1
00:00:00,000 --> 00:00:12,080

2
00:00:12,080 --> 00:00:13,799
>> JAMES CUFF: Hallo, guten
Nachmittag, alle zusammen.

3
00:00:13,799 --> 00:00:14,715
Mein Name ist James Cuff.

4
00:00:14,715 --> 00:00:18,970
Ich bin der Prodekan für Forschung
Computer hier an der Harvard University.

5
00:00:18,970 --> 00:00:24,540
Und heute werde ich mit Ihnen sprechen
warum Scale-out-Computing ist von wesentlicher Bedeutung.

6
00:00:24,540 --> 00:00:26,810
>> So denke ich, zuerst, wer ist dieser Kerl?

7
00:00:26,810 --> 00:00:27,750
Warum bin ich hier?

8
00:00:27,750 --> 00:00:29,200
Warum habe ich mit dir zu reden?

9
00:00:29,200 --> 00:00:33,730
Ich habe einen Hintergrund in der wissenschaftlichen
Rechen- und Forschungs Computing,

10
00:00:33,730 --> 00:00:38,530
reicht zurück in die Vereinigten
Kingdom-- Der Wellcome Trust Sanger

11
00:00:38,530 --> 00:00:43,270
Institut für Human genome-- und
dann in jüngerer Zeit in den Vereinigten Staaten

12
00:00:43,270 --> 00:00:50,170
Arbeiten an der Broad und anderen angesehenen
Orte des Lernens, wie Harvard.

13
00:00:50,170 --> 00:00:53,930
>> Ich denke, was das wirklich bedeutet ist
dass ich eine Wiederherstellung molekularen Bio

14
00:00:53,930 --> 00:00:55,740
Physiker.

15
00:00:55,740 --> 00:01:01,250
So welches Recht habe ich zu sagen,
Sie Scale-out-Computing?

16
00:01:01,250 --> 00:01:03,570
Es gibt jedoch ein.

17
00:01:03,570 --> 00:01:09,530
18 Jahre oder so habe ich nur die am häufigsten angesehenen
dramatischen Anstieg der Skala Komplexität

18
00:01:09,530 --> 00:01:13,570
und die Gesamteffizienz
von Computersystemen.

19
00:01:13,570 --> 00:01:18,890
>> Als ich an der Oxford tat mein PhD, I
war ziemlich aufgeregt, mit einem 200 Megahertz

20
00:01:18,890 --> 00:01:23,830
Silicon Graphics Maschine mit 18
Gigabyte Speicher und eine einzelne CPU.

21
00:01:23,830 --> 00:01:24,910
Die Zeiten haben sich geändert.

22
00:01:24,910 --> 00:01:29,860
Wenn Sie schneller Vorlauf jetzt, wir spinnen
über 60.000 CPUs hier in Harvard.

23
00:01:29,860 --> 00:01:32,810
Viele andere Organisationen
spinnen viele mehr.

24
00:01:32,810 --> 00:01:37,740
>> Die wichtigsten Lieferservice von dies
dass Skala ist jetzt nicht nur unvermeidlich,

25
00:01:37,740 --> 00:01:41,910
es passiert und es ist
auch weiterhin geschehen.

26
00:01:41,910 --> 00:01:44,760
Also lassen Sie uns für einen Moment, Art
der Rücklauf und sprechen sehr schnell

27
00:01:44,760 --> 00:01:50,530
über die Wissenschaft, meine Lieblings-
unterliegen, die wissenschaftliche Methode.

28
00:01:50,530 --> 00:01:53,180
>> Wenn Sie ein Wissenschaftler sind,
müssen Sie ein paar wichtige Dinge zu tun.

29
00:01:53,180 --> 00:01:56,140
Wenn Sie nicht diese Dinge tun können
nicht der Ansicht, selbst ein Wissenschaftler

30
00:01:56,140 --> 00:02:03,250
und Sie werden kämpfen, in der Lage,
verstehen Ihr Fachgebiet Disziplin.

31
00:02:03,250 --> 00:02:07,290
>> Also zunächst einmal, Sie formulieren würde
Ihre Frage, erzeugen Sie Hypothesen,

32
00:02:07,290 --> 00:02:09,289
aber noch wichtiger ist, Sie
vorhersagen Ihre results--

33
00:02:09,289 --> 00:02:13,090
Sie erraten, haben
was die Ergebnisse sein.

34
00:02:13,090 --> 00:02:19,560
Und dann endlich, testen Sie Ihre
Hypothese und analysieren Sie Ihre Ergebnisse.

35
00:02:19,560 --> 00:02:25,460
>> Also diese wissenschaftliche Methode ist
sehr wichtig in Computing.

36
00:02:25,460 --> 00:02:28,450
Computing sowohl der Vorhersage
und die Möglichkeit, Ihre Ergebnisse zu testen

37
00:02:28,450 --> 00:02:33,660
sind ein wichtiger Teil dessen, was wir brauchen,
in der wissenschaftlichen Methode zu tun.

38
00:02:33,660 --> 00:02:37,310
Diese Vorhersagen und Prüfungen
sind die wahren beiden Eckpfeiler

39
00:02:37,310 --> 00:02:42,350
der wissenschaftlichen Methode, und jedes
erfordern die bedeutendsten Fortschritte

40
00:02:42,350 --> 00:02:45,240
in der modernen Rechen.

41
00:02:45,240 --> 00:02:51,210
>> Die zwei Säulen der Wissenschaft sind, dass
der Theorie und der Experimente.

42
00:02:51,210 --> 00:02:54,300
Und in jüngerer Zeit,
Computing wird oft erwähnt,

43
00:02:54,300 --> 00:02:58,090
als die dritte Säule der Wissenschaft.

44
00:02:58,090 --> 00:03:01,440
Also, wenn Sie Schüler sind gerade diese,
Sie haben keinerlei Druck.

45
00:03:01,440 --> 00:03:03,960

46
00:03:03,960 --> 00:03:08,720
Dritte Säule der science-- keine große
Deal-- Computing, Art wichtig.

47
00:03:08,720 --> 00:03:14,000
So froh, dass dies die Rechenteil
der Informatikkurs 50.

48
00:03:14,000 --> 00:03:16,220
>> So genug der Hintergrund.

49
00:03:16,220 --> 00:03:20,226
Ich möchte, dass der Plan, um zu sagen, was
werden wir heute sprechen.

50
00:03:20,226 --> 00:03:22,870
Ich werde über einige Geschichte zu gehen.

51
00:03:22,870 --> 00:03:25,250
Ich werde erklären, warum wir hier haben.

52
00:03:25,250 --> 00:03:27,750
Ich werde über einige sprechen
der Verlauf der Rechen

53
00:03:27,750 --> 00:03:33,890
hier in Harvard, einige
Aktivitäten rund um Social Media,

54
00:03:33,890 --> 00:03:36,200
grün things-- sehr
leidenschaftlich über alle Dinge

55
00:03:36,200 --> 00:03:43,640
green-- storage-- Computer storage--
wie Chaos wirkt Scale-Out-out-Systeme,

56
00:03:43,640 --> 00:03:45,640
und Verteilungssysteme im Besonderen.

57
00:03:45,640 --> 00:03:48,473
>> Und dann werde ich auf einige berühren
der Scale-Out-Hardware, ist

58
00:03:48,473 --> 00:03:51,370
erforderlich ist, um in der Lage zu sein,
tun Computing im Maßstab.

59
00:03:51,370 --> 00:03:55,830
Und schließlich werden wir zu gehen
wrap up mit einigen fantastischen Wissenschafts.

60
00:03:55,830 --> 00:04:00,894
>> Also, lassen Sie uns eine Minute, um
Blick auf unsere eigentliche Geschichte.

61
00:04:00,894 --> 00:04:01,810
Computing hat sich weiterentwickelt.

62
00:04:01,810 --> 00:04:07,370
Also seit den 60er Jahren, die alle
der weg bis zur heutigen,

63
00:04:07,370 --> 00:04:11,260
wir im Grunde eine Änderung gesehen haben
Rahmen von zentralisierten Computing

64
00:04:11,260 --> 00:04:14,679
Computing zu dezentralisieren, um
Zusammenarbeit und unabhängige

65
00:04:14,679 --> 00:04:15,970
Computing und rechts wieder zurück.

66
00:04:15,970 --> 00:04:17,709
>> Und lassen Sie mich mit Anmerkungen zu versehen, dass ein wenig.

67
00:04:17,709 --> 00:04:20,370
Als wir anfingen, mit
Computer, hatten wir Mainframes.

68
00:04:20,370 --> 00:04:22,824
Sie waren übermäßig
teure Geräte.

69
00:04:22,824 --> 00:04:23,990
Alles musste geteilt werden.

70
00:04:23,990 --> 00:04:25,556
Die Rechen war komplex.

71
00:04:25,556 --> 00:04:29,060
Sie können sehen, sie durchflutete Räume und
gab es Betreibern und Bänder

72
00:04:29,060 --> 00:04:32,780
und alle Arten von Whirry,
clicky, spinny Geräte.

73
00:04:32,780 --> 00:04:39,930
>> Rund um die 70er Anfang der 80er Jahre begann man
um zu sehen, die Auswirkungen der Klimaanlagen.

74
00:04:39,930 --> 00:04:43,620
Also Sie fangen an Rechen sehen
starten, um wieder in den Labors erscheinen

75
00:04:43,620 --> 00:04:45,880
und sich näher.

76
00:04:45,880 --> 00:04:49,800
Der Aufstieg des Personal
Computer, sicher

77
00:04:49,800 --> 00:04:57,460
in den 80er Jahren, zu Beginn des
zehn Jahren wirklich verändert Computing.

78
00:04:57,460 --> 00:04:59,570
>> Und es gibt einen Anhaltspunkt in
den Titel, weil es

79
00:04:59,570 --> 00:05:04,080
hieß der Personal Computer,
was bedeutete es, Ihnen gehört.

80
00:05:04,080 --> 00:05:07,630
So wie die Entwicklung der
Computing fort,

81
00:05:07,630 --> 00:05:10,530
Menschen erkannt, dass ihre persönlichen
Computer war nicht wirklich groß genug,

82
00:05:10,530 --> 00:05:15,020
in der Lage sein, alles zu jeder Verdienst zu tun,
oder wesentliche Verdienst, in der Wissenschaft.

83
00:05:15,020 --> 00:05:17,790
>> Und so die Leute begannen,
Entwicklung Netzwerkgerät

84
00:05:17,790 --> 00:05:21,920
Treiber, um PCs zu verbinden
zusammen, um in der Lage, Cluster aufzubauen.

85
00:05:21,920 --> 00:05:26,430
Und so zeugte das Zeitalter
des Beowulf.

86
00:05:26,430 --> 00:05:32,470
Linux explodiert als Reaktion auf
proprietären Betriebssystem, sowohl kosten

87
00:05:32,470 --> 00:05:33,650
und Komplexität.

88
00:05:33,650 --> 00:05:36,530
>> Und dann, hier sind wir heute
wo wieder einmal sind wir

89
00:05:36,530 --> 00:05:40,610
Zimmer mit voller Computer konfrontiert
Ausrüstung und die Fähigkeit

90
00:05:40,610 --> 00:05:44,570
, seine Kreditkarte Swipe und erhalten
Zugang zu den EDV-Anlagen,

91
00:05:44,570 --> 00:05:45,290
Ferne.

92
00:05:45,290 --> 00:05:49,680
>> Und so können Sie dann sehen, in
Bezug auf die Geschichte aufprall

93
00:05:49,680 --> 00:05:52,180
wie wir Rechen
heute ist es auf jeden Fall

94
00:05:52,180 --> 00:05:56,090
von Maschine entwickelt
Zimmer voll von Computern

95
00:05:56,090 --> 00:05:59,160
durch einige Personal Computing
ganz rechts wieder zurück

96
00:05:59,160 --> 00:06:02,400
Maschinenräume voller Computer.

97
00:06:02,400 --> 00:06:06,620
>> Also das ist meine erste Cluster.

98
00:06:06,620 --> 00:06:10,170
So 2000, bauten wir ein
Computersystem in Europa

99
00:06:10,170 --> 00:06:13,900
um effektiv zu kommentieren
das menschliche Genom.

100
00:06:13,900 --> 00:06:16,521
Es gibt eine Menge von Technologie
auf der rechten Seite aufgelistet

101
00:06:16,521 --> 00:06:18,520
gibt, die leider
ist nicht mehr unter uns.

102
00:06:18,520 --> 00:06:23,460
Es ist deaktiviert auf den übergebenen
großartige Technologie in den Himmel.

103
00:06:23,460 --> 00:06:26,610
>> Die Maschine selbst ist wohl
Gegenwert von ein paar anständige Laptops

104
00:06:26,610 --> 00:06:29,020
heute, und dass nur eine Art zeigt Ihnen.

105
00:06:29,020 --> 00:06:36,260
Allerdings haben wir sorgfältig mit Anmerkungen versehen
das menschliche Genom und beide schützen lassen

106
00:06:36,260 --> 00:06:43,190
mit diesem Papier
Natur von den Sorgen der Daten

107
00:06:43,190 --> 00:06:45,380
als öffentlich oder privat.

108
00:06:45,380 --> 00:06:48,610
>> Also das ist genial, nicht wahr?

109
00:06:48,610 --> 00:06:50,280
Also haben wir einen menschlichen Genoms hat.

110
00:06:50,280 --> 00:06:51,510
Wir haben die Berechnung durchgeführt.

111
00:06:51,510 --> 00:06:53,400
Ich fühle mich sehr gefreut habe.

112
00:06:53,400 --> 00:06:59,090
Ich rollte bis zur Harvard im Jahr 2006,
Gefühl viel mit mir selbst weniger zufrieden.

113
00:06:59,090 --> 00:07:00,210
>> Dies ist, was ich geerbt.

114
00:07:00,210 --> 00:07:03,575
Dies ist eine abteilungs
Mail- und Dateiserver.

115
00:07:03,575 --> 00:07:05,450
Hier können Sie sehen, dass es
ein bisschen Klebeband

116
00:07:05,450 --> 00:07:07,710
dass wird verwendet, um das System zusammenzuhalten.

117
00:07:07,710 --> 00:07:09,890
Dies ist unsere Lizenz- und Druckserver.

118
00:07:09,890 --> 00:07:13,990
Ich bin mir ziemlich sicher, dass es vielleicht Passwörter
Auf einige dieser Post-it Notes.

119
00:07:13,990 --> 00:07:16,560

120
00:07:16,560 --> 00:07:17,360
>> Nicht großartig.

121
00:07:17,360 --> 00:07:18,530
Ziemlich weit von awesome.

