>> JAMES CUFF: Ahoj, dobrý odpoledne, všichni.
Jmenuji se James Cuff.
Jsem proděkan pro výzkum Výpočetní zde na Harvardově univerzitě.
A dnes budu s vámi mluvit o proč je důležité, scale-out computing.
>> Takže myslím, že nejprve se, kdo je ten chlap?
Proč jsem tady?
Proč jsem s tebou mluvit?
Mám zázemí ve vědeckých výpočetní a výzkum výpočetní,
táhnoucí se zpátky do Spojených Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Ústav pro lidské a genome-- pak v poslední době ve Spojených státech
pracuje na širokém a další váženého místa učení, jako je Harvard.
>> Myslím, že to, co ve skutečnosti znamená, že jsem zotavuje molekulární bio
fyzik.
Takže to, co právo nechat Musím říct vy o rozsahu-out na počítači?
Je tu nejhorší.
18 let, takže jsem právě viděl nejvíce dramatický nárůst složitosti měřítku
a celková účinnost výpočetních systémů.
>> Když jsem dělal můj doktorát na Oxfordu, I byl docela nadšený, s 200 MHz
Silicon Graphics stroj s 18 GB úložného prostoru a jeden CPU.
Časy se změnily.
Máte-li rychle dopředu teď, budeme točit více než 60.000 CPU tady na Harvardu.
Mnoho dalších organizací se točí mnoho dalších.
>> Důležité vzít s sebou z tohoto je že váha je nyní nejen nevyhnutelné,
se to stalo, a je to bude i nadále stát.
Tak pojďme na chvíli, druh z přetočit a mluví velmi rychle
o vědě, můj oblíbený předmět, vědecká metoda.
>> Jste-li být vědec, co musíte udělat několik klíčových věcí.
Pokud nechcete dělat tyto věci, které můžete ne že jsi vědec
a budete bojovat budou moci porozumět vaší oblasti disciplíny.
>> Takže v první řadě byste formulovat Váš dotaz, můžete vytvářet hypotézy,
ale ještě důležitější je ti, předpovědět svou results--
máte hádat o tom, jaké budou výsledky.
A pak konečně, otestujete vaše hypotéza a analyzovat své výsledky.
>> Tak to vědecká metoda je mimořádně důležité v oblasti výpočetní techniky.
Výpočetní jak predikce a budou moci otestovat své výsledky
jsou klíčovou součástí toho, co potřebujeme dělat v vědecké metodě.
Tyto předpovědi a zkoušky jsou skutečné dva kameny
vědecké metody, a každý vyžadují nejvýznamnější pokrok
v moderní výpočtu.
>> Tyto dva pilíře vědy je to, že teorie a provádění pokusů.
A v poslední době, computing je často zmiňován
jako třetí pilíř vědy.
Takže pokud se vám studenti sledují to, nemáte vůbec žádný tlak.
Třetí pilíř science-- no big deal-- computing, trochu důležitý.
Jsem tak rád, to je výpočetní část počítačové vědy samozřejmě 50.
>> Dost na to, na pozadí.
Chci vám říct, plán toho, co budeme mluvit o dnes.
Chystám se jít přes nějakou historii.
Chystám se vysvětlit, proč jsme se sem dostali.
Budu mluvit o nějaké o historii výpočetní techniky
tady na Harvardu, někteří Aktivity kolem sociálních médií,
green things-- velmi vášnivý o všech věcech
green-- storage-- počítač storage-- jak chaos ovlivňuje měřítko-out out systémy
a distribuční soustavy zejména.
>> A pak budu se dotknout některých scale-out hardware, který je
musí být schopen dělat na počítači v měřítku.
A nakonec, budeme zabalit s nějakou úžasnou vědou.
>> Takže, pojďme se chvíli podívejte se na naší aktuální historii.
Computing se vyvinula.
Takže od 60. let, vše pryč až do dnešních dnů,
jsme viděli v podstatě změna rozsah od centralizovaného na počítači
decentralizovat výpočetní, na spolupráce a nezávislý
výpočetní a zase zpátky hned.
>> A dovolte mi komentovat, že trochu.
Když jsme poprvé nastupuje počítače, měli jsme sálové počítače.
Byli nepřiměřeně drahá zařízení.
Všechno muselo být sdílena.
Computing byl složitý.
Můžete vidět, že naplněné místnosti a tam byli provozovatelé a pásky
a všechny druhy whirry, Clicky, spinny zařízení.
>> Kolem 70. počátku 80. let, jste začali vidět dopad faxy.
Takže vy začínáte vidět na počítači se začínají objevovat již v laboratořích
a stát se blíže k vám.
Vzestup osobního počítač, jistě
v 80. letech, raná fáze desetiletí, opravdu změnil na počítači.
>> A tam je stopa v titul, protože to
byl nazýván osobní počítač, což znamenalo, že patří k vám.
Tak jako vývoj výpočetní pokračoval,
si lidé uvědomili, že jejich osobní počítač byl opravdu dost velké
aby byl schopen udělat cokoliv, jakékoliv zásluhy, nebo významné zásluhy, ve vědě.
>> A tak lidé začali rozvíjet síťové zařízení
řidiči, aby bylo možné připojit PC společně, aby bylo možné vzájemné vazby.
A tak to pak zplodil éru clusteru Beowulf.
Linux explodovala jako reakce na vlastní operační systém, a to jak náklady
a složitost.
>> A pak, tady jsme dnes, kde opět, my jsme
potýkají s pokoji plné počítače zařízení a schopnost
přejeďte něčí kreditní kartu a získat přístup k těmto výpočetní zařízení,
na dálku.
>> A tak pak můžete vidět, v hlediska historie, které mají dopad
Jak to děláme na počítači dnes, je to určitě
se vyvinul ze stroje pokoje plné počítačů
přes některé osobních počítačů celou cestu zpět doprava
na stroji plné počítačů pokojů.
>> Tak tohle je moje první clusteru.
Takže 2000, jsme postavili počítačový systém v Evropě
účinně komentovat lidský genom.
Je tu spousta technologie uveden na pravé straně
tam, že, bohužel, už není s námi.
Je proběhl na špičkovou technologií na obloze.
>> Stroj sám je pravděpodobně ekvivalent několika slušné notebooky
dnes, a že tak nějak vám ukáže.
Nicméně jsme se pečlivě anotaci lidský genom, a to jak je chráněna
s tímto konkrétním papíru Nature z obavy, datové
jsou veřejné nebo soukromé.
>> Tak to je úžasné, že jo?
Takže máme lidský genom.
My jsme udělali na počítači.
Cítím se velmi potěšen sám.
Válcované jsem k Harvardu v roce 2006, cítí mnohem méně spokojeni s sebou.
>> To je to, co jsem zdědil.
To je resortní pošty a souborový server.
Můžete vidět tady je trochu pásky
která je použita držet systém pohromadě.
To je náš průkaz a tiskový server.
Jsem si jistá, že tam možná hesla Na některé z těchto Post-it Notes.
>> Není úžasné.
Docela daleko od úžasné.
