protocols de transport, ja.
Tot està succeint en l'espai HTTP.
Així que això és un nivell de pila.
>> Hi ha un altre conjunt de piles, en què tenir un servidor, un hoste, 1 hipervisor,
un convidat, biblioteca binari, i després de la seva aplicació.
O, en aquest cas, el dispositiu conductor, un nucli Linux, c natiu,
La màquina virtual Java, API de Java, a continuació Java
aplicacions, i així successivament i així successivament.
Aquesta és una descripció d'una màquina virtual.
>> Piles Sants, Batman!
Penseu en això en termes de la quantitat de còmput
vostè necessita obtenir dels ¿Què està passant aquí,
tot el camí fins al cim d'aquesta pila, a continuació,
ser capaç de fer la seva real lliurament de l'aplicació.
>> I si tipus de rebobinar i començar a pensar
sobre el que es necessita per proporcionar una operació de punt flotant,
la seva operació de punt flotant és una suma de les preses, el nombre de nuclis
en el sòcol, un rellotge, que és què tan ràpid pot el rellotge turnover--
4 GHz, dues gigahertz-- i després el nombre
d'operacions que pot fer-ho en un hertz donat.
>> Així que els microprocessadors d'avui fer entre quatre i 6 FLOP
per cicle de rellotge.
I pel que un sol nucli de rellotge 2.5 concert té un rendiment teòric
al voltant d'un mega FLOP, més o menys.
>> Però, com en tot, tenim opcions.
Així i Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
prendre la seva choices-- Intel Atom.
Totes aquestes arquitectures de processador tots tenen una forma lleugerament diferent
de ser capaç d'afegir dos nombres junts,
que és bàsicament el seu propòsit a la vida.
Ha de ser dur.
Hi ha milions d'ells asseguts en els centres de dades, encara que ara.
>> Sor, fracassos per watt-- aquesta és la gran cosa.
Així que si vull aconseguir més d'això aconseguir a través d'aquesta pila, més ràpid,
He de treballar en quants operacions de punt flotant d'un segon,
Que puc fer, i després donar-los watts.
I, afortunadament, la gent han pensat en això.
>> Així que hi ha una gran impugnar cada any per veure
¿Qui pot construir l'ordinador més ràpida que pot diagonalitzar una matriu.
Es diu el Top 500.
Recullen la part superior de els millors 500 equips
al planeta que pot matrius diagonalitzen.
I vostè obté alguns resultats sorprenents.
>> Moltes d'aquestes màquines són entre 10 i 20 megawatts.
Poden diagonalitzar matrius excessivament ràpidament.
Ells no necessàriament diagonalizarse la forma més eficient per watt,
així que no hi havia aquest gran impuls per mirar el que és una llista verda 500 es veuria així.
I aquí hi ha la llista a partir de juny.
Hi ha d'haver un de nou molt aviat.
>> I diu fora-- Prendré la part superior d'aquesta llista en particular.
Hi ha dos un machines-- específica de l'Institut de Tecnologia de Tòquio
i un de Cambridge Universitat al Regne Unit.
I aquests tenen bastant sorprenent Mega fracassos per raons de watts.
Aquest 4389 d'un, i el següent baix és 3.631.
>> Vaig a explicar la diferència entre aquests dos, en la següent diapositiva.
Però aquests són aquests són grandària moderada grups de prova.
Aquests són només 34 quilowatts o 52 quilowatts.
Hi ha alguns més grans aquí-- aquest en particular
en el Nacional de Suïssa Centre de Supercomputació.
El missatge per portar a casa per això és que som
tractant de trobar ordinadors que pot operar de manera eficient.
>> I així, donem una ullada a aquest top un, polidament anomenats, el KFC.
I una mica de publicitat aqui.
Aquesta companyia aliment en particular no té res a veure amb això.
És el fet que aquest sistema particular
es xopa en una molt compost a base d'oli intel·ligent.
I així van aconseguir el seu sobrenom fregidora de pollastre
quan van començar a construir aquests tipus de sistemes.
>> Però bàsicament el que han pres aquí és un nombre de pales,
posar-los en aquest oli mineral sofisticat,
i després va treballar com aconseguir tot la connexió en xarxa dins i fora de la mateixa.
Llavors, no només això, que han posat fos així
que es pot explotar de refredament d'aire exterior.
Va ser bastant impressionant.
Així que cal fer tot d'aquesta tripijocs
per ser capaç d'obtenir aquesta quantitat de còmput lliurat per petita potència.
>> I vostè pot veure, aquesta és la forma d'on les coses es dirigeixen.
El repte és que l'aire normal refrigeració és l'economia d'escala
i està impulsant una gran part del desenvolupament de la informàtica tant regular,
i computació d'alt rendiment.