122
00:07:18,530 --> 00:07:22,060
Und ja, ich dieses kleine Tabelle zu realisieren
dass ich dir gezeigt habe am Anfang

123
00:07:22,060 --> 00:07:25,350
zu teilen mit dem Eigentum
zurück zu teilen,

124
00:07:25,350 --> 00:07:27,930
dass wir brauchten, um das Spiel zu ändern.

125
00:07:27,930 --> 00:07:31,330
Und so das Spiel verändert wir
durch Anreize.

126
00:07:31,330 --> 00:07:34,250
Und so den Menschen, da dies
wenig Wikipedia-Artikel

127
00:07:34,250 --> 00:07:35,990
Hier steht, unsere ziel Kreaturen.

128
00:07:35,990 --> 00:07:39,250
Und das Studium der Anreiz
Strukturen ist wesentlich für die Studie

129
00:07:39,250 --> 00:07:41,100
der wirtschaftlichen Aktivität.

130
00:07:41,100 --> 00:07:44,580
>> So haben wir begonnen, einen Anreiz
unsere Dozenten und unsere Forscher.

131
00:07:44,580 --> 00:07:47,720
Und so sie Anreize wir mit
ein wirklich großes Computersystem.

132
00:07:47,720 --> 00:07:52,720
So im Jahr 2008 haben wir eine 4096
Prozessor machine-- 10 Racks,

133
00:07:52,720 --> 00:07:54,470
paar hundert Kilowatt Leistung.

134
00:07:54,470 --> 00:07:56,178
>> Was ich denke, ist
Interessanter ist es nicht

135
00:07:56,178 --> 00:07:58,300
Egal wo Sie sind im Zyklus.

136
00:07:58,300 --> 00:08:03,510
Die gleiche Menge Strom und
Rechen-, ist die Kraft, die konstant.

137
00:08:03,510 --> 00:08:06,270
Es war 200 Kilowatt, wenn wir
bauten Systemen in Europa.

138
00:08:06,270 --> 00:08:09,770
Es ist zwei hundert Kilowatt
im Jahr 2008, und das

139
00:08:09,770 --> 00:08:15,820
scheint die [sein? quanter?] von kleinen
universitäre Computersysteme.

140
00:08:15,820 --> 00:08:20,540
>> So Harvard today-- Vorspulen, ich bin kein
mehr traurig Panda, ziemlich glücklich panda.

141
00:08:20,540 --> 00:08:25,860
Wir haben rund 60 Tausend Lastenausgleich
CPUs und ihre Kletter dramatisch.

142
00:08:25,860 --> 00:08:28,780
Wir haben 15 Petabyte
Lagerung, auch klettern.

143
00:08:28,780 --> 00:08:30,720
Auch dies 200 Kilowatt
Schritt scheinen wir

144
00:08:30,720 --> 00:08:33,000
zu sein, fügte hinzu, dass
alle sechs Monate oder so.

145
00:08:33,000 --> 00:08:35,480
Viele, viele virtuelle Maschinen.

146
00:08:35,480 --> 00:08:37,620
Und was noch wichtiger ist,
etwa 1,8 Megawatt

147
00:08:37,620 --> 00:08:39,669
Forschungs Computing Equipment.

148
00:08:39,669 --> 00:08:41,820
>> Und ich werde kommen
zurück, dies später,

149
00:08:41,820 --> 00:08:46,913
, warum ich jetzt nicht mehr unbedingt
zu zählen, wie viel CPU die wir haben,

150
00:08:46,913 --> 00:08:48,980
aber wie groß ist die Stromrechnung.

151
00:08:48,980 --> 00:08:52,690
20 weitere so gewidmet
Forschungs Computing Mitarbeiter.

152
00:08:52,690 --> 00:08:57,250
Und was noch wichtiger ist, wir sind
beginnen, unsere GPGPU wachsen.

153
00:08:57,250 --> 00:09:05,030
Ich war erstaunt, wie viel von diesem gestaffelt
wird von Tag zu Tag Grundlage hinzugefügt.

154
00:09:05,030 --> 00:09:07,310
Also, Geschichtsstunde über, nicht wahr?

155
00:09:07,310 --> 00:09:11,280
>> Also, wie kommen wir dorthin von hier?

156
00:09:11,280 --> 00:09:14,560
Lassen Sie uns an einigen modernen
Scale-Out-Rechenbeispiele.

157
00:09:14,560 --> 00:09:18,290

158
00:09:18,290 --> 00:09:23,230
Ich bin ein bisschen besessen von der
Größe und Umfang der sozialen Medien.

159
00:09:23,230 --> 00:09:30,850
Es gibt eine Reihe von extrem
erfolgreiche Großrechen

160
00:09:30,850 --> 00:09:34,820
Organisationen jetzt auf dem Planeten,
Unterstützung und Dienstleistungen

161
00:09:34,820 --> 00:09:36,810
für uns alle.

162
00:09:36,810 --> 00:09:39,340
Also das ist der Haftungsausschluss.

163
00:09:39,340 --> 00:09:42,990
>> Und ich möchte mit einem Start
Anzahl der Unzen in einem Instagram.

164
00:09:42,990 --> 00:09:48,336
Es ist nicht wirklich ein
führen, um ein Witz, es ist

165
00:09:48,336 --> 00:09:50,460
nicht einmal so lustig,
tatsächlich, wenn man es sich denken.

166
00:09:50,460 --> 00:09:52,751
Aber wie auch immer, wir sind zu gehen
Blick auf Unzen in Instagram.

167
00:09:52,751 --> 00:09:55,260
Und wir starten
mit "My Biene und eine Blume."

168
00:09:55,260 --> 00:09:57,600
Ich [unverständlich] Gemeinde war
und ich nahm ein kleines Bild

169
00:09:57,600 --> 00:10:00,460
einer Biene auf einer Blume.

170
00:10:00,460 --> 00:10:03,270
Und dann fing ich an, darüber nachzudenken,
was bedeutet das eigentlich.

171
00:10:03,270 --> 00:10:07,013
Und ich machte dieses Foto von meinem Telefon
und gezählt, wie viele Bytes in ihm,

172
00:10:07,013 --> 00:10:09,070
und es ist etwa 256 KB.

173
00:10:09,070 --> 00:10:13,550
Die, als ich anfing, würde im Grunde
füllen eine 5 und 1/4 Zoll Diskette.

174
00:10:13,550 --> 00:10:15,340
Und begann zu denken, gut, das ist cool.

175
00:10:15,340 --> 00:10:18,630
>> Und ich begann zu sehen und zu tun
einige Forschung auf dem Netzwerk.

176
00:10:18,630 --> 00:10:22,490
Und ich fand heraus, dass Instagram
hat 200 Millionen MAU.

177
00:10:22,490 --> 00:10:25,105
Ich war eigentlich nicht so
sicher, was für ein MAU war.

178
00:10:25,105 --> 00:10:28,960
Und ein MAU, hier unten ist
ein monatlich aktive Nutzer.

179
00:10:28,960 --> 00:10:34,270
>> Also, 200 Millionen MAUs-- ziemlich cool.

180
00:10:34,270 --> 00:10:38,190
20 Milliarden photographs-- so
eine ganze Reihe von Fotos.

181
00:10:38,190 --> 00:10:42,300
60 Millionen neue Fotografien
jeden Tag

182
00:10:42,300 --> 00:10:46,990
kommen bei etwa 0,002 Gig pro Foto.

183
00:10:46,990 --> 00:10:51,290
Das ist etwa fünf Petabyte
Platten gerade recht.

184
00:10:51,290 --> 00:10:55,480
Und das ist wirklich nicht der zentrale Teil
von was wir reden.

185
00:10:55,480 --> 00:10:57,830
Das ist ein kleiner Fisch.

186
00:10:57,830 --> 00:11:00,710
Oder wie wir in England, kleine Kartoffeln sagen.

187
00:11:00,710 --> 00:11:05,050
>> Lassen Sie uns also einen Blick auf die echten Elefanten
in den room-- einzigartige Gesichter.

188
00:11:05,050 --> 00:11:09,170
Auch hier wollen wir messen
diese neue Quanten rufen Sie einen MAU.

189
00:11:09,170 --> 00:11:13,260
Facebook selbst hat 1,3 Milliarden MAUs.

190
00:11:13,260 --> 00:11:17,510
WhatsApp, die ich noch nicht einmal
gehört bis vor kurzem, es ist

191
00:11:17,510 --> 00:11:23,260
eine Art Nachrichtendienst,
500 Mio. MAUs.

192
00:11:23,260 --> 00:11:26,620
Instagram, die wir gerade
sprach von 200 Millionen MAU.

193
00:11:26,620 --> 00:11:29,370
Und Messenger, das ist
ein anderer Messaging-Dienst,

194
00:11:29,370 --> 00:11:31,120
ist auch 200 Millionen MAU.

195
00:11:31,120 --> 00:11:35,920
>> Also insgesamt, dass sich, es geht darum,
2,2 Milliarden Gesamt Nutzer.

196
00:11:35,920 --> 00:11:39,880
Offensichtlich gibt es einige Überschneidungen, aber das ist
entspricht einem Drittel des Planeten.

197
00:11:39,880 --> 00:11:44,270
Und sie etwas zu senden in die
Region 12 Milliarden Nachrichten pro Tag.

198
00:11:44,270 --> 00:11:46,680
Und wieder gibt es nur 7
Milliarden Menschen auf dem Planeten.

199
00:11:46,680 --> 00:11:48,550
Nicht jeder hat ein Smartphone.

200
00:11:48,550 --> 00:11:53,960
Also das ist verrückt Zahlen.

201
00:11:53,960 --> 00:12:02,050
>> Und ich werde argumentieren, dass es nicht
auch über die Lagerung oder die Rechen.

202
00:12:02,050 --> 00:12:05,610
Und, um das Lied zu zitieren,
es ist alles über die Grafik.

203
00:12:05,610 --> 00:12:09,045
Hier ist unsere schöne Meghan Trainor unten
Hier singt über alle Bass.

204
00:12:09,045 --> 00:12:12,570
Beachten Sie, sie hat auch eine ganze
wenig Bass herself-- 207,

205
00:12:12,570 --> 00:12:16,460
gut 218 Millionen Menschen gesehen haben
diese junge Dame zu singen ihr Lied.

206
00:12:16,460 --> 00:12:19,910
>> Also mein Argument ist es
es ist alles über die Grafik.

207
00:12:19,910 --> 00:12:23,480
Also nahmen wir einige Open-Source-Software
und haben zu einem Graph zu suchen.

208
00:12:23,480 --> 00:12:27,740
Und das ist LinkedIn, so dass diese
ist ein Facebook für alte Leute.

209
00:12:27,740 --> 00:12:29,910
Und so, das ist meine LinkedIn Graphen.

210
00:12:29,910 --> 00:12:34,080
Ich habe rund 1.200 Teilnehmer,
sogenannten "Friends".

211
00:12:34,080 --> 00:12:36,360
Und hier bin ich an der Spitze.

212
00:12:36,360 --> 00:12:38,140
Und hier ist alle Verbindungen.

213
00:12:38,140 --> 00:12:40,570
>> Nun, denken Sie zurück an die Instagram Geschichte.

214
00:12:40,570 --> 00:12:42,815
Jede von ihnen ist
nicht nur das Foto, es

215
00:12:42,815 --> 00:12:46,860
hat eine ganze Fülle von Verbindungen
zwischen dieser bestimmten Person

216
00:12:46,860 --> 00:12:48,220
und viele andere.

217
00:12:48,220 --> 00:12:52,190
Das ist Mittelstück ist entweder ein
Fehler im Zeichnen von Graphen-Algorithmus,

218
00:12:52,190 --> 00:12:55,982
oder dies vielleicht David
Malan, ich bin noch nicht sicher.

219
00:12:55,982 --> 00:12:57,690
So können Sie die neu zu zeichnen
Graphen in allerlei

220
00:12:57,690 --> 00:13:02,510
von ways-- gephi.gihub.io ist, wo
Sie können diese Software zu ziehen.

221
00:13:02,510 --> 00:13:05,410
Es ist wirklich cool zu sein
Lage, Gemeinden zu organisieren.

222
00:13:05,410 --> 00:13:08,640
Hier können Sie sehen, das ist Harvard und
verschiedene andere Orte, die ich gearbeitet habe,

223
00:13:08,640 --> 00:13:12,160
denn dies ist mein arbeitsbezogenen Daten.

224
00:13:12,160 --> 00:13:15,080
>> Also einfach über die Komplexität denken,
der grafischen Darstellung und der gesamte Daten

225
00:13:15,080 --> 00:13:17,070
dass Sie entlang ziehen mit.

226
00:13:17,070 --> 00:13:20,870
So der Zwischenzeit wieder auf Friendface, nicht wahr?

227
00:13:20,870 --> 00:13:24,360
Wir haben uns die Instagram Daten,
lag in der Größenordnung von fünf Petabyte.

228
00:13:24,360 --> 00:13:25,300
Keine große Sache.

229
00:13:25,300 --> 00:13:28,830
Noch eine ganze Reihe von Daten, aber keine große
beschäftigen im Groß Plan der Dinge.

230
00:13:28,830 --> 00:13:33,850
>> Von diesem Artikel auf der alten Internet,
"Skalieren des Facebook Data Warehouse

231
00:13:33,850 --> 00:13:36,250
zu 300 Petabyte. "

232
00:13:36,250 --> 00:13:38,110
Das ist eine ganz andere
Spiel-Wechsler jetzt,

233
00:13:38,110 --> 00:13:40,234
wenn Sie fangen an
denken, der Daten und der Grafik

234
00:13:40,234 --> 00:13:41,690
und was Sie mitbringen mit.

235
00:13:41,690 --> 00:13:47,480
Und ihre hohe Daten wächst von
der Größenordnung von 600 Terrabyte pro Tag.

236
00:13:47,480 --> 00:13:52,980
>> Nun, wissen Sie, nun ja, dann-
Ich meine, 600 Terrabyte pro Tag,

237
00:13:52,980 --> 00:13:55,670
300 petabytes-- sie
auch jetzt beginnen

238
00:13:55,670 --> 00:13:58,550
zu sehr besorgt über erhalten
wie man diese Sachen

239
00:13:58,550 --> 00:14:01,160
und um sicherzustellen, dass diese Daten sich im Bereich.

240
00:14:01,160 --> 00:14:04,630
Und dieser Herr hier,
Jay Parikh, sucht

241
00:14:04,630 --> 00:14:08,250
an, wie man eine exabyte Daten speichern.

242
00:14:08,250 --> 00:14:10,180
>> Nur für die von Ihnen
die gerade zusammen sind

243
00:14:10,180 --> 00:14:13,940
zu Hause, ein exabyte-- 10 auf die 18.