A tak jsem si uvědomil, tento malý graf že jsem vám ukázal na začátku
od sdílení vlastnictví Zpět na sdílení,
že potřebujeme změnit hru.
A tak jsme změnili hru poskytováním pobídek.
A tak lidé, jako je tento, málo Wikipedia článek
Píše se tu, naše účelná bytosti.
A studium pobídky struktur je nezbytné pro studie
ekonomické aktivity.
>> Tak jsme začali, aby motivovala naše fakulta a naši výzkumníci.
A tak jsme motivováni jim opravdu velký počítačový systém.
Takže v roce 2008 jsme vybudovali 4096 Procesor machine-- 10 stojanů,
pár stovek kilowattů výkonu.
>> To, co jsem si, že je zajímavé je, že není
ohledu na to, kde jste v cyklu.
To stejné množství energie a výpočetní, síla je konstantní.
Bylo 200kw, když jsme stavěli systémů v Evropě.
Je to 200kw v roce 2008, a to
Zdá se, že [? quanter?] malých univerzita založená na počítačových systémů.
>> Takže Harvardu today-- rychle dopředu, já nejsem delší smutný panda, docela šťastný panda.
60-lichá tisíc load jsme je dáno CPU, a jejich horolezectví dramaticky.
Máme 15 petabajtů skladování, i lezení.
Opět platí, že to 200 kilowatt přírůstek, se nám zdá
být a dodal, že každých šest měsíců nebo tak.
Spousty a spousty virtuálních strojů.
A co je důležitější, o 1,8 megawattů
výzkumného výpočetní techniky.
>> A já přijde zpět k tomu později,
proč teď už ne nutně spočítat, kolik CPU máme,
ale jak velký je za elektřinu.
20 ostatní tak oddaný výzkum výpočetní personál.
A co je důležitější, že jsme začíná růst naší GPGPUs.
Byl jsem zavrávoral, jak moc z toho se přidá na den-to-denní bázi.
Takže historie lekce přes, že jo?
>> Tak jak jsme se tam odtud?
Pojďme se podívat na některé moderní příklady výpočetně měřítku-out.
Jsem trochu posedlý velikost a rozsah sociálních médií.
Existuje celá řada velmi Úspěšný rozsáhlé computing
Organizace nyní na planetě, poskytování podpory a služeb
pro nás všechny.
Tak to je disclaimer.
>> A já chci začít počet uncí vede k Instagram.
Není to vlastně vedou-in k vtipu, to je
ani to vtipné, ve skutečnosti, když si vzpomenu na to.
Ale i tak, budeme podívejte se na oz v Instagram.
A jdeme na začátek s "My včely a květiny."
Byl jsem na [neslyšitelné] Village a já jsem vzal trochu obrázek
včely sedí na květu.
A pak jsem začal přemýšlet o tom, Co to vlastně znamená.
A já jsem vzal tento obrázek z mého telefonu a počítal kolik bajtů jsou v něm,
a to je asi 256 KB.
Což když jsem začínal, by v podstatě naplnit 5 a 1/4 palcová disketová.
A začal přemýšlet, no, to je v pohodě.
>> A začal jsem se podívat a udělat nějaký výzkum na síti.
A zjistil jsem, že Instagram Má 200 milionů Maus.
Nebyl jsem ve skutečnosti, že jistý, co bylo MAU.
A MAU, tady dole, je měsíční aktivní uživatel.
>> Takže 200 milionů MAUs-- docela v pohodě.
20 miliard photographs-- tak poměrně hodně fotografií.
60 milionů nových fotografií každý den
coming out u asi 0,002 koncertě na fotografii.
To je asi pět petabajtů disku právě tam.
A to opravdu není centrální část o tom, co budeme mluvit.
To je malá ryba.
Nebo jak říkáme v Anglii, malých Spuds.
>> Takže pojďme se podívat na skutečné slona v room-- jedinečných tváří.
Opět, pojďme opatření v Tato nová kvanta zavolat Mau.
Facebook sám má 1,3 miliardy Maus.
WhatsApp, který jsem neměl ani slyšel až do nedávné doby, to je
nějaký druh zpráv služby, je 500 milionů Maus.
Instagram, kterou jsme právě mluvil o, 200 milionů Maus.
A Messenger, který je další Messaging Service,
je také 200 milionů Maus.
>> Takže celkem, tak to je to o Celkem 2,2 miliardy uživatelů.
Je zřejmé, že je nějaké překrývání, ale to je rovná třetině planety.
A něco poslat do oblast 12 miliard zpráv denně.
A opět je tu jen 7 miliardy lidí na této planetě.
Ne každý má smartphone.
Tak to je šílené číslo.
>> A já budu tvrdit, že to není dokonce o skladování a Compute.
A citovat píseň, je to všechno o tom grafu.
Tady je naše milá Meghan Trainor dolů zde zpívá o všech basy.
Všimněte si, že také má dost bit basy herself-- 207,
dobře 218000000 lidé viděli Tato mladá dáma zpívá svou píseň.
>> Takže můj argument je, že Je to všechno o grafu.
Tak jsme vzali nějaký open source software a začal se podívat na graf.
A to je LinkedIn, tak to je Facebook pro staré lidi.
A tak, tohle je moje LinkedIn graf.
Mám 1200 nebo tak uzly, takzvané "Přátelé".
A mě tady je na vrcholu.
A tady je všechno propojení.
>> A teď, myslím, že zpět k příběhu Instagram.
Každý z nich je ne jen fotka, to
má celou nepřeberné množství spojů Mezi tímto konkrétním jednotlivcem
a mnoho dalších.
To je ústřední dílo je buď Chyba v grafu kreslení algoritmu,
nebo to možná David Malan, nejsem si jistý dosud.
Takže si můžete překreslit grafy ve všech druzích
z ways-- gephi.gihub.io je místo, kde můžete vytáhnout, že software od.
Je to opravdu v pohodě za to, že schopni zorganizovat komunity.
Zde se můžete podívat, to je Harvard a různá další místa, které jsem pracoval,
protože je to moje data prací souvisejících.
>> Takže jen přemýšlet o složitosti grafu a všechna data
že budete tahat spolu s.
Tak zatím, se na FriendFace, že jo?
Podívali jsme se na data, Instagram, že byl v řádu pěti petabajtů.
Žádný velký problém.
Stále poměrně hodně dat, ale žádný velký se zabývají ve větší schématu věcí.
>> Od tohoto článku na starém internetu, "Změna měřítka Facebook datového skladu
na 300 petabajtů. "
To je úplně jiný game changer teď,
když začínáte myslím, dat a grafu
a to, co s sebou s.
A jejich vysoká data pěstování pořadí 600 terrabytes denně.
>> Nyní víte, dobře, then-- Myslím, že 600 terrabytes den,
300 petabytes-- jsou Také nyní začíná
získat velmi znepokojen jak si udržet tohle
a ujistěte se, že tato data zůstane kolem.
A tento pán tady, Jay Parikh, hledá
na to, jak uložit exabyte dat.
>> Právě pro ty z vás, kteří se dívají spolu
doma, exabyte-- 10 do 18 let.