Per tant, això és bastant pertorbador.
Crec que això és fascinant.
És una mica complicat quan intentar canviar les unitats de disc,
sinó que és una idea genial.
>> Així que no només això, hi ha un munt de treball
que s'està construint al voltant del que estem trucant al projecte Open Compute.
I així, més sobre això una mica més tard.
Però la indústria està començant a adonar-se que els FLOP per watt
s'està convertint en important.
I tu, com la gent aquí, com dissenyar els seus algoritmes
i el disseny de la seva codi, ha de tenir en compte
que el seu codi pot tenir un efecte en cadena.
>> Quan Mark estava assegut aquí, si dormitori escrivint Facebook 1.0,
Estic bastant segur que tenia una vista que havia de ser enorme.
Però el gran que estaria al medi ambient és una gran Dealio.
I així tots YA'LL podia pujar amb algoritmes
que podria ser el pròxim repte cosa per la gent com jo,
tractant d'executar sistemes.
>> Així que anem a pensar en límits de potència del món real.
Aquest article de Landauer-- no és una cosa nova.
1961 es va publicar aquest en l'IBM Journal.
Aquest és el canònica "Irreversibilitat i Calor
Generació en el Procés d'Informàtica ".
I pel que ha sostingut que màquines inevitablement
realitzar funcions logístiques que no tenen inversa d'un sol valor.
>> Així que tota la part de això és que allà pels anys 60,
gent sabien que això era serà un problema.
I així, la llei de límits d'aquest 25 graus C, una mena d'habitació canònica
la temperatura, el límit representa 0,1 electronvoltios.
Però en teoria, això és la memòria teoria, ordinador,
operant a aquest límit podria ser canviat en mil milions de bits per segon.
>> Jo no sé vostès, però no trobarà amb molts MIL MILIONS de bits
un segon intercanvi de tipus de dades.
L'argument no és que només 2,8 bilions d'un watt de potència
ha sempre ser ampliat.
>> Molt bé, món real exemple-- aquesta és la meva compte d'electricitat.
Estic 65% per cent de aquest bell centre de dades
He mostrat, en aquest moment en particular.
Això està de tornada en juny de l'any passat.
He pres una versió anterior perquè puguem pot i tipus d'anonimitzar una mica.
M'estava gastant 45.000 $ mesos per a l'energia allà.
>> Així que la raó de ser-hi és que ens tenir més de 50.000 processos a l'habitació.
Així que podries imaginar el seu propi factura d'electricitat residencial
sent tan alt?
Però va ser per un 199 milions watts més d'un mes.
>> Així que la pregunta que plantejo és, pots imaginar rebut de la llum del senyor Zuckerberg?
El meu és bastant gran, i jo lluitem.
I no estic sol en això és.
Hi ha un munt de gent amb centres de dades grans.
I per això, suposo, disclosure-- complet els meus amics de Facebook una mica estrany.
>> Així que el meu amic Facebook és el centre de dades en Prineville,
que és una de la més gran de Facebook, el més nou, més baix d'energia del centre de dades.
I que publiquen per a mi, les coses com l'eficàcia d'utilització d'energia,
com en l'efectiu és el de dades centre davant de la quantitat d'energia que ets
posada en ella, quant aigua estan utilitzant, el que és
la humitat i la temperatura.
>> I tenen aquests encantadores, parcel·les encantadors.
Crec que aquest és un La pàgina de Facebook impressionant,
però suposo que sóc una mica estrany.
>> Així que una cosa més poder, informàtica de recerca que faig
és significativament diferent a el que Facebook i Yahoo i Google
i una altra sota demanda, completament, serveis sempre disponibles.
I pel que tinc l'avantatge que quan ISO Nova England-- i ISO New England
ajuda a establir l'energia tarifes de la regió.
>> I diu que està estenent una petició als consumidors
per conservar voluntàriament d'alta energia, causa de l'alta temperatura i la humitat.
I això va ser el 18 de juliol.
I així que feliçment ocasió, Hey, ISO de Nova Anglaterra, Verd Harvard.
Estem fent la nostra part sobre aquí a la computació en la investigació.
I això es deu al fet que estem fent ciència.
>> I per molt que la gent diu la ciència mai dorm, la ciència pot esperar.
Així que estem en condicions de posar en mode inactiu nostra sistemes, s'aprofiten de les taxes de grau
a la factura d'energia, i ajuda a tot el New England
regió pel vessament molts megawatts de càrrega.
Així que això és l'únic que difereix sobre les dades de la computació científica
centres i els que són en plena producció 24/7.
>> Així que anem a prendre una altra marxa aquí.
