>> James manumo: Saluton, bonan posttagmezo, ĉiuj.
Mia nomo estas James manumo.
Mi estas la Asistanto Dekano por Esploro Komputanta tie en Harvard University.
Kaj hodiaŭ mi iros paroli al vi pri kial skalo-ekstere komputado estas esenca.
>> Do mi supozas, unue supren, kiu estas tiu ulo?
Kial mi tie?
Kial mi parolas kun vi?
Mi havas fonon en sciencaj komputado kaj esplorado komputado,
streĉanta reen al Usono Kingdom-- La Wellcome Trust Sanger
Instituto por la homaj genome-- kaj tiam pli lastatempe en Usono
laborante ĉe la Broad kaj aliaj estimataj lokoj de lernado, kiel ekzemple Harvard.
>> Mi supozas kion tio vere signifas estas ke mi estas reakirante molekula bio
fizikisto.
Do kian rajton mi devas diri vi pri skalo-ekstere komputado?
Tie estas tamen.
18 jaroj aŭ tiel mi ĵus vidis la plej dramajn kreskojn en skalo komplekseco
kaj entuta efikeco de komputanta sistemoj.
>> Kiam mi estis faranta miajn doktoriĝis en Oksfordo, mi estis sufiĉe ekscitita kun 200 megahertz
Silicon Graphics maŝino kun 18 gigabajtoj de stokado kaj sola CPU.
Tempoj ŝanĝis.
Se vi fastas antaŭen nun, ni ŝpinis super 60.000 CPUs tie en Harvard.
Multaj aliaj organizoj estas ŝpinita multaj pli.
>> La grava takeaway el tio ke skalo nun estas ne nur nepra,
ĝi okazis kaj ĝi estas daŭros okazi.
Do ni, dum momento, afablaj de malantaŭenigi kaj paroli tre rapide
pri scienco, mia favorito temo, la scienca metodo.
>> Se vi estas esti scienculo, vi devos fari kelkajn ŝlosilo aĵojn.
Se vi ne faras cxi tion vi povas ne konsideri mem sciencisto
kaj vi devos lukti povante kompreni via areo de disciplino.
>> Do unue: vi formulus via demando, vi generi hipotezon,
sed pli grave, vi antaŭdiri vian results--
vi havas divenon kiel al kion la rezultoj estos.
Kaj poste fine, vi provi vian hipotezo kaj analizi viajn rezultojn.
>> Do tiu scienca metodo estas ekstreme gravaj en komputiko.
Komputado de ambaŭ la antaŭdiro kaj povante provi vian rezultoj
estas ŝlosila parto de kion ni bezonas fari en la scienca metodo.
Tiuj prognozoj kaj provoj estas la reala du fundamentoj
de la scienca metodo, kaj ĉiu postulas la plej signifa antaŭas
en moderna kalkulado.
>> La du kolonoj de scienco estas ke de teorio kaj tio de experimentación.
Kaj pli ĵus, komputado oni ofte menciita
kiel estante la tria kolono de scienco.
Do se vi studentoj rigardas ĉi, vi havas absolute neniu premo.
Tria kolono science-- neniu granda deal-- komputado, speco de gravaj.
Do gajan ĉi estas la komputado parto de komputiko kurson 50.
>> Do sufiĉe de la fono.
Mi volas rakonti al vi la planon de kio ni iras paroli hodiaŭ.
Mi tuj iros super iu historio.
Mi tuj klarigos kial ni akiris ĉi tie.
Mi iras paroli pri kelkaj de la historio de la komputado
tie en Harvard, iuj aktivecoj ĉirkaŭ sociaj rimedoj,
verda things-- tre pasia pri cxio
green-- storage-- komputilo storage-- kiom kaoso tuŝas skalo-ekstere el sistemoj,
kaj distribueca sistemoj en aparta.
>> Kaj tiam mi tuj tuŝos en iuj de la skalo-ekstere aparataro tio
bezonata por povi fari komputadon ĉe skalo.
Kaj poste fine, ni tuj envolver supren kun iuj awesome scienco.
>> Do, ni prenu unu minuto por rigardi nian reala historio.
Komputado evoluis.
Do ekde la '60s, ĉiuj la for ating hodiaŭ,
ni vidis esence ŝanĝo de atingo de centralizita komputado
malcentralizi komputado, al colaborativo kaj tiam sendependa
komputado kaj dekstra returne.
>> Kaj lasu min prinoti ke iomete.
Kiam ni unue komencis for kun komputiloj, ni havis mainframes.
Ili estis senlime multekostaj aparatoj.
Ĉio devis esti dividitaj.