Má to svou vlastní Wikipedia strana, to je tak velká čísla.
To je velikost a rozsah toho, co jsme při pohledu na, aby bylo možné ukládat data.
A tito lidé nejsou odtěžení kolem, oni uložení toto množství dat.
Takže jeden z vodítka, která Dívají se na tu
je datová centra pro tzv chladírna.
>> Což mě přivádí k bytí zelenou.
A tady je Kermit.
On a já agree-- je to velmi těžké být zelený,
ale dáváme to náš nejlepší pokus.
Kermit jej nemůže pomoci, že má být zelený po celou dobu,
nemůže vzít jeho zelenou-ství off vůbec.
>> Tak, že concepts-- málo druh základních pojmů
o zeleň, když ji se vztahuje k práci na počítači.
Ten, který je nejdůležitějším je životnost výrobku.
Pokud je váš produkt má krátkou životnost, nemůžete, samozřejmě, být zelený.
Energie potřebná k výrobě disk, základní deska, počítač
systém, tablet, bez ohledu na to může být dlouhověkost vašich systémů
jsou klíčovou součástí toho, jak green si můžete být.
>> Důležitou součástí, protože vy všichni budují software algorithms--
Algoritmus je částečný slovo pro software, ne?
Takže vaše algoritmus design naprosto zásadní z hlediska
o tom, jak budete mít možnost, aby se rychlé a přesné výpočty k použití
nejmenší možné množství energie.
A já si na to za chvíli.
>> Datové centrum design-- jste viděli že již máme tisíce
a tisíce strojů, sezení tiše v malých, temných koutech
na světě, na počítači.
Resource allocation--, jak se dostat do PC, na skladování,
prostřednictvím sítě.
Operační systémy jsou klíčovou součástí to, a hodně z virtualizace
aby bylo možné zabalit více a více počítat do malého prostoru.
>> Dám vám malý příklad výzkumnou práci na počítači.
Potřebovali jsme víc ping více energie, a další potrubí.
Potřebovali jsme ještě větší, lepší, rychlejší počítače,
a potřeboval použít méně šťávy.
A my jsme nemohli vymyslet, jak to udělat.
Já nevím, jestli hashtag gowest as pravděpodobně používá Kardashian,
ale tak jako tak, gowest.
A my jsme udělali.
>> Zachytili jsme naši činnost a přestěhoval se nám to ven
Western Massachusetts v malém mlýna města
volal Holyoke, jen severně o Chikopee a Springfield.
Udělali jsme to pro několik důvodů.
Hlavním z nich bylo, že jsme měl velmi, velmi velké přehrady.
A to velmi velký přehrada je schopen uhasit 30 a navíc megawattů energie,
a byl nevyužitý v té době.
>> Ještě důležitější je, jsme měli velmi komplikovaná síť
to bylo již na místě.
Když se podíváte na to, kde je síť jde ve Spojených státech,
sleduje všechny koleje.
Tento konkrétní kus sítě bylo ve vlastnictví našich kolegů a přátel
v Massachusetts Institute of Technology,
a to byl v podstatě postaven celou cestu ven Route 90.
>> Takže jsme měli velké řeky klíště, Route 90 klíště, jsme měli krátkou dráhu ve výši 100 mil,
a dlouhá cesta asi 1000 kilometrů.
To musíme udělat velmi velký síť spojovat, jak si můžete prohlédnout zde,
aby v podstatě dát odkaz, pokud si přejete být schopen připojit se k Holyoke,
ale my jsme měli všichni k dispozici požadované infrastructure-- ping, síla, potrubí.
Život byl dobrý.
A opět, velké přehrady.
>> Proto jsme vytvořili v podstatě Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
To byla práce z lásky až pět universities-- MIT, Harvard, UMass,
Severovýchodní a BU.
Pět megawatt den jeden připojené zátěže.
Udělali jsme všechny druhy chytrosti s airside ekonomízerů
udržet věci zelenou.
A my postaven z 640-lichá regály, určený pro výzkum na počítači.
>> Byl to starý brownfield místo, a tak jsme měl nějaký regenerace a trochu uklidit-up
a některé clean-up na webu.
A pak jsme začali k vybudování zařízení
a boom-- krásné zařízení s možnost spustit pískoviště výpočetní,
mít konferencí a seminářů, a také masivní podlahy datového centra.
>> Tady je můj dobrý já.
Mám samozřejmě na sobě stejnou bundu.
Jsem, že mají pouze jeden bunda, ale tam jsem já
a John Goodhue-- on je Výkonný ředitel Center--
stojící ve strojovně patro, které, jak můžete vidět,
je docela dramatický, a to sahá dlouhou, dlouhou cestu.
>> Často jsem hrát hry, jízdy z Bostonu se do Holyoke,
předstírat, že jsem / IP paketů TCP.
A já si starosti o své latence jezdit v autě.
Tak to je zelený kus.
Tak ať to jen minutku a přemýšlet o komíny.
Takže se snažíme velmi opatrně stavět datová centra efektivně,
výpočetní efektivně, jak dobře Volba pro výpočetní zařízení
a dodat více, důležitější, naše aplikace,
ať už je to Messaging Service nebo vědecké aplikace.
>> Tak tady jsou komíny.
Tak fyzické vrstvy, všechny způsob, jak se přes application--
v naději, že to bude být značná část kurzu.
OSI modelu sedm vrstva je v podstatě, budete žít, jíst, a dýchat
to po celou dobu svých počítačových kariéry.
Celý tento koncept fyzické infrastructure-- dráty,
kabely, datová centra, odkazy.
A to je právě popisuje síť.
>> Tady je, no, samozřejmě, to je starý snímek,
proto, že by to mělo říkat HTTP, protože nikdo nestará o Simple Mail
přenosové protokoly, už ne.
Je to vše se děje v prostoru HTTP.
Takže to je jedna úroveň zásobníku.
>> Tady je další sada komínů, kde na vás má server, hostitel, hypervisor,
host, binární knihovna, a pak se vaše aplikace.
Nebo, v tomto případě, je zařízení Řidič, Linux kernel, rodák c,
Java virtual machine, Java API, pak Java
aplikace, a tak dále a tak dále.
To je popis virtuálního stroje.
>> Svatý komíny, Batman!
Přemýšlejte o tom v podmínky, jak moc výpočetně
musíte se dostat z co se tu děje,
celou cestu až na vrchol tohoto zásobníku, do té doby
moci udělat vaše skutečné dodávka aplikace.
>> A pokud jste typ přetočit a začít přemýšlet
o tom, co je zapotřebí, aby plovoucí operace bod,
Váš plovoucí desetinnou čárkou operace je součtem ze zásuvek, počet jader
do zásuvky, hodiny, což je Jak rychle můžete hodiny turnover--
čtyři gigahertz, dva gigahertz-- a pak číslo
operací můžete provést v daném hertz.
>> Takže tyto mikroprocesory dnes dělat mezi čtyřmi a 6 propadne
jednoho cyklu.