244
00:14:13,940 --> 00:14:18,210
Es hat seinen eigenen Wikipedia
Seite, es ist, dass große Nummer.

245
00:14:18,210 --> 00:14:23,120
Das ist die Größe und das Ausmaß dessen, was wir sind
suchen, um Daten zu speichern.

246
00:14:23,120 --> 00:14:27,090
Und diese Jungs sind nicht herumschlagen,
sie speichert diese Menge an Daten.

247
00:14:27,090 --> 00:14:29,550
Damit wird eines der Hinweise,
sie hier sehen

248
00:14:29,550 --> 00:14:32,185
ist für Rechenzentren
sogenannte kalte Lagerung.

249
00:14:32,185 --> 00:14:35,020

250
00:14:35,020 --> 00:14:36,470
>> Das bringt mich zu, grün.

251
00:14:36,470 --> 00:14:38,340
Und hier ist Kermit.

252
00:14:38,340 --> 00:14:43,050
Er und ich agree-- es ist extrem
schwierig, grün zu sein,

253
00:14:43,050 --> 00:14:44,920
aber wir geben unser Bestes.

254
00:14:44,920 --> 00:14:47,430
Kermit kann nichts dafür, er
die ganze Zeit, grün zu sein,

255
00:14:47,430 --> 00:14:49,945
seine grünen Heit nicht ausziehen haupt.

256
00:14:49,945 --> 00:14:55,410
>> So, als concepts-- ein
einige Arten von Kernkonzepte

257
00:14:55,410 --> 00:14:59,510
des Grüns, wenn es
bezieht sich auf Computer.

258
00:14:59,510 --> 00:15:05,510
Die eine, die das wichtigste ist,
ist die Langlebigkeit des Produkts.

259
00:15:05,510 --> 00:15:09,405
Wenn Ihr Gerät über eine kurze Lebensdauer,
Sie können per Definition nicht, seien sie grün.

260
00:15:09,405 --> 00:15:13,280
Die Energie getroffen werden, um eine Produktion
Plattenlaufwerk, ein Motherboard, ein Computer

261
00:15:13,280 --> 00:15:17,890
System, eine Tablette, was es auch
sein, die Lebensdauer Ihrer Systeme

262
00:15:17,890 --> 00:15:21,700
sind ein wichtiger Teil der grünen Sie sein können.

263
00:15:21,700 --> 00:15:27,960
>> Die wichtige Rolle, da alle,
bauen Software algorithms--

264
00:15:27,960 --> 00:15:30,455
Algorithmus ein teil
Wort für Software, nicht wahr?

265
00:15:30,455 --> 00:15:34,000
So ist Ihr Algorithmus Design
im Hinblick auf absolut entscheidend

266
00:15:34,000 --> 00:15:43,080
wie Sie in der Lage zu machen sind
schnelle und präzise Berechnungen zu verwenden

267
00:15:43,080 --> 00:15:44,710
die geringste Menge an Energie möglich.

268
00:15:44,710 --> 00:15:47,280
Und ich werde dies in einer etwas zu bekommen.

269
00:15:47,280 --> 00:15:51,270
>> Rechenzentrum design-- Sie haben gesehen,
dass wir bereits Tausende

270
00:15:51,270 --> 00:15:54,870
Abertausende von Maschinen, Sitz
in ruhiger Lage im kleinen, dunklen Ecken

271
00:15:54,870 --> 00:15:57,760
der Welt, Computing.

272
00:15:57,760 --> 00:16:01,670
Ressourcen allocation--, wie man
an die Rechen-, der Speicherung,

273
00:16:01,670 --> 00:16:03,840
durch das Netzwerk.

274
00:16:03,840 --> 00:16:08,530
Betriebssysteme sind ein wichtiger Teil der
Diese und viele Virtualisierungs

275
00:16:08,530 --> 00:16:12,080
um mehr packen und
mehr Rechen in einen kleinen Raum.

276
00:16:12,080 --> 00:16:15,530
>> Ich gebe Ihnen ein kleines Beispiel geben
von der Forschung Computing.

277
00:16:15,530 --> 00:16:18,220
Wir brauchten mehr ping, mehr
Leistung und mehr Rohr.

278
00:16:18,220 --> 00:16:21,030
Wir brauchten mehr größer,
besser, schneller Computer,

279
00:16:21,030 --> 00:16:23,390
und mussten weniger Saft verwenden.

280
00:16:23,390 --> 00:16:26,856
Und wir nicht arbeiten konnte, wie das geht.

281
00:16:26,856 --> 00:16:29,980
Ich weiß nicht, ob das Hashtag wie GoWest
vermutlich durch die Kardashian verwendet wurde,

282
00:16:29,980 --> 00:16:32,560
aber trotzdem, GoWest.

283
00:16:32,560 --> 00:16:33,220
Und das taten wir.

284
00:16:33,220 --> 00:16:36,610
>> Wir holten unser Betrieb
und wir zogen es heraus

285
00:16:36,610 --> 00:16:39,660
den westlichen Massachusetts
in einer kleinen Mühle Stadt

286
00:16:39,660 --> 00:16:45,000
genannt Holyoke, nördlich
von Chikopee und Springfield.

287
00:16:45,000 --> 00:16:49,280
Wir taten dies für eine Reihe von Gründen.

288
00:16:49,280 --> 00:16:55,150
Die wichtigste davon war, dass wir
hatte einen sehr, sehr großen Staudamm.

289
00:16:55,150 --> 00:17:00,080
Und das sehr große Damm ist in der Lage,
löschte 30 plus Megawatt Energie,

290
00:17:00,080 --> 00:17:02,980
und es war zu der Zeit nicht ausgelastet.

291
00:17:02,980 --> 00:17:06,170
>> Noch wichtiger ist, wir hatten auch
ein sehr kompliziertes Netzwerk

292
00:17:06,170 --> 00:17:07,254
Das war bereits vorhanden.

293
00:17:07,254 --> 00:17:09,711
Wenn Sie bei dem das Netz suchen
geht in den Vereinigten Staaten,

294
00:17:09,711 --> 00:17:11,230
es folgt den Bahngleisen.

295
00:17:11,230 --> 00:17:14,290
Dieses besondere Stück Netzwerk war
von unseren Kollegen und Freunden im Besitz

296
00:17:14,290 --> 00:17:16,480
am Massachusetts
Institute of Technology,

297
00:17:16,480 --> 00:17:19,720
und es ist im Grunde gebaut wurde
ganz heraus zu Route 90.

298
00:17:19,720 --> 00:17:24,760
>> So hatten wir eine große Fluss tick, Route 90
Zecken, wir hatten eine kurzen Weg von 100 Meilen,

299
00:17:24,760 --> 00:17:26,960
und ein langer Weg von über 1000 Meilen.

300
00:17:26,960 --> 00:17:29,890
Wir haben eine sehr große zu tun
Netzwerk Spleiß, wie Sie hier sehen können,

301
00:17:29,890 --> 00:17:32,990
im Grunde einen Link in, um
in der Lage, zu Holyoke verbinden,

302
00:17:32,990 --> 00:17:36,390
aber wir hatten alle die erforderliche
infrastructure-- ping, Macht, Rohr.

303
00:17:36,390 --> 00:17:37,280
Das Leben war gut.

304
00:17:37,280 --> 00:17:38,980
Und wieder, große Staumauer.

305
00:17:38,980 --> 00:17:42,120
>> So bauten wir im Grunde das Massachusetts
Grüne Hochleistungsrechnen

306
00:17:42,120 --> 00:17:42,850
Center.

307
00:17:42,850 --> 00:17:46,580
Das war eine Arbeit der Liebe durch fünf
universities-- MIT, Harvard, UMass,

308
00:17:46,580 --> 00:17:47,870
Northeastern und BU.

309
00:17:47,870 --> 00:17:49,554
Fünf-Megawatt-Tag an angeschlossene Last.

310
00:17:49,554 --> 00:17:51,845
Wir haben alle Arten von Klugheit
mit luftseitigen Economizer

311
00:17:51,845 --> 00:17:53,585
die Dinge grün zu halten.

312
00:17:53,585 --> 00:18:03,330
Und wir integrierten 640-odd-Racks,
Forschungsdatenverarbeitung gewidmet.

313
00:18:03,330 --> 00:18:08,770
>> Es war eine alte Brachfläche, so dass wir
hatte eine Rekultivierung und einige Aufräum

314
00:18:08,770 --> 00:18:10,500
und einige Aufräum der Website.

315
00:18:10,500 --> 00:18:13,590
Und dann haben wir begonnen
, die Anlage zu bauen

316
00:18:13,590 --> 00:18:19,710
und, boom-- schöne Anlage mit der
Fähigkeit, Sandkasten Computing laufen,

317
00:18:19,710 --> 00:18:24,430
Konferenzen und Seminare haben,
und auch eine massive Rechenzentrum Stock.

318
00:18:24,430 --> 00:18:26,007
>> Hier ist meine gute Selbst.

319
00:18:26,007 --> 00:18:27,590
Ich bin natürlich tragen die gleiche Jacke.

320
00:18:27,590 --> 00:18:29,423
Ich vielleicht nur ein
Jacke, aber es gibt mir

321
00:18:29,423 --> 00:18:34,030
und John Goodhue-- er der
Executive Director der Center--

322
00:18:34,030 --> 00:18:36,740
stehen im Maschinenraum
Etage, die, wie Sie sehen können,

323
00:18:36,740 --> 00:18:40,560
ist ziemlich dramatisch, und es
geht ein langer, langer Weg.

324
00:18:40,560 --> 00:18:44,830
>> Ich spiele oft Spiele Fahren
von Boston aus zu Holyoke,

325
00:18:44,830 --> 00:18:47,260
vorzugeben, dass ich bin ein TCP / IP-Paket.

326
00:18:47,260 --> 00:18:54,290
Und ich habe über meine Latenz sorgen
Herumfahren in meinem Auto.

327
00:18:54,290 --> 00:18:56,690
Also das ist die grüne Stück.

328
00:18:56,690 --> 00:19:00,070
Werfen wir also nur eine Minute
und darüber nachzudenken, Stacks.

329
00:19:00,070 --> 00:19:04,060
So dass wir sehr sorgfältig, um zu versuchen
bauen Rechenzentren effizient,

330
00:19:04,060 --> 00:19:08,770
effektiv zu berechnen, machen gute
Selektion für die Computerausrüstung

331
00:19:08,770 --> 00:19:12,060
und liefern mehr
wichtiger ist, unsere Anwendung,

332
00:19:12,060 --> 00:19:17,860
sei es ein Messaging-Service
oder eine wissenschaftliche Anwendung.

333
00:19:17,860 --> 00:19:19,110
>> Also hier sind die Stacks.

334
00:19:19,110 --> 00:19:22,762
So physikalische Schicht, die ganze
Weg durch application--

335
00:19:22,762 --> 00:19:25,220
in der Hoffnung, dass dies zu gehen
ein guter Teil des Kurses.

336
00:19:25,220 --> 00:19:31,450
OSI Sieben-Schichten-Modell grundsätzlich,
Sie leben, essen und atmen

337
00:19:31,450 --> 00:19:35,270
Diese gesamten Rechen Karriere.

338
00:19:35,270 --> 00:19:37,800
Das gesamte Konzept der physischen
infrastructure-- Drähte,

339
00:19:37,800 --> 00:19:40,080
Kabel, Rechenzentren, Links.

340
00:19:40,080 --> 00:19:42,190
Und das ist nur der Beschreibung der Netzwerk.

341
00:19:42,190 --> 00:19:44,780
>> Hier oben ist, und, natürlich,
das ist eine alte Rutsche,

342
00:19:44,780 --> 00:19:49,342
denn dies würde sagen, HTTP, weil
niemand kümmert sich um einfache Mail

343
00:19:49,342 --> 00:19:50,550
Transportprotokolle, nicht mehr.

344
00:19:50,550 --> 00:19:53,960
Es ist alles passiert in der HTTP-Raum.

345
00:19:53,960 --> 00:19:55,850
Also das ist eine Ebene des Stapels.

346
00:19:55,850 --> 00:19:59,460
>> Hier ist eine weitere Reihe von Stacks, wo Sie
einen Server, ein Sender, ein Hypervisor,

347
00:19:59,460 --> 00:20:02,470
Gast, binäre Bibliothek,
und dann Ihre Anwendung.

348
00:20:02,470 --> 00:20:06,070
Oder, in diesem Fall das Gerät
Fahrer, ein Linux-Kernel, nativen c,

349
00:20:06,070 --> 00:20:08,080
Java Virtual Machine,
Java-API, dann Java

350
00:20:08,080 --> 00:20:11,220
Anwendungen und so weiter und so fort.

351
00:20:11,220 --> 00:20:14,090
Dies ist eine Beschreibung
einer virtuellen Maschine.

352
00:20:14,090 --> 00:20:15,450
>> Heilige Stacks, Batman!

353
00:20:15,450 --> 00:20:18,260
Denken Sie darüber nach in
Bezug auf, wie viel Rechen

354
00:20:18,260 --> 00:20:20,850
Sie brauchen, um von zu bekommen
was hier geschieht,

355
00:20:20,850 --> 00:20:23,110
den ganzen Weg bis zum oberen
dieses Stapels, um dann

356
00:20:23,110 --> 00:20:26,840
können Sie die aktuell zu tun
Lieferung von der Anwendung.

357
00:20:26,840 --> 00:20:29,130
>> Und wenn Sie Art
zurückspulen und anfangen zu denken,

358
00:20:29,130 --> 00:20:33,450
über das, was es braucht, um liefern
eine Gleitkomma-Operation,

359
00:20:33,450 --> 00:20:37,650
Ihre Gleitkommaoperation ist eine Summe
der Sockel, die Anzahl der Kerne

360
00:20:37,650 --> 00:20:44,490
in die Steckdose, die eine Uhr,
Wie schnell kann die Uhr turnover--

361
00:20:44,490 --> 00:20:47,490
vier Gigahertz, zwei
gigahertz-- und dann die Nummer

362
00:20:47,490 --> 00:20:50,890
von Operationen möglich
tun in einem bestimmten Hertz.

363
00:20:50,890 --> 00:20:54,350
>> Also jene Mikroprozessoren heute
tun vier bis sechs Flops

364
00:20:54,350 --> 00:20:55,400
pro Taktzyklus.

365
00:20:55,400 --> 00:20:59,810
Und so ein Single-Core 2,5 Gig Uhr
hat eine theoretische Leistung

366
00:20:59,810 --> 00:21:03,490
von etwa ein Mega-FLOP, geben oder nehmen.