Per tant, vull discutir caos una mica.
I vull posar-ho en els auspicis d'emmagatzematge.
Així que per a aquells que tipus de lluitaven
aconseguir el seu cap al voltant del petabytes d'emmagatzematge sembla, aquest exemple.
I aquest és el tipus de coses Jo tracte amb tot el temps.
>> Cada un d'aquests petits nois és un disc dur de quatre terabytes,
pel que pot tipus d'explicar cap amunt.
Estem rebent ara entre un a 1 i 1/2 petabytes
en un bastidor estàndard de la indústria.
I tenim sales i habitacions, com vostè va veure en aquesta foto abans amb Juan
i jo, ple d'aquests bastidors d'equips.
Així es posa molt, molt fàcil per construir matrius d'emmagatzematge massiu
>> És més que gens fàcil dins d'Unix a tipus de comptar fins a com van les coses.
Així que això és comptar quants Punts MAU tenen vaig arribar allà.
Així que això és 423 punts d'intersecció.
I després si em quedo una mica xungo awk, jo pot sumar, en aquest sistema en particular,
hi va haver 7,3 petabytes d'emmagatzematge disponible.
>> Així que això és un munt de coses.
I d'emmagatzematge és molt dur.
I, no obstant això, per alguna raó, aquesta és una tendència de la indústria.
Cada vegada que parlo amb els nostres investigadors i la nostra facultat i dir,
hey, jo puc córrer emmagatzematge per a vostè.
Per desgràcia, he de recuperar el cost de l'emmagatzematge.
Em surt aquest negoci.
I la gent Referència Newegg o que fan referència l'Staples
o quant poden comprar una unitat de disc únic terabyte per.
>> Així que això, se li nota aquí, que hi ha una pista.
Hi ha una unitat de disc aquí.
I si ens remuntem, tinc molts.
No només he molts, tinc interconnecta sofisticats
per ser capaç de puntades aquestes coses juntes.
Així que el risc associat a aquests grans matrius d'emmagatzematge no és insignificant.
>> De fet, ens va portar a la Internet i escrivim
una mica d'història sobre un ben intencionat, director de modals suaus de la investigació
computing-- passa a tenir un estrany Anglès accent-- tractant
explicar a un investigador del que el cap carpeta de còpia de seguretat de subratllat realitat
significava.
Va ser una llarga petita història ,, uns quatre minuts de descobriment.
>> I nota, tinc una terrible molt menys espai que la dama
que canta sobretot el baix.
Som bastants comptes inferior.
Però de totes maneres, es tracta d'una L'important en què pensar,
en termes del que podia sortir malament.
Així que si em dóna una unitat de disc, i El tir en una màquina Unix,
i jo començo a escriure coses a la mateixa, hi ha un imant, hi ha un cap de la unitat,
hi ha ostensiblement, un un o un zero està escrit en aquest dispositiu.
>> Spinny Motors--, twirly les coses sempre es trenquen.
Penseu en les coses que es trenquen.
Sempre ha estat Spinny, twirly coses.
Impressores, unitats de disc, vehicles de motor, etc.
Qualsevol cosa que es mou és probable que es trenqui.
>> Així que cal motors, que necessitarà conduir firmware,
necessita SAS / SATA controladors, cables, firmware en els controladors SAS / SATA,
blocs de baix nivell.
Esculli el seu arxiu controlador d'emmagatzematge codi del sistema, qualsevol que sigui,
com cus coses junts.
I el gestor de memòria virtual pàgines, DRAM porten i botigues.
A continuació, s'obté un altre apilar, que és una espècie
de la llista en aquest un, algoritmes, usuaris.
>> I si multipliques aquest dalt, no sé quants,
hi ha un munt de llocs on les coses poden anar de costat.
Vull dir, això és un exemple sobre les matemàtiques.
Però és una mica de diversió a pensar en De quantes maneres les coses podrien sortir malament,
només per a una unitat de disc.
Ja estem a 300 petabytes, per la qual imaginar el nombre d'unitats de disc
que necessita a 300 petabytes que poden anar malament.
No només que-- així que això és l'emmagatzematge.
I que al·ludeix a la persona que m'agradaria veure
introduir l'esquerra de l'escenari, que és el mico Caos.
Així que en un moment determinat, es posa encara més gran que només la unitat de disc
problema.
>> I així, aquestes belles dames i cavallers que executi un servei de streaming de vídeo
van adonar que els seus ordinadors estaven també enorme i també molt complicat
i que també proporciona servei a una terrible a molta gent.
Tenen 37 milions d'membre, quan i d'aquesta diapositiva potser un any o així old--
milers de dispositius.
Hi ha milers de milions d'hores de vídeo.