A tak jeden-core 2,5 koncert hodiny má teoretický výkon
asi mega FLOP, plus mínus.
>> Ale jako se vším, máme volby.
Tak a Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
vezměte si choices-- Intel Atom.
Všechny tyto procesorových architektur všichni mají trochu jinak
že budou moci přidávat dvě čísla dohromady,
který je v podstatě jejich účel v životě.
Musí být těžké.
Je tu miliony z nich sedí v datových centrech, teď ale.
>> Sor, propadne na watt-- to je velká věc.
Takže pokud chci, aby si víc toho se dostat přes tuto zásobníku, rychlejší,
Musím pracovat na tom, kolik plovoucí čárkou za druhé,
Můžu dělat, a pak jim watt.
A naštěstí, lidé si myslel, že o tom.
>> Takže tam je velký napadnout každý rok k vidění
kteří mohou postavit nejrychlejší počítač které mohou diagonalize matrici.
Říká se Top 500.
Vyberou na vrchol z Nejlepší 500 počítačů
Na planetě, která může diagonalize matice.
A máte nějaké úžasné výsledky.
>> Mnoho z těchto strojů je mezi 10 a 20 megawattů.
Mohou diagonalize matrice nepřiměřeně rychle.
Nemusí nutně diagonalized je tak efektivně, na watt,
takže tam byl tento velký tlak na pohled to green 500 seznam bude vypadat.
A tady je seznam od června.
K dispozici by měl být nový ve velmi krátké době.
>> A to volá out-- Vezmu horní části tohoto konkrétního seznamu.
K dispozici jsou dvě specifické machines-- jeden od Tokyo Institute of Technology
a jeden z Cambridge University ve Spojeném království.
A ty mají docela ohromující mega propadne na poměry watt.
Tenhle je 4389, a příští dole je 3631.
>> Budu vysvětlit rozdíl mezi tito dva, v dalším snímku.
Ale to jsou ti, se mírně velikosti testovací clusterů.
To jsou jen 34 kilowattů nebo 52kw.
Tam jsou některé ty větší here-- tento konkrétní jeden
na švýcarské National Superpočítačové centrum.
Take home zprávy je to, že jsme
se snaží najít počítače že může pracovat efektivně.
>> A tak, pojďme se podívat na tomto vrcholu jeden, roztomile volal, KFC.
A trochu reklamy zde.
Tento konkrétní potraviny společnost nemá nic společného s tím.
To je skutečnost, že tento konkrétní systém
namočí do velmi chytrý olejové bázi sloučeniny.
A tak dostali jejich kuře fritéza přezdívka
když se poprvé začaly vytvořit tyto typy systémů.
>> Ale v podstatě to, co si vzít Zde je počet lopatek,
dát je do této sofistikovaný minerální olej,
a potom pracoval na to, jak se dostat všechny sítí a ven z ní.
Potom, nejen to, že jsem dát ven, aby
že se může využít venkovního chlazení vzduchu.
Bylo to docela působivé.
Takže budete muset udělat vše o tomto vylomeniny
aby bylo možné získat tuto částku výpočetní dodávány pro malé výkonu.
>> A vidíte, to je tvar kde věci jsou čísla.
Problémem je, že pravidelné letecké chlazení je úspory z rozsahu
a je hnací hodně Vývoj obou pravidelné práce na počítači,
a vysoce výkonné výpočetní techniky.
Tak, tohle je dost rušivě.
Myslím si, že je to fascinující.
Je to trochu nepříjemné, když vás Pokuste se swap diskové jednotky,
ale je to opravdu skvělý nápad.
>> Nejen, že je tu celá parta práce
postaven kolem toho, co jsme volání projekt Otevřete Compute.
A tak, o tom více o něco později.
Ale v tomto průmyslovém odvětví začíná Uvědomuji si, že propadne na watt
se stává důležité.
A vy, jako lidé tady, as si navrhnout algoritmy
a vám navrhnout kód, měli byste si být vědomi
že váš kód může mít dominový efekt.
>> Když Mark seděl zde v jeho koleji psaní Facebook 1.0,
Jsem si docela jistý, že měl výhled že to bude obrovský.
Ale jak velký by to být na Prostředí je velký dealio.
A tak se všichni ya'll mohl přijít s algoritmy
která by mohla být další náročné věc pro lidi, jako jsem já,
pokusu o spuštění systému.
>> Tak ať to jen přemýšlet o reálného světa omezení výkonu.
Tento dokument by Landauer-- není nová věc.
1961 byla publikována V IBM Journal.
Toto je kanonický "Nevratnost a tepla
Generation ve výpočetním procesu. "
A tak tvrdil, že Stroje nevyhnutelně
vykonávat logistické funkce, které nemají jedinou hodnotou inverzní.
>> Tak, že celá část je to, že již v 60. letech,
lidé věděli, že je to Bude to problém.
A tak zákon limitů řekl 25 stupně C, druh kanonické místnosti
teplotní limit představuje 0,1 elektronvoltů.
Ale teoreticky, to je paměť teorie, počítač,
působící na tento limit může být změnilo ve výši jedné miliardy bitů za sekundu.
>> Já nevím jak vy, ale ne narazit na mnoho jedné miliardy bitů
A druhá výměna rychlost přenosu dat.
Argument, že to bylo jen 2.8 biliony na watt energie
by měl být vždy rozšířen.
>> Dobře, reálný svět example-- tohle je můj účet za elektřinu.
Jsem 65% procent ten krásný datové centrum
Ukázal jsem vám, v této době.
To je zpět v červnu loňského roku.
Vzal jsem starší verzi tak, že jsme může i trochu anonymizovat trochu.
Byl jsem strávil 45.000 dolar měsíc na energii tam.
>> Tak, že je to proto, že jsme má více než 50.000 procesy v pokoji.
Takže si dokázal představit svůj vlastní rezidenční účet za elektřinu
v tom, že vysoká?
Ale bylo to o 199 milionů watt hodin během jednoho měsíce.
>> Takže otázka, kterou představují, je možné si představit, elektřinu pana Zuckerberg je?
Mine je docela velký, a já jsem bojovat.
A já nejsem sám v tom je.
Je tu spousta lidí s velkými datovými centry.
A tak, myslím, full disclosure-- mí přátelé na Facebooku trochu divné.
>> Takže můj přítel Facebook je Prineville datové centrum,
který je jedním z největších Facebook, nejnovější, nejnižší energetické údaje centra.
A psát se mnou, věci jako využití účinnosti energie,
jak je v tom, jak efektivní je datový Centrum proti, kolik energie jste
uvedení do toho, jak moc voda se jim pomocí, co je
vlhkost a teplota.
>> A mají tito krásné, krásné grafy.
Myslím si, že to je úžasné stránku Facebook,
ale myslím, že jsem trochu divné.
>> Takže ještě jedna věc energie, Výzkum computing, že já
je výrazně odlišné od co Facebook a Yahoo a Google
a další on-demand, plně, vždy k dispozici služby.
A tak mám tu výhodu, že při ISO New England-- a ISO New England
pomáhá vytvářet energii sazby pro tento region.