367
00:21:03,490 --> 00:21:05,940
>> Aber wie bei allem,
Wir haben die Wahl.

368
00:21:05,940 --> 00:21:12,280
So und Intel Core 2, Nehalem
Sandy Bridge, Haswell, AMD,

369
00:21:12,280 --> 00:21:13,920
nehmen Sie Ihre choices-- Intel Atom.

370
00:21:13,920 --> 00:21:17,670
Alle diese Prozessorarchitekturen
alle haben eine etwas andere Weise

371
00:21:17,670 --> 00:21:19,650
in der Lage zu fügen
zwei Zahlen,

372
00:21:19,650 --> 00:21:23,520
das ist im Grunde
ihren Zweck im Leben.

373
00:21:23,520 --> 00:21:24,535
Muss hart sein.

374
00:21:24,535 --> 00:21:27,100
Es gibt Millionen von ihnen sitzen
in Rechenzentren, jetzt aber.

375
00:21:27,100 --> 00:21:30,410
>> Sor, Flops pro watt--
das ist die große Sache.

376
00:21:30,410 --> 00:21:37,780
Also, wenn ich will mehr davon zu bekommen
durch diesen Stapel zu erhalten, schneller,

377
00:21:37,780 --> 00:21:41,800
Ich muss auf zu arbeiten, wie viele
Fließkomma-Operationen ein zweites,

378
00:21:41,800 --> 00:21:43,770
Was ich tun kann, und dann geben sie Watt.

379
00:21:43,770 --> 00:21:46,160
Und zum Glück, Leute
haben darüber nachgedacht.

380
00:21:46,160 --> 00:21:49,140
>> Es gibt also einen großen
bestreiten jedes Jahr zu sehen,

381
00:21:49,140 --> 00:21:52,310
, der die schnellste Computer bauen können
das kann eine Matrix diagonalisieren.

382
00:21:52,310 --> 00:21:53,980
Es nennt die Top 500.

383
00:21:53,980 --> 00:21:56,420
Sie nehmen die Spitze aus
die besten 500 Computer

384
00:21:56,420 --> 00:21:58,610
auf dem Planeten, kann
diagonalisieren Matrizen.

385
00:21:58,610 --> 00:22:00,760
Und Sie erhalten einige erstaunliche Ergebnisse.

386
00:22:00,760 --> 00:22:04,660
>> Viele dieser Maschinen sind
zwischen 10 und 20 Megawatt.

387
00:22:04,660 --> 00:22:09,380
Sie können Matrizen diagonalisieren
mäßig schnell.

388
00:22:09,380 --> 00:22:13,550
Sie geben nicht notwendigerweise diagonalisiert
sie so effizient pro Watt,

389
00:22:13,550 --> 00:22:18,060
so gab es diese großen Schub, zu betrachten
was eine grüne 500-Liste aussehen würde.

390
00:22:18,060 --> 00:22:20,360
Und hier ist die Liste von Juni.

391
00:22:20,360 --> 00:22:22,410
Es sollte eine neue sehr kurz sein.

392
00:22:22,410 --> 00:22:26,590
>> Und es ruft out-- ich nehme
die Anfang der bestimmten Liste.

393
00:22:26,590 --> 00:22:32,187
Es gibt zwei spezifische machines-- ein
vom Tokyo Institute of Technology

394
00:22:32,187 --> 00:22:34,520
und eine von Cambridge
University in Großbritannien.

395
00:22:34,520 --> 00:22:37,700
Und diese haben ziemlich erschütternd
Mega-Flops pro Watt Verhältnis.

396
00:22:37,700 --> 00:22:42,620
Dieser ist 4389 und die
nächste nach unten ist 3631.

397
00:22:42,620 --> 00:22:47,660
>> Ich werde den Unterschied zwischen zu erklären
diese beiden, in der nächsten Folie.

398
00:22:47,660 --> 00:22:51,320
Aber das sind diese
mittelgroße Testcluster.

399
00:22:51,320 --> 00:22:54,732
Dies sind nur 34
Kilowatt oder 52 Kilowatt.

400
00:22:54,732 --> 00:22:56,940
Es gibt einige größere
hier-- diesen bestimmten

401
00:22:56,940 --> 00:22:58,860
bei der Schweizerischen National
Supercomputing Centre.

402
00:22:58,860 --> 00:23:00,693
Die Botschaft
dafür ist, dass wir

403
00:23:00,693 --> 00:23:04,270
Versuch, Computer zu finden
dass effizient arbeiten können.

404
00:23:04,270 --> 00:23:09,860
>> Und so schauen wir uns an diesem Top
ein, niedlich genannt, die KFC.

405
00:23:09,860 --> 00:23:12,960
Und ein bisschen Werbung hier.

406
00:23:12,960 --> 00:23:15,730
Diese besondere Lebensmittelunternehmen
hat nichts damit zu tun.

407
00:23:15,730 --> 00:23:18,240
Es ist die Tatsache, dass
Dieses spezielle System

408
00:23:18,240 --> 00:23:23,830
wird in einem sehr eingeweicht
clevere Ölbasis enthält.

409
00:23:23,830 --> 00:23:27,590
Und so bekamen sie ihre
Huhn Friteuse Moniker

410
00:23:27,590 --> 00:23:30,040
wenn sie zuerst begonnen
bauen diese Art von Systemen.

411
00:23:30,040 --> 00:23:32,740
>> Aber im Grunde, was sie genommen haben
Hier ist eine Anzahl von Schaufeln,

412
00:23:32,740 --> 00:23:37,560
steckte sie in diesem
anspruchsvolle Mineralöl,

413
00:23:37,560 --> 00:23:40,979
und arbeitete heraus, wie Sie alle bekommen
die Vernetzung in und aus ihm heraus.

414
00:23:40,979 --> 00:23:42,895
Dann, nicht nur das,
sie es draußen so gesetzt haben

415
00:23:42,895 --> 00:23:46,095
dass es außerhalb Luftkühlung zu nutzen.

416
00:23:46,095 --> 00:23:47,520
Es war ziemlich beeindruckend.

417
00:23:47,520 --> 00:23:49,630
So können Sie alle tun müssen,
dieser Spielereien

418
00:23:49,630 --> 00:23:53,280
um diese Menge zu erhalten
Rechen geliefert für kleine Leistung.

419
00:23:53,280 --> 00:23:57,360
>> Und Sie sehen, das ist die Form
von wo die Dinge Überschrift.

420
00:23:57,360 --> 00:24:01,240
Die Herausforderung besteht darin, dass die regelmäßige Luft
Kühlung ist die Skalen

421
00:24:01,240 --> 00:24:08,459
und treibt viele der
Entwicklung sowohl regelmäßige Computing,

422
00:24:08,459 --> 00:24:09,750
und High Performance Computing.

423
00:24:09,750 --> 00:24:11,080
Also, das ist ziemlich störend.

424
00:24:11,080 --> 00:24:13,280
Ich denke, das ist faszinierend.

425
00:24:13,280 --> 00:24:15,530
Es ist ein bisschen chaotisch, wenn Sie
versuchen, die Festplattenlaufwerke austauschen,

426
00:24:15,530 --> 00:24:18,090
aber es ist eine wirklich coole Idee.

427
00:24:18,090 --> 00:24:22,200
>> Also nicht nur das, es gibt
eine ganze Reihe von Arbeiten

428
00:24:22,200 --> 00:24:25,450
die um das, was wir gebaut
Aufruf der Open Compute Project.

429
00:24:25,450 --> 00:24:29,400
Und so mehr darüber
ein wenig später.

430
00:24:29,400 --> 00:24:32,740
Aber die Industrie dem Start
erkennen, dass die Reinfälle pro Watt

431
00:24:32,740 --> 00:24:33,670
wird immer wichtiger.

432
00:24:33,670 --> 00:24:39,256
Und Sie, wie die Leute hier, wie
Sie Algorithmen zu entwerfen

433
00:24:39,256 --> 00:24:41,130
und Sie entwerfen Sie Ihre
Code, sollten Sie wissen,

434
00:24:41,130 --> 00:24:43,620
dass Ihr Code kann
haben einen Dominoeffekt.

435
00:24:43,620 --> 00:24:48,380
>> Als Mark saß hier in seinem
Zimmer im Studentenwohnheim schreibt Facebook 1.0,

436
00:24:48,380 --> 00:24:51,050
Ich bin mir ziemlich sicher, er hatte einen Blick
dass es im Begriff war riesig.

437
00:24:51,050 --> 00:24:54,945
Aber wie groß es auf die sein
Umwelt ist ein großer dealio.

438
00:24:54,945 --> 00:24:58,340
Und so alle YA'LL konnte
kommen mit Algorithmen

439
00:24:58,340 --> 00:25:01,370
dass die nächste Herausforderung sein könnte
Sache für Leute wie mich,

440
00:25:01,370 --> 00:25:02,700
versuchen, Systemen laufen.

441
00:25:02,700 --> 00:25:07,360
>> Also lasst uns einfach darüber nachdenken,
realen Leistungsgrenzen.

442
00:25:07,360 --> 00:25:09,930
Dieses Papier von Landauer--
ist keine neue Sache.

443
00:25:09,930 --> 00:25:12,480
1961 diese veröffentlicht wurde
im IBM Journal.

444
00:25:12,480 --> 00:25:15,590
Dies ist die kanonische
"Irreversibilität und Wärme

445
00:25:15,590 --> 00:25:17,630
Generation in der Computing-Prozess. "

446
00:25:17,630 --> 00:25:22,050
Und so argumentierte er, dass
Maschinen unausweichlich

447
00:25:22,050 --> 00:25:25,070
führen logistischen Funktionen,
keine eindeutige inverse.

448
00:25:25,070 --> 00:25:29,130
>> So dass der gesamte Teil
ist, dass bereits in den 60er Jahren,

449
00:25:29,130 --> 00:25:31,890
Leute wussten, dass dies
zu einem Problem werden.

450
00:25:31,890 --> 00:25:37,080
Und so das Gesetz der Grenzen, sagte 25
Grad C, eine Art kanonischen Raum

451
00:25:37,080 --> 00:25:41,120
Temperatur, die Grenz
stellt 0,1 Elektronenvolt.

452
00:25:41,120 --> 00:25:44,920
Aber theoretisch ist diese
Die Theorie, Computerspeicher,

453
00:25:44,920 --> 00:25:51,410
die bei dieser Grenze könnte
auf eine Milliarde Bits ein zweites geändert.

454
00:25:51,410 --> 00:25:54,620
>> Ich weiß nicht wie es euch geht, aber nicht
stoßen auf viele eine Milliarde Bits

455
00:25:54,620 --> 00:25:57,190
eine zweite Datenrate Austausch.

456
00:25:57,190 --> 00:26:01,360
Das Argument war, dass nur
2,8 Billionen von einem Watt Leistung

457
00:26:01,360 --> 00:26:03,180
sollte immer erweitert werden.

458
00:26:03,180 --> 00:26:08,160
>> In Ordnung, realen Welt example--
dies ist meine Stromrechnung.

459
00:26:08,160 --> 00:26:10,347
Ich bin 65% Prozent
das schöne Rechenzentrum

460
00:26:10,347 --> 00:26:11,930
Habe ich Ihnen gezeigt, in dieser besonderen Zeit.

461
00:26:11,930 --> 00:26:15,520
Dies ist im letzten Jahr im Juni.

462
00:26:15,520 --> 00:26:21,300
Ich habe eine ältere Version genommen, damit wir
kann und Art anonymisieren ein wenig.

463
00:26:21,300 --> 00:26:25,470
Ich verbrachte $ 45.000 ein
Monat für Energie gibt.

464
00:26:25,470 --> 00:26:34,990
>> Also der Grund dafür ist es, dass wir
haben mehr als 50.000 Vorgänge im Raum.

465
00:26:34,990 --> 00:26:38,110
So könnten Sie Ihre eigenen vorstellen
Wohnstromrechnung

466
00:26:38,110 --> 00:26:39,540
ist, dass hoch?

467
00:26:39,540 --> 00:26:46,180
Aber es war für ein 199 Mio.
Wattstunden mehr als einem Monat.

468
00:26:46,180 --> 00:26:51,670
>> So ist die Frage, die ich stellen ist, können Sie
vorstellen, Herr Zuckerberg die Stromrechnung?

469
00:26:51,670 --> 00:26:54,730
Mine ist ziemlich groß, und ich kämpfen.

470
00:26:54,730 --> 00:26:56,600
Und ich bin nicht allein ist.

471
00:26:56,600 --> 00:26:59,450
Es gibt eine Menge Leute,
mit großen Rechenzentren.

472
00:26:59,450 --> 00:27:04,800
Und so, ich denke, voll disclosure--
meine Facebook Freunde ein wenig seltsam.

473
00:27:04,800 --> 00:27:07,900
>> Also mein Facebook-Freund ist
die Prineville Rechenzentrum,

474
00:27:07,900 --> 00:27:14,030
die eine der größten Facebook,
neuesten, energieärmsten Rechenzentrum.

475
00:27:14,030 --> 00:27:19,360
Und sie schreiben mir, Dinge wie
Energienutzung Effizienz,

476
00:27:19,360 --> 00:27:24,020
nach wie effektiv die Daten
Zentrum gegenüber, wie viel Energie Sie

477
00:27:24,020 --> 00:27:26,370
Inbetriebnahme darauf, wie viel
Wasser nutzen sie, was ist

478
00:27:26,370 --> 00:27:27,810
Die Feuchtigkeit und Temperatur.

479
00:27:27,810 --> 00:27:29,980
>> Und sie haben diese
schöne, schöne Grundstücke.

480
00:27:29,980 --> 00:27:32,600
Ich denke, dies ist ein
genial Facebook-Seite,

481
00:27:32,600 --> 00:27:35,400
aber ich denke, ich bin ein wenig seltsam.

482
00:27:35,400 --> 00:27:39,930
>> So eine Sache mehr Leistung,
Forschungs Computing, die ich tue

483
00:27:39,930 --> 00:27:44,060
unterscheidet sich wesentlich
was Facebook und Yahoo und Google

484
00:27:44,060 --> 00:27:50,020
und anderen On-Demand, voll,
immer Angebot.

485
00:27:50,020 --> 00:27:53,530
Und so habe ich den Vorteil, dass bei
ISO New England-- und ISO New England

486
00:27:53,530 --> 00:27:58,910
hilft die Energie eingestellt
Raten für die Region.

487
00:27:58,910 --> 00:28:01,110
>> Und es sagt, dass es Verlängerung
eine Anforderung für die Verbraucher

488
00:28:01,110 --> 00:28:05,870
freiwillig zu sparen hohe Energie,
aufgrund der hohen Hitze und Feuchtigkeit.