Registren milers de milions d'esdeveniments d'un dia.
>> I es pot veure, la majoria de la gent veu la tele més tard a la nit,
i que supera amb escreix tot.
I així, volien ser capaç d'assegurar
que el servei era i fiable i treballar per a ells.
Així que se li va ocórrer aquesta cosa anomenada Mono Caos.
És peça de programari que, quan es pensa
sobre parlar sobre el títol de tota aquesta presentació,
scale-out que significa ha de provar aquestes coses.
No és bo només tenir un milió de màquines.
Així que el bo de és a dir, del mico del Caos
és un servei que identifica grups de sistemes
i acaba a l'atzar 1 dels sistemes en un grup.
Impressionant.
Així que no sé sobre vostè, però si tinc alguna vegada
construït un sistema que es basa en una altra sistemes que parlen l'un a l'altre,
prendre a un d'ells, el probabilitat de que tota la feina cosa,
disminueix ràpidament.
>> I així aquesta peça de programari s'executa al voltant de la infraestructura de Netflix.
Per sort, es diu que només s'executa en les hores de treball amb la intenció
que els enginyers han de ser alerta i capaç de respondre.
Així que aquests són els tipus de les coses que estem ara
que ha de fer per pertorbar la nostra computing ambients, per introduir el caos
i per introduir complexitat.
>> Així que, en el seu dret ment, estarien disposats a triar
per treballar amb un mico Caos?
Espera, ell sembla estar apuntant mi.
Bé, suposo que hauria de: valent.
Però el problema és vostè no reben l'elecció.
El mico del Caos, com vostè pot veure, vostè tria.
>> I aquest és el problema amb la informàtica a escala és que no es pot evitar això.
És una inevitabilitat de la complexitat i de l'escala i de la nostra evolució,
en certa manera, de l'experiència informàtica.
I recordi, això és una cosa per recordar,
Caos micos amor snowflakes-- flocs de neu de l'amor.
Un snowflake-- hem explicat la Caos Monkey-- però un floc de neu
és un servidor que és únic i especial i delicat i individual
i mai serà reproduït.
>> Sovint ens trobem amb el floc de neu servei en el nostre medi ambient.
I sempre intentem i fondre servei floc de neu.
Però si vostè troba un servidor en el seu entorn
que és fonamental per a la longevitat de la seva organització i es fon,
no es pot posar de nou junts de nou.
Així que el treball de mico Caos era anar i acabar instàncies.
Si el mico Caos fon el floc de neu, que està per sobre, ja està fet.
Jo vull parlar de una mica de maquinari que estem
veient en termes de tipus de augmentar l'escala d'activitats també.
I algunes coses úniques que es troben en i al voltant de l'activitat científica.
Ara estem començant a veure, recordem aquesta unitat d'emissió, aquest rack?
Així que aquest és un rack de GPGPUs-- tan general unitats de processament gràfic propòsit.
>> Aquests Hem localitzat en els nostres dades centre, més o menys 100 quilòmetres de distància.
Aquest prestatge particular, es tracta de 96 tera FLOPS
de precisió simple matemàtica capaç per lliurar a la part posterior de la mateixa.
I tenim ordre de 130 i escaig targetes en una instància
que nosaltres-- múltiple bastidors d'aquesta instància.
>> Així que això és interessant en el sentit que els processos gràfics de propòsit general
són capaços de fer les matemàtiques increïblement ràpidament per quantitats molt baixes d'energia.
Així que hi ha un gran repunt en les àrees de computació científica,
mirant gràfics unitats de processament en una gran forma.
>> Així que vaig córrer alguns Mcollective a través de la nostra infraestructura de titelles
ahir, molt entusiasmat amb això.
poc menys d'un petaflop de precisió simple.
Perquè quedi clar aquí, aquesta poc multiplicador és 3,95.
Feu doble precisió matemàtica seria d'al voltant de 1,2,
però el meu compte de Twitter semblava molt millor si jo
va dir que teníem gairebé un petaflop GPGPUs de precisió simple.
>> Però s'està fent allà.
S'està tornant a ser molt, molt impressionant.
¿I per què estem fent això?
A causa de la química quàntica, entre altres coses,
però estem començant a dissenyar alguns dels nous sistemes fotovoltaics.
>> I així Alan Aspuru-Guzik, que és un professor a chemistry-- la meva parella
en crime-- durant els últims anys.
Hem estat impulsant la sobre en la computació.
I el GPGPU és ideal la tecnologia per ser capaç de fer
un munt de complicades matemàtiques, molt, molt ràpidament.
>> Així que amb l'escala, ve a nous desafiaments.