>> A tvrdí, že se prodlužuje Požadavek spotřebitele
dobrovolně šetřit vysokou energii, vzhledem k vysoké teplotě a vlhkosti.
A to byl zpět na 18. července.
A tak jsem se šťastně Předchozí Strana, Hej, ISO New England, Green Harvard.
Děláme z naší strany po zde v oblasti výzkumu na počítači.
A to proto, že děláme vědu.
>> A stejně jako lidé říkají věda nikdy nespí, věda může počkat.
Takže jsme schopni do klidového stavu našich systémy, využijte sazeb stupně
na naší účet za energii, a pomoc v celém New England
region tím, že shodí Mnoho megawattů zatížení.
Tak to je unikátní věc, která liší o vědeckotechnické výpočty dat
centra a ty, které jsou V plném provozu 24/7.
>> Tak si to užijte další zařízení zde.
Takže, chci diskutovat chaos trochu.
A já chci, aby to do Záštita skladování.
Takže pro ty, kteří druh z bojovali
jak se jejich hlava kolem, co petabajtů skladování vypadat, tento příklad.
A to je ten druh věcí Zabývám se po celou dobu.
>> Každý z těchto malých chlapi je čtyři terabajt pevný disk,
takže si můžete trochu spočítat je.
Dostáváme se mezi kdo 1 a 1/2 petabajtů
ve standardním průmyslu stojanu.
A máme pokoje a pokoje, jako vy Viděl v tom dřívější obrázku s Johnem
a já, plný těchto regálů zařízení.
Takže je to stále velmi, velmi snadné vybudovat masivní disková pole
>> Je to většinou snadné uvnitř Unix druh spočítat, jak se situace vyvíjí.
Tak to se počítá, kolik MAU body jsem se tam dostal.
Tak to je 423 zachycovat bodů.
A pak, když spustím nějakou povrchní awk, I můžete přidat až, v tomto konkrétním systému,
tam byl 7.3 petabajtů dostupného úložiště.
>> Takže je to spousta věcí.
A úložiště je opravdu těžké.
A přesto, z nějakého důvodu, to je odvětví trend.
Kdykoliv jsem se mluvit našich výzkumníků a naše schopnost a řekl,
hej, můžu běžet úložiště pro vás.
Bohužel, musím vymáhat náklady na skladování.
Mám tuto firmu.
A lidé odkazovat Newegg nebo odkazují Staples
nebo jak moc si mohou koupit jeden terabajt disk pro.
>> Takže to, budete na vědomí, tu, že tam je stopa.
Je tu ještě jedna disk zde.
A když se vrátíme, mám mnoho.
Nejen, že jsem mnoho, mám sofistikované propojuje
aby bylo možné steh tyto věci dohromady.
Takže riziko spojené s těmito velké Disková pole není zanedbatelná.
>> Ve skutečnosti jsme se na internet a jsme psali
malý příběh o dobře míněný, mírný ředitel výzkumu
computing-- se stane, že podivný English accent-- se snaží
vysvětlit výzkumníka, co žádná složka záložní podtržítko vlastně
na mysli.
Byl to docela dlouhý, krátký příběh, dobré čtyři minut od objevu.
>> A poznámka, mám hrozný mnohem méně prostoru, než je paní
že zpívá o všech basy.
Jsme poměrně málo účty nižší.
Ale i tak to je důležité přemýšlet o tom,
v tom, co by se mohlo pokazit.
Takže když jsem si disk, a Hodím to na Unix,
a začnu psát, co k ní, tam je magnet, je tu hlava jednotky,
tam zdánlivě, jedna nebo nula je napsáno na tomto zařízení.
>> Motors-- spinny, twirly věci vždycky zlomí.
Přemýšlejte o věcech, které zlomit.
Je to vždycky spinny, twirly věci.
Tiskárny, diskové jednotky, motorová vozidla, atd
Cokoliv, co se pohybuje, je pravděpodobné, že zlomit.
>> Takže budete potřebovat, že chcete motory Potřebujeme řídit firmware,
budete potřebovat SAS / SATA řadiče, dráty, firmware na řadičích SAS / SATA,
bloky s nízkým úroveň.
Vyberte si svůj řadič úložiště souborů kódový systém, podle toho, co člověk může být,
jak steh věci dohromady.
A vaše virtuální paměť správce stránky, DRAM aport a obchody.
Potom dostanete další zásobník, který je tak trochu
z dolů v seznamu na toto téma jeden, algoritmy, uživatelé.
>> A pokud si to vynásobte up, já nevím kolik,
je tu spousta míst kde se věci mohou jít stranou.
Myslím, že je to příklad o matematice.
Ale je to docela zábavné myslet Na kolik způsobů věci mohou pokazit,
jen na disku.
Už jsme na 300 petabajtů, tak si představit, kolik disků
budete potřebovat 300 petabajtů že se může pokazit.
Nejen that-- tak to je skladování.
A že se zmiňuje o člověk, kterého jsem chtěl vidět
zadejte fázi vlevo, což je Chaos Monkey.
Takže v určitém bodě, je to ještě větší než jen na disku
problém.
>> A tak tyto krásné dámy a pánové které běží video službu streamování
si uvědomil, že jejich počítače byly také obrovský a také velmi komplikované
a také poskytování služeb k strašná spousta lidí.
Mají 37 milionů members-- a Tento snímek je možná rok nebo tak old--
tisíce zařízení.
Existují miliardy hodin videa.
Oni log miliardy událostí denně.
>> A vidíte, většina lidí sledovat telka později ve večerních hodinách,
a to zdaleka převáží všechno.
A tak, chtěli moci, aby se ujistil
že služba byla vzhůru a spolehlivé a pracovat pro ně.
A tak přišli s tímto čemu se říká Chaos Monkey.
Je to kus softwaru který, když si myslíte,
o mluví o titulu celé této prezentace,
scale-out vás znamená by měl vyzkoušet tohle.
To není dobré jen s milion stroje.
Takže pěkná věc, o To je, Chaos Monkey
je služba, která identifikuje skupiny systémů
a náhodně ukončí jeden systémů ve skupině.
Děsivý.
Tak nevím o vy, ale jestli jsem někdy
postavený systém, který se opírá o druhé Systémy mluví k sobě,
budete mít jeden z nich ven, pravděpodobnost, že celou věc práce,
rychle klesá.
>> A tak tento kus softwaru běží kolem infrastruktury Netflix je.
Naštěstí, to říká, že to funguje pouze v Provozní doba s úmyslem
že inženýři budou ve střehu a schopni reagovat.
Tak to jsou typy věcí, které jsme nyní
museli udělat tak, aby působily naše výpočetní prostředí, zavést chaos
a zavést složitost.
>> Tak kdo, v jejich právu mysl, by ochotně vyberte
pracovat s Chaos opice?
Vydrž, zdá se, že mě budou ukazovat.
No, myslím, že should-- roztomilé.
Ale problém je, nechápu volbu.
Chaos Monkey, jako vy je vidět, vybere vás.
>> A to je problém s výpočetní v měřítku je to, že není možné vyhnout.