489
00:28:05,870 --> 00:28:08,680
Und das war wieder am 18. Juli.

490
00:28:08,680 --> 00:28:12,600
Und so bin glücklich Tweet zurück, Hey,
ISO New England, Grün Harvard.

491
00:28:12,600 --> 00:28:14,880
Wir tun unser Teil über
hier in der Forschung Computing.

492
00:28:14,880 --> 00:28:16,760
Und das ist, weil wir die Wissenschaft zu tun.

493
00:28:16,760 --> 00:28:20,380
>> Und so sehr die Leute sagen, die Wissenschaft
die niemals schläft, kann die Wissenschaft warten.

494
00:28:20,380 --> 00:28:25,030
So sind wir in der Lage, den Ruhezustand versetzen unsere
Systeme, profitieren Sie von Klasse Preisen

495
00:28:25,030 --> 00:28:30,550
auf unserer Stromrechnung, und
Hilfe im ganzen New England

496
00:28:30,550 --> 00:28:35,910
Region durch den Abbau von
viele Megawatt Last.

497
00:28:35,910 --> 00:28:40,020
Also das ist die einzigartige Sache,
unterscheidet sich von wissenschaftlichen Rechnens Daten

498
00:28:40,020 --> 00:28:48,890
Zentren und solche, die es
in voller Produktion 24/7.

499
00:28:48,890 --> 00:28:51,670
>> Lassen Sie uns so nehmen Sie nur einen Gang hier.

500
00:28:51,670 --> 00:28:55,170
Also, ich möchte, um zu diskutieren
Chaos ein wenig.

501
00:28:55,170 --> 00:28:59,900
Und ich möchte es in setzen
die Schirmherrschaft der Lagerung.

502
00:28:59,900 --> 00:29:03,150
Also für diejenigen, die Art
des Kampfes wurden

503
00:29:03,150 --> 00:29:08,680
bekommen ihre Kopf herum, was Petabyte
Stau aussehen, dies ein Beispiel.

504
00:29:08,680 --> 00:29:11,660
Und das ist die Art von Sachen
Ich beschäftige mich mit der ganzen Zeit.

505
00:29:11,660 --> 00:29:15,550
>> Jede dieser kleinen Jungs
ist ein Vier-Terabyte-Festplatte,

506
00:29:15,550 --> 00:29:17,420
schauen Sie sich die Art von zählen sie auf.

507
00:29:17,420 --> 00:29:21,370
Wir bekommen jetzt zwischen
ein bis 1 und 1/2 petabytes

508
00:29:21,370 --> 00:29:22,970
in einem Standard-Industrie-Rack.

509
00:29:22,970 --> 00:29:26,430
Und wir haben Zimmer und Zimmer, wie Sie
sah in dieser früheren Bild mit John

510
00:29:26,430 --> 00:29:31,230
und ich, voll von diesen Gestellen der Ausrüstung.

511
00:29:31,230 --> 00:29:40,400
So ist es immer sehr, sehr einfach
zu massiven Storage-Arrays erstellen

512
00:29:40,400 --> 00:29:44,140
>> Es ist meistens einfach innerhalb von Unix zu
Art Zählen wie die Dinge laufen.

513
00:29:44,140 --> 00:29:48,270
Das ist also zählen, wie viele
MAU Punkte habe ich dort ankam.

514
00:29:48,270 --> 00:29:50,880
Also das ist 423 Schnittpunkte.

515
00:29:50,880 --> 00:29:55,660
Und dann, wenn ich keine etwas skizzen awk, I
summieren sich in diesem speziellen System,

516
00:29:55,660 --> 00:29:59,080
gab es 7,3 Petabyte
verfügbarer Speicher.

517
00:29:59,080 --> 00:30:01,350
>> Also das ist eine Menge Zeug.

518
00:30:01,350 --> 00:30:03,030
Und Lagerung ist wirklich schwer.

519
00:30:03,030 --> 00:30:06,850
Und doch, aus irgendeinem Grund,
dies ist ein Trend der Branche.

520
00:30:06,850 --> 00:30:11,500
Immer, wenn ich an unsere Forscher sprechen
und unserer Fakultät und sagen:

521
00:30:11,500 --> 00:30:14,180
hey, ich kann Speicher für Sie ausführen.

522
00:30:14,180 --> 00:30:17,690
Leider habe ich zu
sich die Kosten der Speicherung.

523
00:30:17,690 --> 00:30:19,430
Ich dieses Geschäft.

524
00:30:19,430 --> 00:30:23,300
Und die Leute verweisen Newegg
oder sie Staples verweisen

525
00:30:23,300 --> 00:30:27,040
oder wie viel sie ein kaufen können
Einzel Terabyte-Festplatte für.

526
00:30:27,040 --> 00:30:29,390
>> Also das, werden Sie feststellen,
hier, dass es einen Anhaltspunkt.

527
00:30:29,390 --> 00:30:31,310
Es gibt ein Plattenlaufwerk hier.

528
00:30:31,310 --> 00:30:33,290
Und wenn wir zurückgehen, ich habe viele.

529
00:30:33,290 --> 00:30:36,130
Nicht nur, dass ich viele, ich habe
anspruchsvolle Verbindungen

530
00:30:36,130 --> 00:30:38,750
in der Lage sein Stich sein
diese Dinge zusammen.

531
00:30:38,750 --> 00:30:44,080
Damit ist das Risiko mit diesen großen assoziiert
Speicher-Arrays ist nicht unbedeutend.

532
00:30:44,080 --> 00:30:46,370
>> In der Tat, um das nahmen wir
Internet und wir schrieben

533
00:30:46,370 --> 00:30:51,670
ein wenig Geschichte über einen wohlmeinenden,
sanftmütigen Direktor der Forschung

534
00:30:51,670 --> 00:30:54,640
computing-- geschieht, ein haben
seltsamen Englisch accent-- versuchen

535
00:30:54,640 --> 00:30:59,930
um an einen Forscher erklären, was die
kein Unterstrich Backup-Ordner tatsächlich

536
00:30:59,930 --> 00:31:01,070
gemeint.

537
00:31:01,070 --> 00:31:05,690
Es war eine lange, kleine Geschichte,
gut vier Minuten nach Entdeckung.

538
00:31:05,690 --> 00:31:09,380
>> Und Hinweis, ich habe einen schrecklich
viel weniger Platz als die Dame

539
00:31:09,380 --> 00:31:11,800
dass singt über die ganze Bass.

540
00:31:11,800 --> 00:31:13,910
Wir sind nicht wenige Konten niedriger.

541
00:31:13,910 --> 00:31:16,160
Aber wie auch immer, ist dies ein
wichtige Sache zu denken,

542
00:31:16,160 --> 00:31:18,532
in Bezug auf das, was schief gehen könnte.

543
00:31:18,532 --> 00:31:20,990
Also, wenn ich eine Festplatte, und
Ich werfe es in einer Unix-Maschine,

544
00:31:20,990 --> 00:31:24,300
und ich mit dem Schreiben beginnen Freizeitangeboten.Zum,
da ist ein Magnet, da ist ein Antriebskopf,

545
00:31:24,300 --> 00:31:30,150
gibt es angeblich eine Eins oder eine Null
wird sich auf diesem Gerät geschrieben.

546
00:31:30,150 --> 00:31:32,180
>> Motors-- spinny, twirly
Dinge immer zu brechen.

547
00:31:32,180 --> 00:31:33,490
Denken Sie an Dinge, die zu brechen.

548
00:31:33,490 --> 00:31:35,170
Es ist immer spinny gewesen, twirly Dinge.

549
00:31:35,170 --> 00:31:38,560
Drucker, Festplatten,
Motorfahrzeuge usw.

550
00:31:38,560 --> 00:31:40,590
Alles, was sich bewegt, ist wahrscheinlich zu brechen.

551
00:31:40,590 --> 00:31:42,575
>> So können Sie Motoren benötigen,
müssen fahren Firmware,

552
00:31:42,575 --> 00:31:47,110
Sie brauchen SAS / SATA-Controller, Kabel,
Firmware der SAS / SATA-Controller,

553
00:31:47,110 --> 00:31:48,530
niedrigen Niveau Blöcke.

554
00:31:48,530 --> 00:31:54,580
Wählen Sie Ihre Speicher-Controller-Datei
System-Code, je nachdem, welcher einen kann es sein,

555
00:31:54,580 --> 00:31:56,780
wie Sie die Dinge zusammenzufügen.

556
00:31:56,780 --> 00:32:00,956
Und Ihre virtuellen Speichermanager
Seiten, DRAM holen und speichert.

557
00:32:00,956 --> 00:32:02,705
Dann erhalten Sie eine andere
stapeln, welche Art ist

558
00:32:02,705 --> 00:32:05,440
von unten in der Liste auf diese
ein, Algorithmen, User.

559
00:32:05,440 --> 00:32:09,050
>> Und wenn Sie diese multiplizieren
up, weiß ich nicht, wie viele,

560
00:32:09,050 --> 00:32:11,640
es gibt eine Menge von Orten
wo Sachen seitlich gehen.

561
00:32:11,640 --> 00:32:14,430
Ich meine, das ist ein Beispiel über Mathematik.

562
00:32:14,430 --> 00:32:18,070
Aber es ist eine Art von Spaß zu denken
wie viele Möglichkeiten Dinge schief gehen könnte,

563
00:32:18,070 --> 00:32:21,650
nur für ein Plattenlaufwerk.

564
00:32:21,650 --> 00:32:25,440
Wir sind schon bei 300 Petabyte, also
vorstellen, die Anzahl der Festplattenlaufwerke

565
00:32:25,440 --> 00:32:27,741
Sie müssen bei 300 Petabyte
dass die schief gehen können.

566
00:32:27,741 --> 00:32:28,240

567
00:32:28,240 --> 00:32:30,390
Nicht nur dass-- also ist das Speicher.

568
00:32:30,390 --> 00:32:34,220
Und das eine Anspielung auf die
Person, die ich würde gerne sehen,

569
00:32:34,220 --> 00:32:38,780
Geben Bühne verlassen, die
ist das Chaos Monkey.

570
00:32:38,780 --> 00:32:43,140
Also an einem bestimmten Punkt, auch wird es
größer ist als nur das Diskettenlaufwerk

571
00:32:43,140 --> 00:32:43,920
Problem.

572
00:32:43,920 --> 00:32:50,610
>> Und ja, diese feinen Damen und Herren
dass führen Sie einen Streaming-Video-Service

573
00:32:50,610 --> 00:32:55,430
erkannte, dass ihre Computer waren
auch riesig und auch sehr kompliziert

574
00:32:55,430 --> 00:33:00,010
und auch die Bereitstellung Service
zu einem schrecklichen eine Menge Leute.

575
00:33:00,010 --> 00:33:05,180
Sie haben 37 Millionen Mitglieder-- bekam und
vielleicht ein Jahr dieses Dia oder so old--

576
00:33:05,180 --> 00:33:07,350
Tausende von Geräten.

577
00:33:07,350 --> 00:33:10,810
Es gibt Milliarden von Stunden Video.

578
00:33:10,810 --> 00:33:13,600
Sie melden Sie sich Milliarden von Ereignissen pro Tag.

579
00:33:13,600 --> 00:33:17,330
>> Und Sie sehen, die meisten Leute zu beobachten
die Glotze später am Abend,

580
00:33:17,330 --> 00:33:19,429
und es überwiegt bei weitem alles, was.

581
00:33:19,429 --> 00:33:21,220
Und ja, sie wollten
in der Lage sein, um sicherzustellen,

582
00:33:21,220 --> 00:33:24,854
dass der Service war und
zuverlässige und für sie arbeiten.

583
00:33:24,854 --> 00:33:27,020
So kamen sie auf diese
Ding namens Chaos Monkey.

584
00:33:27,020 --> 00:33:29,000
Es ist Stück Software
die, wenn Sie denken,

585
00:33:29,000 --> 00:33:34,190
spricht über den Titel
dieser gesamte Präsentation,

586
00:33:34,190 --> 00:33:36,530
Scale-Out bedeutet, dass Sie
sollte dieses Zeug zu testen.

587
00:33:36,530 --> 00:33:38,585
Es ist nicht gut nur mit
eine Million Maschinen.

588
00:33:38,585 --> 00:33:40,460
Also das schöne an
das ist, Chaos Affe

589
00:33:40,460 --> 00:33:43,090
ist ein Dienst,
identifiziert Gruppen von Systemen

590
00:33:43,090 --> 00:33:47,220
und zufällig endet ein
der Systeme in einer Gruppe.

591
00:33:47,220 --> 00:33:48,429
Ehrfürchtig.

592
00:33:48,429 --> 00:33:50,220
So dass ich nicht zu wissen,
Sie, aber wenn ich je

593
00:33:50,220 --> 00:33:52,990
baute ein System, das auf andere angewiesen
Systeme miteinander zu reden,

594
00:33:52,990 --> 00:33:55,865
Sie einer von ihnen nehmen, die
Wahrscheinlichkeit, dass die ganze Sache arbeiten,

595
00:33:55,865 --> 00:33:57,130
rasch abnimmt.

596
00:33:57,130 --> 00:34:00,475
>> Und so dieses Stück Software läuft
um Netflix Infrastruktur.

597
00:34:00,475 --> 00:34:03,100
Zum Glück, sagt, dass es nur in läuft
Geschäftszeiten in der Absicht,

598
00:34:03,100 --> 00:34:05,810
dass Ingenieure beraten
wach und in der Lage, zu reagieren.

599
00:34:05,810 --> 00:34:08,020
Das sind also die Typen
Dinge, die wir jetzt sind

600
00:34:08,020 --> 00:34:13,360
mit zu tun, um unsere Rechen stören
Umgebungen zu Chaos vorstellen

601
00:34:13,360 --> 00:34:15,739
und die Komplexität einzuführen.

602
00:34:15,739 --> 00:34:19,139
>> Also, wer in ihr Recht
Geist, freiwillig wählen würde

603
00:34:19,139 --> 00:34:22,540
mit einem Chaos Affe arbeiten?

604
00:34:22,540 --> 00:34:24,150
Hang on, scheint er zu mir hin.

605
00:34:24,150 --> 00:34:28,719
Nun, ich denke, ich should-- niedlich.

606
00:34:28,719 --> 00:34:32,909
Aber das Problem ist, dass Sie
nicht bekommen, die Wahl.

607
00:34:32,909 --> 00:34:37,440
Das Chaos Affe, wie Sie
kann sehen, wählt man.