Tan gran scale-- has de ser cura de com es cableja aquestes coses.
I tenim certs nivells de trastorn obsessiu compulsiu.
Aquestes fotos probablement conduir una gran quantitat de fruits secs persones.
I gabinets que no són cablejada particularment bé
conduir la nostra xarxa i Instal·lacions enginyers nous.
A més també hi ha un flux d'aire qüestions que cal contenir.
>> Així que aquestes són les coses que jo mai hauria pensat.
Amb escala, es paga en complexitat.
Aquest és un nou tipus de sistema de fitxers.
És impressionant.
És un petabyte.
És capaç d'emmagatzemar 1100000000 d'arxius.
Podeu llegir i escriure a 13 gigabytes i 20 gigabytes uns gigabytes second--
un segon.
Així que pot descarregar terabytes en cap moment a tots.
>> I és altament disponible.
I té increïble recerca rates-- 220.000 recerques d'un segon.
I hi ha moltes persones diferents la construcció d'aquest tipus de sistemes.
I es pot veure aquí gràficament.
Aquest és un dels nostres sistemes de fitxers això és sota càrrega, bastant
feliçment la lectura en poc menys de 22 gigabytes per segon.
Així que això és el cool-- complexitat.
>> Així que amb la complexitat i l'escala, ve més complexitat, oi?
Aquest és un dels nostres molts, molts diagrames de xarxa,
on vostè té molts diferents xassís tot suportant fins
en un interruptor principal del nucli, connectat a emmagatzematge,
connectar a les interconnexions de baixa latència.
I després, d'aquest costat de la casa, és només la totalitat de la gestió
que ha de ser capaç d'abordar aquests sistemes des d'una ubicació remota.
Així escala té una gran quantitat de la complexitat de la mateixa.
>> Canviar de marxa de nou, anem a tornar i tenen un petit lloc de la ciència.
Així, recorda, la investigació informàtica i aquest petit shim--
petita falca de color rosa entre la professors i la totalitat dels seus algoritmes
i tota la ciència fresca i tots aquest centre d'energia i refrigeració i dades
pis i la creació de xarxes i ordinadors grans i taules de servei i taules d'ajuda
i així forth-- i així, només som aquesta petita falca entre ells.
>> El que hem començat a veure és que el món de
estat capaç de construir aquests grans centres de dades
i ser capaç de construir aquests grans ordinadors.
Hem rebut bastant bo en això.
El que no som molt bons en això és petita falca entre la recerca
i el metall nu i la tecnologia.
I és difícil.
>> I pel que hem estat capaços de contractar gent que viu en aquest món.
I més recentment, parlem amb el Fundació Nacional per a la Ciència i dir:
això scale-out és gran, però no podem aconseguir els nostres científics
a aquestes grans màquines complicades.
I així, hi ha hagut una nombre de diferents programes
en el que realment eren majoritàriament preocupat per tractar
a veure si podíem transformar la infraestructura del campus.
>> Hi ha una gran quantitat de programes al voltant dels centres nacionals.
I així, a nosaltres mateixos, la nostra amics en Clemson,
Universitat de Wisconsin Madison, Sud de Califòrnia, Utah i Hawaii
tipus de unit per mirar aquest problema.
I aquest petit gràfic aquí és la llarga cua de la ciència.
>> Així que aquest és-- no ho fa importa el que està en aquest eix,
però aquest eix és en realitat el nombre de llocs de treball que va a través del clúster.
Així que hi ha 350.000 més qualsevol que sigui el període de temps.
Aquests són els nostres sospitosos habituals al llarg del fons aquí.
De fet, hi ha Alan Aspuru-Guzik, que estàvem parlant de-- tones
i tones de còmput, de veritat eficaç, sap el que està fent.
>> Hi ha un altre laboratori que vaig a parlar aproximadament en un laboratori de John Kovac moment--.
Ho tenen.
Són bons.
Són feliços.
Estan computació.
Gran ciència està aconseguint fet.
I llavors, com que tipus de venir aquí, no
altres grups que no s'estan executant molts llocs de treball.
>> I per què és això?
És perquè la computació és massa dur?
És perquè no saben com?
No sabem, perquè hem passat i mirem.
I això és el que aquest projecte es tracta,
és a nivell local, en el termini cadascuna d'aquestes regions,
mirar avingudes on podem participar amb la facultat i els investigadors
en realitat a l'extrem inferior de la cua, i entendre el que estan fent.
>> Així que això és una cosa que estem realment apassionat.
I això és una cosa que la ciència no continuarà
per seguir endavant fins que resolguem alguns d'aquests casos extrems.
Altres parts de la ciència això va up-- tothom
vist el Gran Col·lisionador d'Hadrons.