Je to nevyhnutelnost složitosti a rozsahu a naší evoluce,
V některých ohledech, výpočetní techniky odborných znalostí.
A pamatujte si, to je Jedna věc na paměti,
Chaos Monkeys love snowflakes-- láska sněhové vločky.
Snowflake-- jsme vysvětlil Chaos Monkey-- ale sněhová vločka
je server, který je jedinečný a speciální a delikátní a individuální
a nikdy nebudou opakovat.
>> Často nacházíme sněhová vločka služba v našem prostředí.
A vždy se snažíme, a tát vločka služby.
Ale pokud najdete server ve vašem prostředí
který je rozhodující pro dlouhověkost vaší organizace, a to taje,
nemůžete dát zase dohromady.
Takže Chaos Monkey úkolem bylo jít a ukončit instance.
V případě, že Chaos Monkey taje sněhová vločka, že jste nad, máte hotovo.
Chci mluvit o někteří hardware, že jsme
vidět z hlediska druhu měřítko-out aktivity taky.
A některé unikátní věci, které jsou v a kolem vědy činnosti.
Nyní začínáme vidět, pamatovat Tato jednotka vydání, to rack?
Tak to je stojan na GPGPUs-- tak obecné Univerzální grafické zpracování jednotky.
>> Tyto jsme se nachází v našem dat centrum, 100 nebo tak míle daleko.
Tento konkrétní rack je asi 96 Tera obvody
o jednoduchou přesností math schopni dodat ze zadní to.
A máme pořadí 130, odd karty v instanci
že we-- více regály tomto případě.
>> Tak tohle je zajímavé v tom smyslu, že K univerzálním grafické procesy
jsou schopni dělat matematiku neuvěřitelně rychle za velmi nízké množství energie.
Takže tam je velký uptick v vědecké výpočetní oblasti,
při pohledu na grafiku zpracovatelské jednotky ve velkém stylu.
>> Tak jsem běžel nějaký Mcollective přes naše loutkové infrastruktury
včera, velmi nadšený.
jen krátký petaflop o jednoduchou přesností.
Jen aby bylo jasno tady, to malý multiplikátor je 3.95.
Double-přesné math by bylo asi 1,2,
ale můj Twitter feed vypadal mnohem lepší, kdybych
řekl, že jsme měli skoro petaflop o jednoduchou přesností GPGPUs.
>> Ale je to jak se tam dostat.
Začíná to být velmi, velmi působivé.
A proč to děláme?
Vzhledem k tomu, kvantové chemie, mimo jiné,
ale začínáme navrhnout některé nové fotovoltaiky.
>> A tak Alan Aspuru-Guzik, kdo je profesor chemistry-- svého partnera
v crime-- za posledních několik let.
Byli jsme tlačí obálka na práci na počítači.
A GPGPU je ideální technologie, aby mohli dělat
strašně moc složité matematika, velmi, velmi rychle.
>> Takže se stupnicí, přichází nové výzvy.
Tak obrovský scale-- musíte být pozor, jak drát této věci.
A máme určité úrovně obsedantně kompulzivní porucha.
Tyto obrázky pravděpodobně řídit spoustu lidí ořechů.
A skříně, které nejsou kabelové velmi dobře
pohon naší sítě a zařízení inženýři ořechy.
Navíc je tu i proudění vzduchu problémy, které mají obsahovat.
>> Tak to jsou věci, které jsem Nikdy by si myslel, ze.
Se stupnicí, je větší složitost.
Jedná se o nový typ souborového systému.
Je to úžasné.
Je to petabyte.
Je možné uložit 1100000000 souborů.
Je možné číst a zapisovat na 13 GB a 20GB A second-- gigabajty
druhý.
Takže to může vyložit terabajtů v žádném okamžiku vůbec.
>> A to je vysoce k dispozici.
A je to tu úžasnou vyhledávání rates-- 220,000 vyhledávání za sekundu.
A existuje mnoho různých lidí budování tyto druhy systémů.
A můžete vidět zde graficky.
To je jeden z našich systémů souborů to je při zatížení, docela
šťastně čtení v těsně o 22GB za sekundu.
Tak to je cool-- tak složitost.
>> Tak s složitosti a rozsahu, přichází další složitosti, že jo?
To je jeden z mnoha, Mnohé síťové diagramy,
kde máte mnoho různých podvozek vše s podporou až
do hlavního jádra spínače, připojen ke skladování,
připojení k nízké latence propojí.
A pak všechny tyto strany Dům je všechno jen vedení
že musíte být schopni řešit Tyto systémy ze vzdáleného místa.
Takže váha má mnoho složitost s ním.
>> Změna zařízení znovu, pojďme se vrátit a mít trochu místo vědy.
Takže pamatujte, výzkum výpočetní a tento malý shim--
malý růžový klín mezi fakulty a všechny jejich algoritmů
a všechny chladné vědy a všichni Tento výkon a chlazení a datové centrum
podlahy a sítí a velké počítače a servisní stoly a pomocné stoly
a tak forth--, a tak jsme jen Tento malý klín mezi nimi.
>> To, co jsme začali See je, že na světě
byl schopen vytvořit Tyto velké datová centra
a musí být schopen vybudovat Tyto velké počítače.
Dostali jsme docela dobří.
To, co nejsme moc dobře, je to malý podložky mezi výzkumem
a bare metal a technologie.
A je to těžké.
>> A tak jsme byli schopni najmout lidé, kteří žijí v tomto světě.
A v poslední době, mluvili jsme National Science Foundation a řekl:
Tento scale-out věci je skvělý, ale nemůžeme dostat naše vědce
na těchto velkých složitých strojů.
A tak došlo počet různých programů
kde jsme skutečně byli většinou znepokojen snaží
zjistit, jestli bychom mohli transformovat kampus infrastruktura.
>> Existuje spousta programů kolem národních center.
A tak, sami, naše přátelé na Clemson,
University of Wisconsin Madison, Southern California, Utah, a Hawaii
druh dostal společně podívejte se na tento problém.
A tento malý graf zde je dlouhý ocas vědy.
>> Takže to je-- to není ohledu na to, co je na této ose,
ale tato osa je ve skutečnosti číslo pracovních míst prochází clusteru.
Takže tam je 350.000 po bez ohledu na časové období.
To jsou naše obvyklí podezřelí po dně zde.
Ve skutečnosti, tam je Alan Aspuru-Guzik, který jsme si povídali about-- tun
a tuny výpočetního, opravdu efektivní, ví, co dělá.
>> Zde je další laboratoř, že budu mluvit asi v moment-- Johna Kováč laboratoře.
Už to mám.
Jsou dobré.
Jsou šťastní.
Jsou výpočetní techniku.
Velká věda je stále provádí.
A pak, když tak nějak ze sem dolů, tam
i jiné skupiny, které se nezobrazují mnoho pracovních míst.
>> A proč je to?
Je to proto, že na počítači je příliš tvrdý?
Je to proto, že nevědí, jak to?
Nevíme, protože jsme pryč a podíval se.