608
00:34:37,440 --> 00:34:42,650
>> Und das ist das Problem mit Computing
im Maßstab ist, dass man nicht vermeiden.

609
00:34:42,650 --> 00:34:49,989
Es ist eine Unvermeidlichkeit der Komplexität
und der Umfang und der Evolution,

610
00:34:49,989 --> 00:34:53,280
in gewisser Weise, der Rechenkompetenz.

611
00:34:53,280 --> 00:34:55,510
Und denken Sie daran, dies ist
eine Sache zu erinnern,

612
00:34:55,510 --> 00:35:00,030
Chaos Monkeys Liebe
snowflakes-- Liebe Schneeflocken.

613
00:35:00,030 --> 00:35:03,470
Ein snowflake-- wir erklärte der
Chaos Monkey-- aber eine Schneeflocke

614
00:35:03,470 --> 00:35:09,630
ist ein Server, der einzigartig ist und
Sonder und zart und individuelle

615
00:35:09,630 --> 00:35:11,770
und wird nie reproduziert werden.

616
00:35:11,770 --> 00:35:14,790
>> Oft finden wir Schneeflocke
Service in unserer Umwelt.

617
00:35:14,790 --> 00:35:16,700
Und wir versuchen immer, und
schmelzen Schneeflocke-Service.

618
00:35:16,700 --> 00:35:18,880
Aber wenn Sie einen Server zu finden
in Ihrer Umgebung

619
00:35:18,880 --> 00:35:23,240
das ist entscheidend für die Langlebigkeit
Ihrer Organisation und es schmilzt,

620
00:35:23,240 --> 00:35:25,300
Sie können nicht es wieder zusammen.

621
00:35:25,300 --> 00:35:28,071
So Chaos Monkey Aufgabe war es,
gehen und beenden Instanzen.

622
00:35:28,071 --> 00:35:30,820
Wenn das Chaos Affe schmilzt das
Schneeflocke, du bist über, sind Sie fertig.

623
00:35:30,820 --> 00:35:34,390

624
00:35:34,390 --> 00:35:37,950
Ich will reden
einige Hardware, die wir sind

625
00:35:37,950 --> 00:35:40,415
Sehen in Bezug auf die Art
Scale-out-Aktivitäten zu.

626
00:35:40,415 --> 00:35:43,810
Und einige einzigartige Dinge, die in sind
und um das Wissenschafts Aktivität.

627
00:35:43,810 --> 00:35:46,990
Wir beginnen jetzt, um zu sehen, erinnern
Diese Einheit der Ausgabe: Dieser Gepäckträger?

628
00:35:46,990 --> 00:35:51,780
Das ist also ein Rack von GPGPUs-- so allgemein
Zweck Grafikprozessoren.

629
00:35:51,780 --> 00:35:55,790
>> Wir haben diese sich in unserer Datenbank
Zentrum, etwa 100 Meilen entfernt.

630
00:35:55,790 --> 00:35:59,780
Diese besondere Rack
ist etwa 96 Tera-FLOPS

631
00:35:59,780 --> 00:36:04,090
der mit einfacher Genauigkeit Mathematik in der Lage
zu liefern, durch die Hintertür davon.

632
00:36:04,090 --> 00:36:10,530
Und wir haben, um 130-odd
Karten in einer Instanz

633
00:36:10,530 --> 00:36:16,620
dass wir-- mehrere
Racks dieser Instanz.

634
00:36:16,620 --> 00:36:22,730
>> Das ist also im Sinne interessant, dass
die für allgemeine Zwecke Grafiken Prozesse

635
00:36:22,730 --> 00:36:27,880
in der Lage, Mathematik unglaublich tun
schnell für sehr geringe Mengen an Energie.

636
00:36:27,880 --> 00:36:32,060
Es gibt also eine große Steigerung in
die wissenschaftlichen Rechnens Bereichen,

637
00:36:32,060 --> 00:36:36,400
Blick auf Grafiken
Verarbeitungseinheiten in einem großen Weg.

638
00:36:36,400 --> 00:36:41,990
>> Also lief ich einige Mcollective
durch unsere Puppen Infrastruktur

639
00:36:41,990 --> 00:36:45,330
gestern, sehr aufgeregt.

640
00:36:45,330 --> 00:36:48,260
knapp einem Petaflop
der mit einfacher Genauigkeit.

641
00:36:48,260 --> 00:36:52,440
Gerade hier, dies klar sein
wenig Multiplikator 3,95.

642
00:36:52,440 --> 00:36:54,820
Doppel-Präzisionsberechnungen
würde etwa 1,2 sein,

643
00:36:54,820 --> 00:36:57,010
aber meine Twitter-Feed
sah viel besser, wenn ich

644
00:36:57,010 --> 00:37:02,670
sagte, dass wir fast ein Petaflop hatte
der mit einfacher Genauigkeit GPGPUs.

645
00:37:02,670 --> 00:37:04,220
>> Aber es ist es immer.

646
00:37:04,220 --> 00:37:06,280
Es wird langsam zu sein
sehr, sehr beeindruckend.

647
00:37:06,280 --> 00:37:08,550
Und warum tun wir das?

648
00:37:08,550 --> 00:37:11,570
Aufgrund der Quantenchemie,
ua

649
00:37:11,570 --> 00:37:15,300
aber wir fangen an, entwerfen
einige neue Photovoltaik.

650
00:37:15,300 --> 00:37:20,210
>> Und so Alan Aspuru-Guzik, der eine
Professor in chemistry-- meinem Partner

651
00:37:20,210 --> 00:37:22,390
in crime-- für den letzten Jahren.

652
00:37:22,390 --> 00:37:25,660
Wir haben seither um die
Umschlag auf Computing.

653
00:37:25,660 --> 00:37:30,250
Und die GPGPU ist ideal
Technologie, um der Lage zu tun

654
00:37:30,250 --> 00:37:34,760
schrecklich viel komplizierter
Mathematik, sehr, sehr schnell.

655
00:37:34,760 --> 00:37:36,750
>> Also mit Skala, kommt neue Herausforderungen.

656
00:37:36,750 --> 00:37:41,070
So große Umfang zur man muss
Achten Sie darauf, wie Sie das Zeug zu verdrahten.

657
00:37:41,070 --> 00:37:45,300
Und wir haben ein gewisses Niveau der
Zwangsstörungen.

658
00:37:45,300 --> 00:37:49,530
Diese Bilder wahrscheinlich
fahren viele Leute verrückt.

659
00:37:49,530 --> 00:37:53,390
Und Schränke, die nicht
besonders gut verdrahtet

660
00:37:53,390 --> 00:37:56,050
fahren unser Netzwerk und
Einrichtungen Ingenieure Nüsse.

661
00:37:56,050 --> 00:37:58,620
Plus gibt es auch Luftstrom
Fragen, die Sie enthalten müssen.

662
00:37:58,620 --> 00:38:01,430
>> Das sind Dinge, die ich
hätte nie gedacht.

663
00:38:01,430 --> 00:38:03,480
Mit Skala, kommt mehr Komplexität.

664
00:38:03,480 --> 00:38:05,869
Dies ist ein neuer Typ von Dateisystem.

665
00:38:05,869 --> 00:38:06,410
Es ist fantastisch.

666
00:38:06,410 --> 00:38:07,660
Es ist ein Petabyte.

667
00:38:07,660 --> 00:38:09,905
Es kann 1,1 Milliarden Dateien zu speichern.

668
00:38:09,905 --> 00:38:15,940
Es kann lesen und schreiben, um 13 Gigabyte
und 20 Gigabyte ein second-- Gigabyte

669
00:38:15,940 --> 00:38:17,150
eine zweite.

670
00:38:17,150 --> 00:38:20,900
So kann es Terabyte entladen
in kürzester Zeit.

671
00:38:20,900 --> 00:38:22,070
>> Und es ist hoch verfügbar.

672
00:38:22,070 --> 00:38:26,989
Und es ist erstaunlich, Lookup bekam
rates-- 220.000 Lookups einen zweiten.

673
00:38:26,989 --> 00:38:29,780
Und es gibt viele unterschiedliche Personen
bauen diese Art von Systemen.

674
00:38:29,780 --> 00:38:32,830
Und man kann es hier zu sehen grafisch.

675
00:38:32,830 --> 00:38:35,800
Dies ist eines der Dateisysteme
das ist, unter Last, ganz

676
00:38:35,800 --> 00:38:41,250
gerne liest kurz
von 22 Gigabyte pro Sekunde.

677
00:38:41,250 --> 00:38:42,790
Also das ist so cool-- Komplexität.

678
00:38:42,790 --> 00:38:47,230
>> Also mit Komplexität und Größe,
kommt mehr Komplexität, nicht wahr?

679
00:38:47,230 --> 00:38:51,830
Dies ist einer der vielen,
Viele Netzwerkdiagramme,

680
00:38:51,830 --> 00:38:54,970
wo Sie viele verschiedene
Chassis alle Unterstützung von bis

681
00:38:54,970 --> 00:38:57,730
in eine Haupt Core-Switch,
zu-Speicher,

682
00:38:57,730 --> 00:39:00,731
Verbinden mit niedriger Latenzzeit verbindet.

683
00:39:00,731 --> 00:39:03,605
Und dann die gesamte Seite der
Haus, befindet sich nur all die Verwaltung

684
00:39:03,605 --> 00:39:09,740
dass Sie in der Lage, anzugehen
diese Systeme von einem entfernten Standort.

685
00:39:09,740 --> 00:39:12,070
So Skala hat eine Menge von
Komplexität mit sich.

686
00:39:12,070 --> 00:39:14,910

687
00:39:14,910 --> 00:39:17,785
>> Gangwechsel wieder, gehen wir zurück
und haben eine kleine Stelle der Wissenschaft.

688
00:39:17,785 --> 00:39:21,450
Also, denken Sie daran, Forschung
Computing und dieses kleine shim--

689
00:39:21,450 --> 00:39:25,310
kleine rosa Scheibe unter die
Dozenten und alle ihre Algorithmen

690
00:39:25,310 --> 00:39:30,650
und alle von der kühlen Wissenschaft und allen
Diese Stromversorgung und Kühlung und Rechenzentrum

691
00:39:30,650 --> 00:39:35,330
Boden und Vernetzung und großen Computer
und Service-Desks und Helpdesks

692
00:39:35,330 --> 00:39:39,330
und so forth-- und so, nur wir sind
dieser kleine Unterlegscheibe zwischen ihnen.

693
00:39:39,330 --> 00:39:42,820
>> Was wir begonnen haben
sehen, ist, dass die Welt

694
00:39:42,820 --> 00:39:45,730
in der Lage, zu bauen
diese großen Rechenzentren

695
00:39:45,730 --> 00:39:48,020
und in der Lage zum Aufbau
Diese großen Computern.

696
00:39:48,020 --> 00:39:49,420
Wir bekommen ziemlich gut darin.

697
00:39:49,420 --> 00:39:53,600
Was wir nicht sehr gut ist dies
kleine Unterlegscheibe zwischen der Forschung

698
00:39:53,600 --> 00:39:56,670
und das blanke Metall und die Technologie.

699
00:39:56,670 --> 00:39:58,600
Und es ist schwer.

700
00:39:58,600 --> 00:40:03,330
>> Und so konnten wir zu mieten
Leute, die in dieser Welt leben.

701
00:40:03,330 --> 00:40:07,590
Und in jüngerer Zeit, um die Speiche wir
National Science Foundation und sagte:

702
00:40:07,590 --> 00:40:11,440
Diese Scale-Out-Zeug ist großartig,
aber wir können unsere Wissenschaftler nicht bekommen

703
00:40:11,440 --> 00:40:13,690
auf diese große komplizierte Maschinen.

704
00:40:13,690 --> 00:40:16,040
So gab es ein
Anzahl verschiedener Programme

705
00:40:16,040 --> 00:40:20,100
wo wir wirklich waren meist
besorgt über versuchen

706
00:40:20,100 --> 00:40:22,800
um zu sehen, wenn wir zu verwandeln konnte
der Campus-Infrastruktur.

707
00:40:22,800 --> 00:40:25,850
>> Es gibt eine Vielzahl von Programmen,
um nationale Zentren.

708
00:40:25,850 --> 00:40:28,300
Und so, uns selbst, unsere
Freunde an der Clemson,

709
00:40:28,300 --> 00:40:32,620
University of Wisconsin Madison,
Süd-Kalifornien, Utah und Hawaii

710
00:40:32,620 --> 00:40:35,780
Art zusammen, um
Blick auf dieses Problem.

711
00:40:35,780 --> 00:40:39,340
Und dieses kleine Grafik hier
ist der lange Schwanz der Wissenschaft.

712
00:40:39,340 --> 00:40:41,602
>> Also das ist-- das nicht der Fall
Egal, was auf dieser Achse,

713
00:40:41,602 --> 00:40:45,485
aber diese Achse ist eigentlich Nummer
Arbeitsplätze gehen durch den Cluster.

714
00:40:45,485 --> 00:40:48,940
Es gibt also mehr als 350.000
was auch immer Zeit.

715
00:40:48,940 --> 00:40:51,730
Das sind unsere üblichen Verdächtigen
am unteren Rand hier.

716
00:40:51,730 --> 00:40:55,992
In der Tat, es gibt Alan Aspuru-Guzik,
wer wir waren gerade im Gespräch about-- Tonnen

717
00:40:55,992 --> 00:40:58,700
und Tonnen von Rechen-, wirklich
wirksam, der weiß, was er tut.

718
00:40:58,700 --> 00:41:02,840
>> Hier ist ein weiteres Labor, das werde ich reden
etwa in einem moment-- John Kovac Labor.

719
00:41:02,840 --> 00:41:03,610
Sie haben es.

720
00:41:03,610 --> 00:41:04,210
Sie sind gut.

721
00:41:04,210 --> 00:41:04,830
Sie sind glücklich.

722
00:41:04,830 --> 00:41:05,960
Sie sind der Berechnung.

723
00:41:05,960 --> 00:41:07,664
Große Wissenschaft immer getan.

724
00:41:07,664 --> 00:41:09,580
Und dann, wie Sie Art
von unten kommen hier gibt

725
00:41:09,580 --> 00:41:12,110
sind andere Gruppen,
laufen nicht viele Arbeitsplätze.

726
00:41:12,110 --> 00:41:13,410
>> Und warum ist das so?

727
00:41:13,410 --> 00:41:15,080
Ist es, weil die Rechen zu hart?

728
00:41:15,080 --> 00:41:19,580
Ist es, weil sie nicht wissen, wie?

729
00:41:19,580 --> 00:41:22,880
Wir wissen es nicht, weil
wir gegangen und sah.