Impressionant, oi?
Aquestes coses tot es va acabar a Holyoke.
Ens built-- la primera ciència que va succeir a Holyoke
va ser la col·laboració entre nosaltres mateixos i la Universitat de Boston.
Així que és molt, molt fresc.
>> Aquesta és una divertida peça de la ciència per a l'escala.
Aquest és un accés digital a un segle cel a Harvard.
Bàsicament, és un arxiu de plaques.
Si vas per Oxford-- Garden Street, ho sento,
trobareu un dels observatoris edificis és bàsicament completa
de prop de mig milió de plaques.
>> I aquestes són les imatges de la cel a la nit, més de 100 anys.
Així que hi ha tota una plataforma creada aquí per digitalitzar aquestes plaques,
fer fotos d'ells, registreu-vos ells, els va posar en un ordinador.
I això és un petabyte i mig, just allà- un petit projecte.
>> Aquests són altres projectes.
Aquest projecte Pan-STARRS està fent una enquesta àmplia panoràmica completa,
a la recerca d'asteroides propers a la Terra i esdeveniments celestes transitoris.
Com un biofísic molecular, m'encanta la paraula esdeveniment celestial transitòria.
No estic molt segur del que és, però de totes maneres, estem a la recerca d'ells.
>> I estem generant 30 terabytes una nit fora d'aquests telescopis.
I això no és realment un ample de banda problema, que és com un problema de FedEx.
Així es posa l'emmagatzematge a la furgoneta i l'envia el que sigui.
>> Bícep és realment interesting-- així que la imatge de fons
de polarització còsmica galàctica extra.
Quan vaig començar a treballar a Harvard 07:00 o així,
fa vuit anys, recordo treballant en aquest projecte
i en realitat no s'enfonsen casa com a la llum polaritzada per què
del forn de microones còsmic fons seria important,
fins que va passar això.
>> I això va ser John Kovac, que vaig parlar abans,
utilitzant milions i milions de CPU hores, a les nostres instal·lacions i altres,
per mirar bàsicament a l'interior dels primers moments de l'univers
després del Big Bang, i tractant de comprendre
La teoria general de la relativitat d'Einstein.
És al·lucinant que els nostres ordinadors ens estan ajudant a desentranyar i mirem
en els orígens mateixos de per què som aquí.
>> Per això, quan es parla de l'escala, això és una escala greu.
L'altra cosa de l'escala és, que projecte en particular va colpejar aquests nois.
I aquesta és la resposta per bícep [Inaudible] Aquesta va ser la nostra petita enquesta.
>> I es pot veure aquí, la vida era bo fins a prop d'aquí,
que va ser quan la L'anunci va sortir.
I vostè té literalment segons per respondre
per a l'esdeveniment d'escala que correspon a aquest petit punt aquí,
que va acabar desplaçant quatre o menys terabytes de dades
a través del servidor web que dia-- bastant pelut.
>> I així, aquests són els tipus de coses que
li pot passar a vostè en la seva infraestructura si no es dissenya per a l'escala.
Vam tenir una mica d'un regirar aquest dia, per ser
capaç d'abastar prou com servei web per mantenir el lloc en funcionament.
I vam tenir èxit.
Això és una mica de correu electrònic això és una cosa valent.
Aquest és un mail a Marc Vogelsberger, i Lars Hernquist, que és
un membre de la facultat aquí a Harvard.
Més sobre Marc després.
Però crec que aquest és un tipus de resumeix tipus
d'on la informàtica és en la computació d'investigació.
Ei, equip, des del passat mes Dimarts, vostès acumular
més del 28% de la nova clúster, el que combinat
és de més de 78 anys de CPU en només tres dies.
I jo li vaig dir, segueix sent tot just matí de divendres.
Això és bastant impressionant!
Feliç divendres!
>> Llavors jo els dono els punts de dades.
I així que va ser bastant interessant.
Així que recorda el de Mark, que vindrà de nou en la imatge en una mica.
Així computació scale-out és a tot arreu.
>> Fins i tot estem ajudant a gent mira a com funciona la NBA,
i on la gent és llançar boles de.
Jo no entenc molt bé aquest joc també bé, però pel que sembla, és una gran cosa.
Hi ha cèrcols i copes i diners.
>> I així, la nostra base de dades construït una mica 500 [inaudible]
grup de processadors en paral·lel, un parell de terabytes de RAM,
per poder construir aquest per Kirk i el seu equip.
I ho estan fent la computació en un camí completament diferent.
Ara bé, aquest és el projecte que estem involucrat amb això és
absolutament fascinant, al voltant dels nervis conectòmica plasticitat i genòmica
imprinting-- tres de molt pesada colpegen àrees d'investigació
que lluitem amb el la base del dia a dia.