La komputado estis kompleksa.
Vi povas vidi, ĝi plenigis salonojn kaj estis telefonistoj kaj bendoj
kaj ĉiaj whirry, clicky, spinny mekanismoj.
>> Ĉirkaŭ la 70 fruaj '80s, vi komencis vidi trafon de la fakso maŝinoj.
Do vi ekvidas komputado komenci aperi reen en laboratorioj
kaj alproksimigi al vi.
La pligrandiĝo de la persona komputilo, sendube
en la '80s, frua parto de la jardeko, vere ŝanĝis komputado.
>> Kaj estas postsigno en la titolo, ĉar
Estis nomita la persona komputilo, kio signifis ĝi apartenis al vi.
Do kiel la evoluado de komputado daŭrigis,
homo rimarkis ke iliaj personaj komputilo ne estis vere sufiĉe granda
povi fari ion ajn merito, aŭ signifan meriton, en scienco.
>> Kaj tiel ulojn komencis disvolvi reto mekanismo
ŝoforoj por povi konekti la PC kune por povi konstrui racimos.
Kaj tiel ĉi naskigis la eraon de la Beowulf floraro.
Linukso eksplodis kiel respondo al proprietulinoj mastruma sistemo, ambaŭ kosto
kaj komplekseco.
>> Kaj poste, jen ni estas hodiaŭ, kie, denove ni estas
alfrontita kun plenaj salonoj de komputilo teamo kaj la kapablo
al swipe onia kredito karto kaj instigi aliro al tiuj komputado instaladoj,
remotamente.
>> Do vi povas tiam vidi, en Kondiĉoj de historio trudas
kiom ni komputanta hodiaŭ, ĝi estas definitive
evoluis de maŝino ĉambrojn plenajn de komputiloj
tra iu persona komputado tutan vojon dekstren returne
al maŝino ĉambrojn plenajn de komputiloj.
>> Do ĉi tiu estas mia unua floraro.
Do 2000, ni konstruis komputila sistemo en Eŭropo
efike prinoti la homa genaro.
Tie estas multa teknologio listigitaj sur la dekstra flanko
tie ke, bedaŭrinde, ne plu kun ni.
Ĝi estas pasis for al la grandan teknologion en la ĉielo.
>> La maŝino mem estas probable ekvivalento de kelkaj deca tekkomputiloj
hodiaŭ, kaj ke nur ia montras vin.
Tamen, ni zorgeme prinoti la homa genaro kaj ambaŭ protektis ĝin
kun tiu aparta papero en Naturo de la maltrankviloj de la datumoj
esti publika aŭ privata.
>> Do tiu estas awesome, dekstra?
Do ni hvas la homa genaro.
Ni jam faris komputanta.
Mi sentas min tre plaĉis min.
Mi ruliĝis supren al Harvard en 2006, sentante multe malpli kontenta pri mi mem.
>> Jen kion mi heredis.
Jen departamental poŝto kaj servanto de arkivoj.
Vi povas vidi tie ekzistas iomete da bendo
ke estas uzata por teni la sistemon kune.
Jen nia licenco kaj servanto de impreso.
Mi estas sufiĉe certa tie eble pasvortoj sur kelkaj el tiuj post-ĝi notojn.
>> Ne timindaj.
Sufiĉe for de awesome.
Kaj tiel, mi rimarkas ĉi iom abako ke mi montris al vi komence
el dividante al proprieto reen al dividi,
ke ni bezonis ŝanĝi la ludon.
Kaj do ni ŝanĝis la ludo havigante stimulojn.
Kaj tiel la homoj, kiel tiu iom Vikipedia artikolo
diras tie, nia celkonscia infaninoj.
Kaj la studo de stimulo strukturoj estas esenca por la studo
de ekonomia aktiveco.
>> Do ni komencis incentivize nia fakultato kaj nia investigadores.
Kaj tiel ni incentivized ilin per vere grandan komputilan sistemon.
Do en 2008, ni konstruis 4.096 procesoro machine-- 10 kulisoj,
paro cent kilovatoj de potenco.
>> Kion mi kredas estas Interesa estas ne
afero kie vi estas en la ciklo.
Tiu sama kvanto de potenco kaj komputi, la povo estas la konstanta.
Estis 200 kilovatoj kiam ni konstruado sistemoj en Eŭropo.
Estas ducent kilovatoj en 2008, kaj ke
ŝajnas esti la [? quanter?] de malgrandaj universitat-bazita komputado sistemoj.
>> Do Harvard today-- rapida antaŭen, Mi ne estas plu malgaja panda, tute feliĉa panda.