730
00:41:22,880 --> 00:41:25,620
Und damit ist, was diese
Projekt auf sich hat,

731
00:41:25,620 --> 00:41:27,830
lokal, innerhalb
jede dieser Regionen,

732
00:41:27,830 --> 00:41:32,660
um Wege suchen, wo wir eingreifen können
mit dem Dozenten und Forscher

733
00:41:32,660 --> 00:41:36,400
tatsächlich in dem unteren Ende des Schwanzes,
und zu verstehen, was sie tun.

734
00:41:36,400 --> 00:41:37,920
>> Also das ist etwas, was wir sind
wirklich leidenschaftlich über.

735
00:41:37,920 --> 00:41:39,920
Und das ist etwas, das
Wissenschaft wird nicht fortgesetzt

736
00:41:39,920 --> 00:41:44,260
um vorwärts zu bewegen, bis wir zu lösen
einige dieser Grenzfälle.

737
00:41:44,260 --> 00:41:46,590
Andere Bits von Wissenschaft
das ist up-- jeder wird

738
00:41:46,590 --> 00:41:48,260
sehen die Large Hadron Collider.

739
00:41:48,260 --> 00:41:49,540
Awesome, nicht wahr?

740
00:41:49,540 --> 00:41:52,960
Dieses Zeug alles lief bei Holyoke.

741
00:41:52,960 --> 00:41:56,510
Wir Gebaut- die allererste
Wissenschaft, die in Holyoke passiert

742
00:41:56,510 --> 00:41:59,130
war die Zusammenarbeit zwischen
uns und Boston University.

743
00:41:59,130 --> 00:42:01,510
So ist es wirklich, wirklich cool.

744
00:42:01,510 --> 00:42:04,410
>> Das ist ein lustiges Stück
der Wissenschaft für die Skala.

745
00:42:04,410 --> 00:42:07,650
Dieses ist ein digitaler Zugang zu
ein Himmel Jahrhundert an der Harvard.

746
00:42:07,650 --> 00:42:09,170
Im Grunde ist es eine Platte Archiv.

747
00:42:09,170 --> 00:42:13,350
Wenn Sie unten gehen Oxford--
Garden Street, sorry,

748
00:42:13,350 --> 00:42:16,560
Sie werden eine der Sternwarte finden
Gebäude ist im Grunde voll

749
00:42:16,560 --> 00:42:19,480
der etwa eine halbe Million Platten.

750
00:42:19,480 --> 00:42:24,410
>> Und das sind Bilder von der
Himmel bei Nacht, über 100 Jahre.

751
00:42:24,410 --> 00:42:28,760
So gibt es eine ganze Rig einrichten
Sie hier, um diese Platten zu digitalisieren,

752
00:42:28,760 --> 00:42:32,100
machen Sie Fotos von ihnen, registrieren
sie, steckte sie auf einem Computer.

753
00:42:32,100 --> 00:42:36,410
Und das ist ein Petabyte und eine Hälfte,
genau richtig sind-- ein kleines Projekt.

754
00:42:36,410 --> 00:42:37,530
>> Das sind andere Projekte.

755
00:42:37,530 --> 00:42:42,800
Das Pan-STARRS Projekt tut
Voll weiten Panorama Umfrage

756
00:42:42,800 --> 00:42:47,390
Suche nach erdnahen Asteroiden
und vorübergehend Himmelsereignisse.

757
00:42:47,390 --> 00:42:52,100
Als molekulare Biophysiker, ich liebe
das Wort transiente Himmelsereignis.

758
00:42:52,100 --> 00:42:55,050
Ich bin mir nicht ganz sicher, was es ist, aber
wie auch immer, wir sind für sie suchen.

759
00:42:55,050 --> 00:43:00,372
>> Und wir erzeugen 30 Terabyte
eine Nacht heraus dieser Teleskope.

760
00:43:00,372 --> 00:43:03,330
Und das ist nicht wirklich eine Bandbreite
Problem, das ist wie ein FedEx Problem.

761
00:43:03,330 --> 00:43:08,420
So setzen Sie den Speicherplatz auf der van
und Sie es senden, was es ist.

762
00:43:08,420 --> 00:43:10,570
>> BICEP ist wirklich interesting--
so Hintergrundbild

763
00:43:10,570 --> 00:43:13,850
kosmischer zusätzliche galaktischen Polarisation.

764
00:43:13,850 --> 00:43:16,880
Als ich anfing, Arbeits
an der Harvard sieben oder so,

765
00:43:16,880 --> 00:43:21,440
vor acht Jahren, ich erinnere mich
Arbeit an diesem Projekt

766
00:43:21,440 --> 00:43:26,010
und es hat nicht wirklich sinken
Hause, warum polarisiertem Licht

767
00:43:26,010 --> 00:43:29,770
von der kosmischen Mikrowellen-
Hintergrund wäre es wichtig,

768
00:43:29,770 --> 00:43:30,800
bis dies geschehen ist.

769
00:43:30,800 --> 00:43:34,580
>> Und das war John Kovac,
, die ich gesprochen habe, bevor,

770
00:43:34,580 --> 00:43:42,030
mit Millionen und Abermillionen von CPU
Stunden, in unserer Anlage und andere,

771
00:43:42,030 --> 00:43:46,600
im Grunde in das Innere blicken
der ersten Momente des Universums

772
00:43:46,600 --> 00:43:49,150
nach dem Urknall, und
versuchen zu verstehen,

773
00:43:49,150 --> 00:43:51,290
Allgemeine Theorie Einsteins Relativitäts.

774
00:43:51,290 --> 00:43:56,040
Es ist überwältigend, dass unsere Computer
helfen uns, zu entwirren und starren

775
00:43:56,040 --> 00:43:59,280
in die Ursprünge der Grund, warum wir hier sind.

776
00:43:59,280 --> 00:44:03,450
>> Also, wenn Sie über die Skala zu sprechen,
dies ist eine ernste Ebene.

777
00:44:03,450 --> 00:44:09,260
Das andere, was der Maßstab ist, dass
bestimmtes Projekt getroffen, diese Jungs.

778
00:44:09,260 --> 00:44:15,320
Und dies ist die Kurve für BICEP
[Unverständlich] Dies war unsere kleine Umfrage.

779
00:44:15,320 --> 00:44:19,220
>> Und man hier sehen kann, das Leben
war gut, bis etwa hier,

780
00:44:19,220 --> 00:44:21,200
das war, wenn der
Ankündigung kam heraus.

781
00:44:21,200 --> 00:44:24,120
Und Sie buchstäblich bekommen haben
Sekunden zu reagieren

782
00:44:24,120 --> 00:44:29,020
auf die Skalierung der Veranstaltung
entspricht diesem kleinen Punkt hier,

783
00:44:29,020 --> 00:44:32,200
die bis Ende verschieben
vier oder so Terabyte Daten

784
00:44:32,200 --> 00:44:36,370
über den Webserver
dass day-- ziemlich behaart.

785
00:44:36,370 --> 00:44:38,210
>> Usw., diese sind die
Arten von Dingen,

786
00:44:38,210 --> 00:44:43,040
können Sie in Ihrer Infrastruktur geschehen
wenn Sie nicht Entwurf für Skala.

787
00:44:43,040 --> 00:44:45,630
Wir hatten ein bisschen ein
klettern an diesem Tag, zu sein

788
00:44:45,630 --> 00:44:50,440
Lage, erstrecken sich genug Web-Service
um die Website am Laufen zu halten.

789
00:44:50,440 --> 00:44:53,399
Und wir waren erfolgreich.

790
00:44:53,399 --> 00:44:55,190
Dies ist ein wenig email
das ist irgendwie süß.

791
00:44:55,190 --> 00:45:00,245
Dies ist eine Nachricht an Mark Vogelsberger,
und Lars Hernquist, wer ist

792
00:45:00,245 --> 00:45:02,650
ein Mitglied der Fakultät hier in Harvard.

793
00:45:02,650 --> 00:45:03,570
Mehr über Mark später.

794
00:45:03,570 --> 00:45:05,990
Aber ich denke, das ist einer
Art resümiert Art

795
00:45:05,990 --> 00:45:09,920
wo die Rechen
ist in der Forschung Computing.

796
00:45:09,920 --> 00:45:12,070
Hey, Team, seit dem letzten
Dienstag, zerbrach euch

797
00:45:12,070 --> 00:45:15,470
mehr als 28% des neuen
Cluster, die in Kombination

798
00:45:15,470 --> 00:45:20,040
ist mehr als 78 Jahre
CPU in nur drei Tagen.

799
00:45:20,040 --> 00:45:22,502
Und ich sagte, es ist immer noch
erst am Freitagmorgen.

800
00:45:22,502 --> 00:45:23,460
Das ist ziemlich genial!

801
00:45:23,460 --> 00:45:24,740
Glücklicher Freitag!

802
00:45:24,740 --> 00:45:27,450
>> Dann gebe ich ihnen die Datenpunkte.

803
00:45:27,450 --> 00:45:30,260
Und das war irgendwie interessant.

804
00:45:30,260 --> 00:45:34,840
Also denken Sie daran zu markieren, er wird kommen
in das Bild zurück in ein wenig.

805
00:45:34,840 --> 00:45:36,935
So Scale-out-Computing ist überall.

806
00:45:36,935 --> 00:45:41,080
>> Wir sind auch zu helfen Leute schauen
, wie die NBA-Funktionen,

807
00:45:41,080 --> 00:45:43,140
und wo die Menschen sind
Bälle werfen aus.

808
00:45:43,140 --> 00:45:47,580
Ich weiß nicht wirklich verstehen, dieses Spiel zu
gut, aber anscheinend ist es eine große Sache.

809
00:45:47,580 --> 00:45:50,610
Es gibt Reifen und Schüsseln und Geld.

810
00:45:50,610 --> 00:45:55,300
>> Und so, in unserer Datenbank, die wir
errichtet ein wenig 500 [unverständlich]

811
00:45:55,300 --> 00:45:58,170
Parallel-Prozessor-Cluster,
ein paar Terabyte RAM,

812
00:45:58,170 --> 00:46:03,590
der Lage sein, diese zu bauen
Kirk und sein Team.

813
00:46:03,590 --> 00:46:08,524
Und sie tun Computing
in einem ganz anderen Weg.

814
00:46:08,524 --> 00:46:10,440
Jetzt ist dieses Projekt sind wir
mit das ist beteiligt

815
00:46:10,440 --> 00:46:14,880
absolut faszinierend, um neuronale
Plastizität connectomics und genomischer

816
00:46:14,880 --> 00:46:20,960
imprinting-- drei sehr schwer
Schlagen Forschungsgebiete

817
00:46:20,960 --> 00:46:24,650
dass wir kämpfen mit auf
Tag-zu-Tag-Basis.

818
00:46:24,650 --> 00:46:30,670
Die Idee, dass unser Gehirn unter
Kunststoff-Stress, wenn wir jung sind.

819
00:46:30,670 --> 00:46:34,980
Und ein großer Teil unserer erwachsenen Verhalten
von Erfahrungen in der Kindheit geformt.

820
00:46:34,980 --> 00:46:37,040
Also das ist ein großes dealio.

821
00:46:37,040 --> 00:46:41,360
>> Und so ist die Arbeit, die von der Finanzierungs ist
National Institutes of Mental Health.

822
00:46:41,360 --> 00:46:46,860
Und wir versuchen, im Grunde,
durch eine Menge von großen Daten

823
00:46:46,860 --> 00:46:51,970
und große Datenanalyse, Art
der Peer in unsere menschliche Gehirn

824
00:46:51,970 --> 00:46:54,870
durch eine Vielzahl von
verschiedene Techniken.

825
00:46:54,870 --> 00:47:00,360
>> Also wollte ich anhalten und Art
gerade Pause einen kleinen Augenblick.

826
00:47:00,360 --> 00:47:04,160
Die Herausforderung mit Fernbedienung
Rechenzentren ist es weit entfernt.

827
00:47:04,160 --> 00:47:05,520
Es kann unmöglich funktionieren.

828
00:47:05,520 --> 00:47:07,590
Ich brauche meine Daten in der Nähe.

829
00:47:07,590 --> 00:47:10,730
Ich muss meine Forschung in meinem Labor zu tun.

830
00:47:10,730 --> 00:47:18,620
>> Und so habe ich Art nahm ein Beispiel für ein
funktionellen Magnetresonanztomographie

831
00:47:18,620 --> 00:47:22,260
Datensatz aus unseren Daten
Zentrum in Western Mass.

832
00:47:22,260 --> 00:47:24,660
und verband es mit meinem
Desktop in Cambridge.

833
00:47:24,660 --> 00:47:27,440
Und ich werde dieses kleine Video abzuspielen.

834
00:47:27,440 --> 00:47:29,750
Hoffentlich wird es Art von Arbeit.

835
00:47:29,750 --> 00:47:33,480
>> Also das ist mir gehen durch
Überprüfung meiner GPUs arbeiten.

836
00:47:33,480 --> 00:47:35,430
Und ich werde prüfen, ob VNC ist um.

837
00:47:35,430 --> 00:47:36,810
Und das ist eine clevere VNC.

838
00:47:36,810 --> 00:47:38,970
Dies ist ein VNC mit 3D-Stücke.

839
00:47:38,970 --> 00:47:41,975
Und so, wie Sie gleich sehen können, diese
ist mir Spinnen dieses Gehirn herum.

840
00:47:41,975 --> 00:47:44,460
Ich versuche, Art es zu orientieren.

841
00:47:44,460 --> 00:47:49,574
Und dann kann ich durch viele bewegen
verschiedene Scheiben MRT-Daten.

842
00:47:49,574 --> 00:47:51,490
Und das einzige, was das ist,
anders darüber

843
00:47:51,490 --> 00:47:55,160
ist, wird es über die Leitung kommen
von Western Mass. auf meinem Desktop.

844
00:47:55,160 --> 00:47:57,300
Und seine Rendering
schneller als mein Desktop,

845
00:47:57,300 --> 00:48:02,840
weil ich nicht haben ein $ 4000
Grafikkarte in meinem Schreibtisch, die

846
00:48:02,840 --> 00:48:04,262
wir haben aus Western Mass.

847
00:48:04,262 --> 00:48:05,720
Natürlich versuche ich, schlau zu sein.

848
00:48:05,720 --> 00:48:08,859
Ich bin mit GLX Zahnräder in der
Hintergrund, während all dies tun,

849
00:48:08,859 --> 00:48:10,900
um sicherzustellen, dass ich kann,
betonen die Grafikkarte,

850
00:48:10,900 --> 00:48:14,140
und dass es alle Arten von
arbeitet und den ganzen Rest davon.