La idea que els nostres cervells estan sota estrès plàstic quan som joves.
I gran part del nostre comportament adult és esculpida per l'experiència en la infància.
Així que aquest és un gran Dealio.
>> I pel que aquest és un treball que està finançat pel Institut Nacional de Salut Mental.
I estem tractant de, bàsicament, a través d'una gran quantitat de dades de grans dimensions
i l'anàlisi de dades gran, tipus de mirar en el nostre cervell humà
a través d'una varietat de diferents tècniques.
>> Així que volia parar i tipus de només una pausa per un breu moment.
El repte amb comandament a distància els centres de dades és que és molt lluny.
No pot funcionar.
Necessito les meves dades a prop.
He de fer la meva investigació en el meu laboratori.
>> I així quin tipus d'vaig prendre un exemple d'un imatges per ressonància magnètica funcional
conjunt de dades de les nostres dades centre a Western Mass.
i connectat a la meva escriptori a Cambridge.
I vaig a jugar aquest petit vídeo.
És d'esperar que tipus de treball.
>> Així que això m'està passant Revisant el meu GPUs estan treballant.
I jo estic comprovant que fins de VNC.
I aquest és un VNC intel·ligent.
Aquest és un VNC amb peces 3D.
I així, com es pot veure en breu, aquest em fa girar al voltant d'aquest cervell.
Estic tractant de tipus d'aconseguir que s'orienta.
I llavors em puc moure a través de molts diferents trossos de dades de ressonància magnètica.
I l'única cosa que és diferent en aquest
està, està venint a través del cable de Western Mass. al meu escriptori.
I la seva prestació més ràpid que el meu escriptori,
perquè jo no tinc $ 4000 targeta gràfica en el meu escriptori, que
tenim terme Western Mass.
Per descomptat, jo estic tractant de ser intel·ligent.
Estic corrent engranatges GLX al fons, mentre que fer tot això,
per assegurar-se que el que pugui insistir en la targeta gràfica,
i que tot tipus de funciona i tota la resta.
Però l'important és, És aquest es troba a 100 quilòmetres de distància.
I es pot veure a partir d'això que no hi ha latència òbvia.
Coses que junts bastant bé.
>> I perquè, en si mateix, és un exemple i una certa penetració
en com la computació i l'escala de sortida computing va a succeir.
Tots estem treballant en dispositius més prims i més primes.
El nostre ús de les tauletes està augmentant.
>> Així, per tant, la meva de carboni empremta és bàsicament
passant del que solia fer que hagués
estat una enorme màquina sota el meu escriptori, de manera que
és ara un facility-- podria estar en qualsevol lloc.
Podria estar en qualsevol lloc en absolut.
I, però, encara és capaç de portar esquena gràfics d'alt rendiment
al meu escriptori.
>> Per tant, acostar-se al end-- recordar Marc?
Bé, noi intel·ligent és Mark.
Va decidir que anava a construir un univers virtual realista.
Això és un projecte, quan Creus que has de llançar això.
Vaig a utilitzar un ordinador, i em vaig
per modelar els 12 milions d'anys després el Big Bang per representar un dia.
I després em vaig a fer 13.8 milers de milions d'anys d'evolució còsmica.
Bé.
>> En realitat, això fa servir un ordinador l'era més gran que el nostre ordinador,
i es va estendre a la nacional recursos als nostres amics a baix a Texas.
I a les instal·lacions nacionals, això va ser una gran quantitat de còmput.
Però hem fet un munt de la simulació localment
per assegurar-se que el programari treballades i els sistemes funcionaven.
>> I és dia com aquest quan t'adones que vostè està donant suport a la ciència
a aquest nivell d'escala, que ara la gent pot dir coses
com, jo ​​vaig a un model d'un univers.
I aquest és el seu primer model.
I aquest és el primer model del seu equip.
Hi ha molts altres la gent que es va
venir darrere de Mark, que van a voler modelar amb alta resolució,
amb més especificitat, amb més precisió.
>> I així, en l'últim parell de minuts, Jo només vull mostrar aquest vídeo
de Marc i Lars que a mi, de nou, com a científic la vida, és molt bonic.
Així que aquest, en la part inferior aquí, al més veraç possible,
això vostè l'està dient temps des del Big Bang.
Així que estem en al voltant de 0,7 milions d'anys.
I això està mostrant l'actualització actual.
Així que estem veient en aquest moment, la matèria fosca i l'evolució
de l'estructura fina i principis estructures en el nostre univers conegut.
>> I el punt amb això és que aquest es fa tot dins de l'ordinador.