Ni 60-nepara mil ŝarĝo ekvilibrigis CPUs, kaj ilia grimpado drame.
Ni havas 15 petabytes de stokado, ankaŭ grimpado.
Denove, ĉi 200 kilovato pliigo, ni ŝajnas
esti aldonante ke ĉiu ses aŭ tiel monatojn.
Sunaj kaj multaj virtualaj maŝinoj.
Kaj pli grave, proksimume 1,8 megavatios
de esplorado komputado teamo.
>> Kaj mi tuj venos reen al ĉi poste,
kial mi nun ne plu nepre kalkuli kiom CPU ni havas,
sed kiom granda estas la elektro beko.
20 aliaj tiel dediĉita esploro komputado bastono.
Kaj pli grave, ni estas komencante kreski nian GPGPUs.
Mi ŝanceliĝis ĉe kiom de ĉi estas aldonitaj sur tago-al-taga bazo.
Do, historio leciono finiĝis, ĉu ne?
>> Nu do kiel ni atingos tien de cxi tie?
Ni rigardu kelkajn modernajn skalo-ekstere komputi ekzemploj.
Mi estas iomete obsedita kun la grandeco kaj skalo de la sociaj rimedoj.
Estas nombro de ekstreme sukcesa grandskala komputado
organizoj nun sur la planedo, havigante apogo kaj servoj
al ni ĉiuj.
Do jen la malgarantio.
>> Kaj mi volas komenci per numeron de onzas en Instagram.
Ne reale konduk-por ŝerco, ĝi estas
eĉ ke graciaj, efektive, pripensas ĝin.
Sed ĉiuokaze, ni tuj rigardi onzas en Instagram.
Kaj ni tuj komencas kun "Mia abelo kaj floro."
Mi estis ĉe [inaudible] Village kaj mi prenis iom foton
de abelo sidantaj sur floro.
Kaj tiam mi komencis pensi pri kion signifas ĉi reale signifas.
Kaj Mi prenis tiun bildon sur mia telefono kaj rakontis, kiom da bajtoj estas en gxi,
kaj ĝi estas ĉirkaŭ 256 kilobajtoj.
Kiu kiam mi komencis, farus esence plenigi 5 kaj 1/4 coloj disketoj.
Kaj komencis pensi, nu, tio estas malvarmeta.
>> Kaj mi komencis rigardi kaj fari iuj esploroj en la reto.
Kaj mi eltrovis ke Instagram havas 200 milionoj Maus.
Mi ne estis vere, ke certa kia MAU estis.
Kaj MAU, cxi tie, estas monata aktiva uzanto.
>> Do, 200 milionoj MAUs-- bela malvarmeta.
20 miliardoj photographs-- tiel sufiĉe multe da fotoj.
60 milionoj novaj fotoj ĉiu kaj ĉiu tago
elirante je proksimume .002 koncerto por foto.
Proksimume kvin petabytes de disko simple dekstra tie.
Kaj tio estas vere ne la centra parto de kion ni iras por paroli pri.
Tio estas malgranda terpomoj.
Aŭ kiel ni diras en Anglio, eta spuds.
>> Do ni rigardu la realan elefanton en la room-- unika vizaĝoj.
Denove, ni mezuros en tiu nova Quanta nomas MAU.
Facebook mem havas 1,3 biliono Maus.
WhatsApp, kiun mi havis eĉ ne aŭdis de ĝis faras malmulta, ĝi estas
ia mesaĝado servo, estas 500 milionoj Maus.
Instagram, kiun ni ĵus raportis, 200 milionoj Maus.
Kaj Messenger, kiu estas alia mesaĝado servo,
Estas ankaŭ 200 milionoj Maus.
>> Do entute kiun supren, temas pri 2,2 miliardoj tuta uzantoj.
Klare estas iuj koincido, sed tio estas ekvivalenta al triono de la planedo.
Kaj ili sendis iun al la regiono de 12 miliardoj mesaĝojn tage.
Kaj cetere, jen estas nur 7 miliardoj da homoj sur la planedo.
Ne ĉiuj havas smartphone.
Do tiu frenezas nombroj.
>> Kaj mi tuj argumentas ke ĝi ne estas eĉ pri la stokado aŭ la komputi.
Kaj citis la kanton, ĝi estas ĉio pri tiu grafeo.
Jen nia bela Meghan Trainor malsupren tie, kantante pri ĉiuj baso.
Notu, ŝi ankaŭ havas sufiĉe bito de baso herself-- 207,
bone 218 milionoj da homoj vidis tiu junulino kantante lia kanto.