851
00:48:14,140 --> 00:48:16,700
Aber das Wichtigste ist,
ist dieses 100 Meilen entfernt.

852
00:48:16,700 --> 00:48:20,460
Und man daraus ersehen kann, dass
es gibt keine offensichtlichen Latenz.

853
00:48:20,460 --> 00:48:24,600
Dinge zusammenzuhalten ziemlich gut.

854
00:48:24,600 --> 00:48:28,907
>> Und so, dass an und für sich,
ist ein Beispiel und einige Einblicke

855
00:48:28,907 --> 00:48:31,490
in, wie Computer-und Scale-Out-
Rechen passieren wird.

856
00:48:31,490 --> 00:48:35,330
Wir alle arbeiten an
dünner Geräte.

857
00:48:35,330 --> 00:48:36,870
Unsere Verwendung von Tabletten ist steigend.

858
00:48:36,870 --> 00:48:39,160
>> So also, mein Kohlenstoff-
Fußabdruck ist im Grunde

859
00:48:39,160 --> 00:48:42,060
bewegt von dem, was verwendet
zu tun haben würde,

860
00:48:42,060 --> 00:48:46,060
ein großer Maschinen
unter meinem Schreibtisch, um das, was

861
00:48:46,060 --> 00:48:49,550
ist jetzt ein facility-- könnte überall sein.

862
00:48:49,550 --> 00:48:50,800
Es könnte überall überhaupt.

863
00:48:50,800 --> 00:48:54,790
Und doch ist es immer noch in der Lage, zu bringen
zurück Hochleistungs-Grafik

864
00:48:54,790 --> 00:48:56,630
auf meinem Desktop.

865
00:48:56,630 --> 00:49:00,900
>> Also, immer in der Nähe der
end-- erinnern, Mark?

866
00:49:00,900 --> 00:49:04,480
Nun, das ist smart Lad Mark.

867
00:49:04,480 --> 00:49:09,360
Er entschied, dass er zu gehen
Aufbau einer realistischen virtuellen Universum.

868
00:49:09,360 --> 00:49:12,820
Das ist schon ein Projekt, wenn Sie
denken, Sie haben zu dieser Tonhöhe.

869
00:49:12,820 --> 00:49:14,740
Ich werde ein verwenden
Computer, und ich werde

870
00:49:14,740 --> 00:49:21,040
zu den 12 Millionen Jahre nach Modell
der Urknall, um einen Tag zu vertreten.

871
00:49:21,040 --> 00:49:27,080
Und dann werde ich tun, 13,8
Milliarden Jahre der kosmischen Evolution.

872
00:49:27,080 --> 00:49:28,270
In Ordnung.

873
00:49:28,270 --> 00:49:30,970
>> Dies nutzt tatsächlich einen Computer
der war größer als unser Computer,

874
00:49:30,970 --> 00:49:35,040
und es über verschüttete auf die nationalen
Ressourcen, um unsere Freunde in Texas.

875
00:49:35,040 --> 00:49:38,820
Und den nationalen Einrichtungen,
dies war eine Menge Rechen.

876
00:49:38,820 --> 00:49:40,750
Aber wir haben eine Menge
die Simulation vor Ort

877
00:49:40,750 --> 00:49:44,820
um sicherzustellen, dass die Software
arbeitete und die Systeme gearbeitet.

878
00:49:44,820 --> 00:49:47,790
>> Und es ist Tage wie dieser, wenn Sie
erkennen, dass Sie die Unterstützung von Wissenschaft

879
00:49:47,790 --> 00:49:51,090
auf dieser Ebene der Skala, dass
Menschen können jetzt Dinge zu sagen

880
00:49:51,090 --> 00:49:52,840
wie, ich werde ein Modell ein Universum.

881
00:49:52,840 --> 00:49:54,145
Und dies ist sein erstes Modell.

882
00:49:54,145 --> 00:49:56,422
Und das ist erste Modell seines Teams.

883
00:49:56,422 --> 00:49:58,130
Es gibt viele andere
Leute, die gehen,

884
00:49:58,130 --> 00:50:01,520
hinter Mark, der zu gehen, kommen
mit hoher Auflösung modellieren möchten,

885
00:50:01,520 --> 00:50:04,652
mit mehr Spezifität,
mit mehr Genauigkeit.

886
00:50:04,652 --> 00:50:09,105
>> Und so, in den letzten paar Minuten,
Ich möchte nur, um zu zeigen, dieses Video

887
00:50:09,105 --> 00:50:15,270
von Mark und Lars, dass mir wieder,
als Lebenswissenschaftler, ist irgendwie süß.

888
00:50:15,270 --> 00:50:17,890

889
00:50:17,890 --> 00:50:20,970
So dass diese an der Unterseite
hier, um Ihnen zu orientieren,

890
00:50:20,970 --> 00:50:23,640
Dies sagt Ihnen der
Zeit seit dem Urknall.

891
00:50:23,640 --> 00:50:26,570
So sind wir auf etwa 0,7 Milliarden Jahren.

892
00:50:26,570 --> 00:50:28,740
Und das ist mit der aktuellen Update.

893
00:50:28,740 --> 00:50:33,450
So können Sie im Moment sehen sind,
Dunkle Materie und die Evolution

894
00:50:33,450 --> 00:50:39,910
der Feinstruktur und Anfang
Strukturen in unserem bekannten Universum.

895
00:50:39,910 --> 00:50:45,690
>> Und der Punkt dabei ist, dass diese
werden alle innerhalb des Computers durchgeführt.

896
00:50:45,690 --> 00:50:48,530
Dies ist ein Satz von Parametern
und einen Satz von physikalischen

897
00:50:48,530 --> 00:50:52,840
und eine Reihe von Mathematik
und einen Satz von Modellen

898
00:50:52,840 --> 00:50:59,284
die sorgfältig ausgewählt werden und dann
sorgfältig miteinander verbunden

899
00:50:59,284 --> 00:51:00,825
in der Lage sein, um die Wechselwirkungen zu modellieren.

900
00:51:00,825 --> 00:51:04,850
>> So können Sie einige Starts sehen
Einige Gasexplosionen hier.

901
00:51:04,850 --> 00:51:06,880
Und Gastemperatur ändert sich.

902
00:51:06,880 --> 00:51:13,720
Und Sie können beginnen, um die Struktur zu sehen
des sichtbaren Universums zu ändern.

903
00:51:13,720 --> 00:51:18,130
Und der wichtigste Teil mit diesen
heißt, jeder kleinen winzigen, winzigen, winzigen Punkt

904
00:51:18,130 --> 00:51:21,070
ist ein Stück Physik und hat
ein Satz der Mathematik sich um,

905
00:51:21,070 --> 00:51:23,030
informiert seine Freundin und sein Nachbar.

906
00:51:23,030 --> 00:51:27,245
>> Also von einer Skalierung Sicht diese
Computer müssen alle Arbeiten in Konzert

907
00:51:27,245 --> 00:51:29,470
und miteinander sprechen effizient.

908
00:51:29,470 --> 00:51:31,060
So können sie nicht allzu gesprächig sein.

909
00:51:31,060 --> 00:51:33,520
Sie müssen ihre Ergebnisse speichern.

910
00:51:33,520 --> 00:51:37,902
Und sie müssen auch weiterhin
informieren alle ihre Freunde.

911
00:51:37,902 --> 00:51:40,860
In der Tat, werden Sie jetzt sehen, ist dieses Modell der
mehr und mehr kompliziert.

912
00:51:40,860 --> 00:51:42,590
Es gibt mehr und mehr Sachen passiert.

913
00:51:42,590 --> 00:51:45,210
Es gibt mehr und mehr
Material herumfliegen.

914
00:51:45,210 --> 00:51:48,410
>> Und das ist, was der Anfang
Kosmos würde ausgesehen habe.

915
00:51:48,410 --> 00:51:49,770
Es war eine ziemlich haarige Stelle.

916
00:51:49,770 --> 00:51:55,140
Es gibt Explosionen überall
der Ort, leistungsfähige Kollisionen.

917
00:51:55,140 --> 00:51:58,620
Und die Bildung von Schwer
Metalle und Elemente.

918
00:51:58,620 --> 00:52:03,910
Und Zerschlagung diese großen Wolken in
sich mit der extremen Kraft.

919
00:52:03,910 --> 00:52:08,530
>> So jetzt sind wir 9,6 Milliarden
Jahren aus dieser ersten Explosion.

920
00:52:08,530 --> 00:52:12,310
Sie beginnen zu sehen, die Dinge sind
Art beruhigte sich ein wenig, nur

921
00:52:12,310 --> 00:52:15,660
ein wenig, weil die
Energie führt jetzt zu entspannen.

922
00:52:15,660 --> 00:52:19,420
Und so ist die mathematische
Modelle, dass an Stelle bekam.

923
00:52:19,420 --> 00:52:22,510
Und Sie fangen an zu sehen
Koaleszenz von verschiedenen Elementen.

924
00:52:22,510 --> 00:52:26,220
Und beginnen, diese Sache Art zu sehen
zusammen und langsam abkühlen zu kommen.

925
00:52:26,220 --> 00:52:32,260
>> Und es beginnt, ein wenig suchen
mehr wie der Nachthimmel, ein wenig.

926
00:52:32,260 --> 00:52:37,870
Und es ist [? QSing. ?] Wir sind nun 30,2
Milliarden Jahren und wir sind Art getan.

927
00:52:37,870 --> 00:52:41,130
Und dann, was sie tat, war,
dass sie dieses Modell haben,

928
00:52:41,130 --> 00:52:44,580
und dann sah sichtbaren Universums.

929
00:52:44,580 --> 00:52:48,560
Und im Grunde dahin waren
in der Lage, dass zu nehmen und zu überlagern

930
00:52:48,560 --> 00:52:50,580
es mit dem, was man sehen kann.

931
00:52:50,580 --> 00:52:56,160
Und die Treue ist atemberaubend, wie zu
wie genau die Computer-Modelle sind.

932
00:52:56,160 --> 00:52:58,760
>> Selbstverständlich können die Astrophysiker
und die Forschungsgruppen

933
00:52:58,760 --> 00:53:02,780
müssen noch bessere Wiedergabetreue
und noch höhere Auflösung.

934
00:53:02,780 --> 00:53:06,230
Aber wenn Sie darüber nachdenken, was
Ich habe heute zu Ihnen sprechen

935
00:53:06,230 --> 00:53:11,850
diese kleine Reise durch beide
Lagerung und Struktur und Vernetzung

936
00:53:11,850 --> 00:53:18,000
und Stacks, ist das Wichtigste,
wird Scale-out-Computing wesentlich?

937
00:53:18,000 --> 00:53:22,050
Das war meine ursprüngliche hypothesis--
zurück zu unserem wissenschaftlichen Methode.

938
00:53:22,050 --> 00:53:24,810
>> Ich hoffe, dass in der frühen
Teil davon würde ich

939
00:53:24,810 --> 00:53:29,400
davon aus, dass ich in der Lage zu erklären,
um Sie über Scale-out-Computing.

940
00:53:29,400 --> 00:53:32,870
Und wir Art getestet
einige dieser Hypothesen.

941
00:53:32,870 --> 00:53:34,585
Wir gingen durch das Gespräch.

942
00:53:34,585 --> 00:53:38,920
Und ich werde einfach sagen, Scale-Out-
Computing essential-- oh,

943
00:53:38,920 --> 00:53:42,480
ja, sehr ja.

944
00:53:42,480 --> 00:53:44,790
>> Also, wenn Sie denken,
über Ihre Codes, wenn

945
00:53:44,790 --> 00:53:49,230
Sie tun die CS50 Abschlussarbeiten sind,
wenn Sie Ihre Legacy denkst

946
00:53:49,230 --> 00:53:52,990
für die Menschheit und die Ressourcen, die wir
müssen in der Lage, diese Computer ausgeführt werden

947
00:53:52,990 --> 00:53:56,650
Systeme, denke sehr sorgfältig
über die FLOPS pro Watt,

948
00:53:56,650 --> 00:53:58,560
und denken über die Chaos Monkey.

949
00:53:58,560 --> 00:54:02,240
>> Denken Sie über Ihre Schneeflocken, nicht
tun Unikate, Wiederverwendung Bibliotheken,

950
00:54:02,240 --> 00:54:06,453
bauen wiederverwendbare codes-- all die Dinge,
dass die Tutoren unterrichte Sie

951
00:54:06,453 --> 00:54:08,630
in dieser Klasse.

952
00:54:08,630 --> 00:54:11,942
Dies sind grundlegende Aspekte.

953
00:54:11,942 --> 00:54:13,150
Sie sind nicht nur ein Lippenbekenntnis.

954
00:54:13,150 --> 00:54:15,660
Das sind echte Dinge.

955
00:54:15,660 --> 00:54:20,680
>> Und wenn einer von euch, mir zu folgen möchte,
Ich bin zwanghaft mit dem Twitter Sache.

956
00:54:20,680 --> 00:54:22,770
Ich muss irgendwie zu geben, dass bis.

957
00:54:22,770 --> 00:54:24,960
Aber viele der
Hintergrundinformationen

958
00:54:24,960 --> 00:54:29,260
auf unseren Forschungs Computing
Website rc.fas.harvard.edu.

959
00:54:29,260 --> 00:54:34,010
>> I versuchen, und halten ein Blog bis zu
Datum mit modernen Technologien

960
00:54:34,010 --> 00:54:38,390
und wie wir es tun distributive
Rechen- und so weiter.

961
00:54:38,390 --> 00:54:43,600
Und dann unsere Mitarbeiter werden alles
erhältlich durch odybot.org.

962
00:54:43,600 --> 00:54:46,270
Und odybot ist unser kleiner Helfer.

963
00:54:46,270 --> 00:54:49,280
Er hat oft wenig
Wettbewerbe auf seiner Website

964
00:54:49,280 --> 00:54:51,630
Auch wenn Sie versuchen, und
beschmutzen ihn auf dem Campus.

965
00:54:51,630 --> 00:54:55,200
Er ist der freundliche kleine
Gesicht der Forschung Computing.

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>> Und ich werde Art wickeln oben
und ich danke Ihnen allen für Ihre Zeit.

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Und ich hoffe, dass Sie sich daran erinnern, dass
Scale-out-Computing ist eine reale Sache.

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Und es gibt eine Menge Leute
die eine Menge von dem Stand der Technik haben

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, die in der Lage, die Ihnen helfen.

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Und das alles viel Glück mit
Ihre Zukunft alles Gute bei der Herstellung

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sicher, dass unsere Berechnung sowohl
Waagen, ist leistungsstark,

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und hilft, die Menschheit mehr
als alles andere.

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Also, ich danke Ihnen für das Gespräch.

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