A tak to je, co to Projekt je o,
je na místě, v rámci každé z těchto oblastí,
se podívat do tříd, kde se můžeme zapojit s fakultou a výzkumných pracovníků
skutečně na spodním konci ocasu, a pochopit, co dělají.
>> Tak to je něco, co jsme skutečně vášnivý.
A to je něco, co věda nebude pokračovat
posunout dopředu, až vyřešíme některé z těchto případů hrany.
Ostatní bity vědy , co se děje up-- každého
Viděl Large Hadron Collider.
Skvělé, ne?
Tohle všechno běžel ven na Holyoke.
Built-- jsme první věda, která se stalo v Holyoke
byla spolupráce mezi sami a Boston University.
Takže je to opravdu, opravdu cool.
>> Jedná se o zábavný kus vědy na stupnice.
Jedná se o digitální přístup obloha století na Harvardu.
V podstatě je to archiv talíř.
Pokud půjdete dolů Oxford-- Garden Street, je mi líto,
najdete jeden z hvězdárny budovy je v podstatě plně
asi půl milionu desek.
>> A to jsou obrázky obloha v noci, více než 100 let.
Takže tam je celá souprava zřídit zde digitalizace těchto desek,
vyfotit z nich, zaregistrujte se je, dát je na počítači.
A to je petabyte a půl, právě there-- jeden malý projekt.
>> Jedná se o další projekty.
Tento projekt Pan-starrs dělá full široký panoramatický šetření,
Hledáte blízko asteroidy a přechodné nebeské události.
Jako molekulární biofyzikem, mám rád Slovo přechodné nebeská událost.
Nejsem si úplně jistý, co to je, ale tak jako tak, my hledáme pro ně.
>> A my jsme generování 30 terabajtů noc z těch dalekohledů.
A to opravdu není šířka pásma problém, že je to jako problém FedEx.
Takže jste dal úložiště na dodávky a ty to poslat, co to je.
>> Biceps je opravdu interesting-- tak na pozadí zobrazování
kosmické navíc galaktické polarizace.
Když jsem poprvé začal pracovat na Harvardu sedm nebo tak,
před osmi lety, vzpomínám práce na tomto projektu
a to jsem opravdu potopit doma, proč polarizovaného světla
Z kosmického mikrovlnného pozadí by bylo důležité,
až se to stalo.
>> A to byl John Kovac, kdo jsem mluvil předtím,
použití miliony a miliony CPU hodin, v našem zařízení a další,
se v podstatě zírat do vnitřku prvních okamžiků vesmíru
po Velkém třesku, a se snaží pochopit
Einsteinova obecná teorie relativity.
Je to mysl vyfukování, že našich počítačích pomáhají nám rozpárat a zírají
do samých počátků, proč jsme tady.
>> Takže když mluvíte o rozsahu, To je nějaký vážný stupnice.
Další věc, o rozsahu je, že konkrétní projekt hit ty chlapy.
A to je křivka odezvy pro sval [Neslyšitelné] To byl náš malý průzkum.
>> A můžete vidět zde, život byla dobrá až o tu,
což bylo, když Oznámení přišlo ven.
A máte doslova sekund reagovat
s vážícím události, která odpovídá této malé tečky tady,
který skončil posouvání čtyři nebo tak terabajtů dat
prostřednictvím webového serveru že day-- docela chlupatý.
>> A tak, jedná se o druhy věcí, které
se vám může stát v infrastruktuře pokud nechcete design pro měřítko.
Měli jsme trochu vyškrábat ten den, aby se
schopný rozpětí se dost webovou službu udržet stránky v provozu.
A byli jsme úspěšní.
Jedná se o malý e-mail to je trochu roztomilé.
To je mail Mark Vogelsberger, a Lars Hernquist, kdo je
člen tady na Harvardu fakultě.
Více o Mark později.
Ale myslím, že to je jedna tak nějak shrnuje druhu
kde výpočetní je v oblasti výzkumu na počítači.
Hej, tým, od posledního Úterý, vy nasbíral
více než 28% nové klastr, který spojil
je nad 78 let CPU za pouhé tři dny.
A já jsem řekl, že je to pořád teprve v pátek ráno.
To je docela úžasné!
Šťastný pátek!
>> Pak jsem jim datových bodů.
A tak to bylo docela zajímavé.
Takže pamatujte o Markovi, bude se přijde zpět do obrazu v trochu.
Takže scale-out computing je všude.
>> Jsme i lidé pomáhají hledat na to, jak funkce NBA,
a kde jsou lidé házení míčků z.
Nemám opravdu pochopit tuto hru příliš dobře, ale zdánlivě, je to velký problém.
Je tu obruče a mísy a peníze.
>> A tak, naše databáze, my postavený trochu 500 [neslyšitelné]
paralelní procesor clusteru, několik terabajtů paměti RAM,
aby bylo možné vytvořit toto pro Kirka a jeho tým.
A dělají na počítači v celé jiným způsobem.
Teď to je projekt jsme podílí se, že je to
naprosto fascinující, kolem nervových plasticita connectomics a genomové
imprinting-- tři velmi těžké bít oblasti výzkumu
že bojujeme s ON den-to-day.
Představa, že naše mozky jsou pod plast stres, když jsme mladí.
A mnoho z našeho chování v dospělosti je vyřezával na základě zkušeností z dětství.
Tak to je velký dealio.
>> A tak je to práce, která je financována National Institutes of duševní zdraví.
A my se snažíme, aby v podstatě, přes mnoho velkých údajů
a velký analýza dat, druh o nahlédnutí do našeho lidského mozku
prostřednictvím různých různé techniky.
>> Tak jsem se chtěl zastavit a druh jen pauza na malou chvíli.
Výzva s dálkovým datová centra je, že je to daleko.
To nemůže fungovat.
Potřebuji moje data v blízkosti.
Musím udělat svůj výzkum v mé laboratoři.
>> A tak jsem se trochu vzal příklad Funkční magnetická rezonance
sada dat z našich údajů centrum v západní mši.
a připojení k mému desktop v Cambridge.
A já budu hrát toto krátké video.
Doufejme, že to bude trochu fungovat.
>> Tak tohle se mi prochází kontrolní moje GPU pracuje.
A já ověřit, že VNC vypršel.
A to je chytrý VNC.
Jedná se o VNC s 3D kusy.
A tak, jak můžete vidět brzy, to Je mi točí tento mozek kolem sebe.
Snažím se trochu si to činnost.
A pak jsem se může pohybovat po mnoho různé plátky dat MRI.
A jediná věc, která je jiný o tom
Je, to jde přes drát od západního Massachusetts. na mém desktopu.
A jeho rendering rychleji než mém desktopu,
protože nemám 4.000dolar grafická karta v mém desktopu, který
Máme se západní mši.
Samozřejmě, snažím se být chytrý.
Běžím GLX převody v pozadí, zatímco tohle všechno dělá,
aby se ujistil, že mohu zdůrazňují grafickou kartu,
a že všechny druhy funguje a všichni ostatní to.
Ale důležité je, je to je 100 km daleko.
A můžete vidět z toho, že není zřejmé zpoždění.