Aquest és un conjunt de paràmetres i un conjunt de la física
i un conjunt de matemàtiques i un conjunt de models
que se seleccionen acuradament, i després acuradament connectats entre si
ser capaç de modelar les interaccions.
>> Així que vostè pot veure alguns arrencades de algunes explosions gasoses aquí.
I la temperatura del gas està canviant.
I vostè pot començar a veure l'estructura del canvi univers visible.
I la part important amb aquest és, cada poc petita, molt petita, diminut punt
és un tros de la física i té un conjunt de matemàtiques voltant,
informar al seu amic i el seu veí.
>> Així que des del punt de vista d'escala, aquestes els equips han de treballar tots en conjunt
i parlar uns amb altres de manera eficient.
Així que no poden ser massa parlador.
Han de guardar els seus resultats.
I han de seguir informar a tots els seus amics.
De fet, vostè veurà ara, aquest model de cada vegada més i més complicat.
Hi ha més i més coses que estan passant.
Hi ha més i més materials volant voltant.
>> I això és el que els primers cosmos haguessin semblant.
Era un lloc molt pelut.
Hi ha explosions tot el lloc, les col·lisions de gran abast.
I la formació de pesada metalls i elements.
I aquestes grans núvols d'estavellar contra entre si amb la força extrema.
>> I pel que ara estem 9600000000 anys a partir d'aquesta explosió inicial.
Estàs començant a veure les coses són tipus d'calmat una mica, només
una mica, ja que el energia ara està començant a relaxar-se.
I així, la matemàtica models han aconseguit que al seu lloc.
I vas a començar a veure coalescència de diferents elements.
I a partir de veure aquesta cosa tipus de reunir-se i refredar lentament.
>> I està començant a veure una mica més com el cel de la nit, una mica.
I és [? QSing. ?] Estem ara 30.2 mil milions d'ans i que estem tipus de fet.
I llavors el que van fer va ser que van prendre aquest model,
i després va mirar l'univers visible.
I, bàsicament, a continuació, van ser capaç de prendre això i superposar
amb el que es pot veure.
I la fidelitat és sorprenent, pel que fa a la precisió dels models d'ordinador són.
>> Per descomptat, els astrofísics i els grups de recerca
necessitar encara millor fidelitat i fins i tot a major resolució.
Però si es pensa en el He estat parlant amb vostès avui
a través d'aquest petit viatge a través dels dos l'emmagatzematge i l'estructura i la creació de xarxes
i les piles, l'important és, està calculant essencial scale-out?
Aquesta va ser la meva hypothesis-- originals de tornada al nostre mètode científic.
>> Espero que a la primerenca part d'aquest que ho faria
Predic que jo seria capaç d'explicar amb vostè sobre la computació en l'escala de sortida.
I quin tipus de prova algunes d'aquestes hipòtesis.
Vam anar a través d'aquesta conversa.
I jo només vaig a dir scale-out computing està essential-- oh,
sí, molt, sí.
>> Així que quan vostè està pensant sobre els seus codis, quan
que estàs fent els projectes finals CS50, quan vostè està pensant sobre el seu llegat
a la humanitat i els recursos que han de ser capaços d'executar aquests ordinador
sistemes, pensen molt de compte sobre els FLOPS per watt,
i pensar en el mico Caos.
>> Penseu en els seus flocs de neu, no fer fer peces úniques, biblioteques de reutilització,
construir codes-- reutilitzable totes les coses que els tutors t'han estat ensenyant
en aquesta classe.
Aquests són aspectes fonamentals.
No són només paraules.
Aquestes són coses reals.
>> I si algú de vosaltres vol seguir-me, Jo sóc obsessiva amb la cosa de Twitter.
He de donar alguna manera això.
Però una gran part del informació de fons és
en la nostra investigació informàtica lloc web en rc.fas.harvard.edu.
>> Tracte de mantenir un bloc fins dia amb les tecnologies modernes
i com ho fem distributiva la computació i així successivament.
I llavors el nostre personal està sempre disponible a través d'odybot.org.
I odybot és el nostre petit ajudant.
Sovint té poc concursos a la seva pàgina web
també, on es pot tractar de localitzar pel campus.
Ell és el poc amigable cara de la informàtica d'investigació.
>> I vaig a classe de embolico allà i gràcies a tots pel seu temps.
I espero que recordi que computació scale-out és una cosa real.
I hi ha un munt de gent que tens un munt de la tècnica
que serà capaç d'ajudar.
I tot de la millor de les sorts amb seus futurs projectes en la presa de
Segur que el nostre còmput tant escales, és d'alt rendiment,
i ajuda a la humanitat més que qualsevol altra cosa.
Així que, gràcies pel seu temps.