Věci drží pohromadě docela dobře.
>> A tak, že samo o sobě, je příklad a určitou představu
o tom, jak na počítači a měřítku-out computing se bude dít.
Jsme všichni pracují na tenčí a tenčí zařízení.
Naše použití tablet se zvyšuje.
>> Tak tedy, můj uhlík stopa je v podstatě
pohybující se od toho, co používá k tomu, že by si
Byl obrovský stroj pod mým stolem, na to, co
Nyní je facility-- může být kdekoliv.
Mohlo by to být kdekoliv vůbec.
A přesto, že je stále schopen přinést zpět vysoce výkonné grafické
na mém desktopu.
>> Tak, jak se u end-- pamatovat Marku?
No, chytrý chlapec je Mark.
Rozhodl se, že se chystá vytvořit realistický virtuální vesmír.
To je docela projekt, když vás myslíte, že jste se dostal na hřišti to.
Budu používat počítač, a já jdu
modelovat 12 milionů let po Big Bang reprezentovat denně.
A pak budu dělat 13,8 miliardy let kosmického vývoje.
Dobrá.
>> To ve skutečnosti používá počítač byl větší než náš počítač,
a to přelil na národní prostředky k našim přátelům dole v Texasu.
A národní zařízení, to bylo hodně výpočetně.
Ale my jsme udělali hodně simulace místně
aby se ujistil, že software pracoval a systémy pracovali.
>> A je to takhle dnů, kdy vám Uvědomuji si, že jste podporu vědy
na této úrovni stupnice, tohoto lidé mohou nyní říkat věci
jako, já jdu do modelu vesmíru.
A toto je jeho první model.
A tohle je jeho týmu první model.
Existuje mnoho dalších lidé se děje
přijít za Marka, který se chystáte chcete model s vysokým rozlišením,
s větší specifičností, s větší přesností.
>> A tak, v posledních pár minut, Chci jen ukázat vám toto video
Marka a Lars je to na mně, znovu, jako životní vědec, je tak trochu roztomilý.
Takže to, ve spodní části tu, aby vám orientovat,
to je ti na Čas od velkého třesku.
Takže jsme na asi 0,7 miliard let.
A to se také projevilo aktuální aktualizace.
Takže vidíte v současné době, temná hmota a vývoj
jemné struktury a brzy struktury v našem známém vesmíru.
>> A bod s tím, že tato vše je provedeno uvnitř počítače.
Jedná se o soubor parametrů a set fyziky
a set matematiky a soubor modelů
které jsou pečlivě vybírány, a poté pečlivě navzájem spojeny
aby bylo možné modelovat interakce.
>> Takže můžete vidět nějaké starty Některé plynných exploze zde.
A teplota plynu se mění.
A můžete začít vidět strukturu viditelné změny vesmíru.
A důležitou součástí s tímto znamená, že každý malý nepatrný, malý, nepatrný tečka
je kus fyziky a má sada matematiky kolem,
informuje svého přítele a jeho souseda.
>> Takže z pohledu měřítka, tyto počítače mají na všechny práce ve shodě
a mluvit k sobě navzájem efektivně.
Takže nemůže být příliš upovídaný.
Mají uložit své výsledky.
A mají i nadále informovat všechny své přátele.
Opravdu, uvidíte teď, tento model je stále více a více složitější.
Je tu víc a víc věcí se děje.
Je toho víc a víc Materiál létání kolem.
>> A to je to, co brzy kosmos by to vypadalo.
Bylo to docela chlupatý místo.
Je tu výbuchy všude místo, silné srážky.
A tvorba těžkých kovy a prvky.
A tyto velké mraky senzační do navzájem s extrémní silou.
>> A tak teď jsme 9600000000 let od této počáteční explozi.
Začínáš vidět věci druh uklidnila, trochu, jen
trochu, protože energie začíná relaxovat.
A tak matematický modely mají, že na místě.
A vy začínáte vidět srůstání různých prvků.
A začíná vidět tuto věc druh o sešli a pomalu chladnout.
>> A to začíná vypadat trochu spíš jako noční obloha, trochu.
A je to [? QSing. ?] Nyní jsme 30.2 miliardy let a jsme trochu udělal.
A to, co tenkrát bylo že vzali tento model,
a pak se podíval na viditelném vesmíru.
A v podstatě tehdy, byly schopný vzít a překryjte
to s tím, co vidíte.
A věrnost je ohromující, pokud jde o jak přesné jsou počítačové modely jsou.
>> Samozřejmě, že astrofyziků a výzkumné skupiny
Potřebujeme ještě lepší věrnost a dokonce i vyšší rozlišení.
Ale pokud si myslíte, že o tom, co Mluvil jsem s vámi dnes
prostřednictvím této malé cestě skrze oba skladování a struktura a sítí
a komíny, důležité je, Je scale-out výpočetní zásadní?
To byl můj původní hypothesis-- zpět k naší vědecké metody.
>> Doufám, že se brzy Součástí toho bych
předpovídají, že bych byl schopen vysvětlit s vámi o rozsahu-out na počítači.
A my jsme trochu testována některé z těchto hypotéz.
Prošli jsme tento rozhovor.
A já jsem jen chtěl říct, scale-out computing essential-- oh,
ano, velmi ano.
>> Takže, když si myslíte o své kódy, kdy
děláte CS50 závěrečných prací, když jste přemýšlel o své dědictví
lidstvu, a prostředků, které máme je třeba, aby byly schopny provozovat tyto počítače
systémy, myslím, že velmi pečlivě o propadne na watt,
a přemýšlet o Chaos Monkey.
>> Přemýšlejte o své sněhové vločky, ne dělat jednorázových, opětovné použití knihovny,
stavět na jedno použití codes-- všechny věci, že učitelé byli jste učil
do této třídy.
To jsou základní aspekty.
Nejsou to jen naoko.
To jsou skutečné věci.
>> A pokud někdo z vás chce za mnou, Jsem posedlý s Twitter věcí.
Musím se nějak dát, že až.
Ale hodně background informace
Na naší výzkumné práci na počítači Webové stránky na adrese rc.fas.harvard.edu.
>> Snažím se udržet blog až do rande s moderními technologiemi
a jak to děláme rozdělovací výpočetní a tak dále.
A pak se naši zaměstnanci jsou vždy k dispozici prostřednictvím odybot.org.
A odybot je náš malý pomocník.
Často má málo soutěže na svých internetových stránkách
také, kde si můžete vyzkoušet a na místě ho kolem kampusu.
Je to přátelský malý tvář výzkumu na počítači.
>> A já budu trochu zabalit tam a děkuji vám všem za váš čas.
A já doufám, že si uvědomit, že scale-out computing je pravé.
A existuje spousta lidí který mám hodně stavu techniky
kdo bude moci, aby vám pomohl.
A všichni hodně štěstí s vaše budoucí úsilí ve vytváření
Ujistěte se, že naše výpočetní oba váhy, je vysoce výkonné,
a pomáhá lidstvo více než cokoliv jiného.
Takže děkuji za váš čas.