>> Do mia argumento estas ĝi estas ĉio pri la grafeo.
Do ni prenis kelkajn liberajn programarojn kaj komencis rigardi grafeo.
Kaj jen estas LinkedIn, tuj kiam ĉi tio Estas Facebook por gemaljunuloj.
Do, ĉi tiu estas mia LinkedIn grafeo.
Mi havas 1.200 aŭ tiel nodoj, tn "Amikoj."
Kaj jen mi en la supro.
Kaj jen la tuta de la interconexiones.
>> Nun, pensu reen al la Instagram rakonton.
Ĉiu el tiuj estas Ne nur la foto, tio
havas tutajn plétora de rilatoj inter ĉi aparta individua
kaj multaj aliaj.
Tio estas centra peco estas aŭ bug en la grafeo desegno algoritmo,
aŭ tiu eble Davido Malan, mi ne certas ankoraŭ.
Do vi povas redesegni la grafikaĵoj ĉiaj
de ways-- gephi.gihub.io estas kie Vi povas tiri ke programaro de.
Estas vere malvarmeta por esti povi organizi komunumojn.
Vi povas vidi ĉi tie, estas Harvard kaj diversaj aliaj lokoj kiuj mi laboris,
ĉar ĉi tiu estas mia laboro-rilataj datumoj.
>> Do pensu pri la komplekseco de la grafeo kaj ĉiuj de la datumoj
ke vi tiri kune kun.
Do dume, reen ĉe FriendFace, dekstra?
Ni rigardis la Instagram datumojn kiuj estis de la ordo de kvin petabytes.
Neniu granda interkonsento.
Ankoraŭ sufiĉe multajn datumojn, sed ne estas granda agos en la plej granda skemo de aferoj.
>> De tiu artikolo en la malnova Interreto, "Skalado la Facebook datumoj magazeno
300 petabytes. "
Tio estas tuta malsama ludo changer nun,
kiam vi komencas elpensi datumojn kaj la grafikaĵo
kaj kion vi alportu kune kun.
Iliaj altaj datumoj kreskas de la ordo de 600 terrabytes tagon.
>> Nun, vi scias, nu, then-- Mi volas diri, 600 terrabytes tago,
300 petabytes-- ili estas ankaŭ nun startanta
akiri tre maltrankviligita kiel konservi tiun materialon
kaj certigi donitaĵoj restas ĉirkaŭ.
Kaj tiu sinjoro ĉi tie, Jay Parikh, serĉas
ĉe kiel memori la exabyte de datumoj.
>> Nur por tiuj de vi kiu rigardas kune
hejme, oni exabyte-- 10 al la 18.
Ĝi estas akiris lian propran Vikipedio paĝo, estas ke granda de nombro.
Tio estas la grandeco kaj skalo de kio ni estas rigardante, por povi stoki datumojn.
Kaj tiuj infanoj ne mucking ĉirkaŭe, ili estas stoki tiu kvanto de datumoj.
Do unu el la postsignoj ili serĉas ĉe tie
Estas datumoj centroj por tn malvarma stokado.
>> Kiu alportas min al esti verda.
Kaj tie estas Kermit.
Li kaj mi agree-- estas ekstreme malfacile esti verda,
sed ni donu gxin nia bona provo.
Kermit ne povas helpi ŝin, li havas esti verda tuta tempo,
ne povas preni sian verdan-Ness ĉe ĉiuj.
>> Do, estante concepts-- oni malmultaj ia kerno konceptoj
de greenness, kiam rilatas al komputado.
Kiu estas la plej grava estas la longevidad de la produkto.
Se via produkto havas mallongan vivdaŭro, vi ne povas, laŭ difino, estas verda.
La energio portita al fabriki disko, plato bazu, komputilo
sistemo, tabelo Kia ajn ĝi esti, la longevidad de viaj sistemoj
estas ŝlosila parto de kiel verda povas esti.
>> La grava parto, kiel vi ĉiuj konstruas programaro algorithms--
algoritmo la parta vorto por programaro, rajto?
Do, via algoritmo dezajno absolute maltrankviliga en terminoj
de kiel vi tuj povos fari rapidajn kaj precizajn kalkulojn uzi
la malplej kvanton de energio eblas.
Kaj mi atingos tion en iom.
>> Datumoj centro design-- vi vidis ke ni jam havas miloj
sur miloj de maŝinoj, sidantaj trankvile en malgranda, mallumaj anguloj
de la mondo, komputado.
Rimedo allocation-- kiel akiri al la komputi, al la stokado,
tra la reto.
Mastrumaj sistemoj estas ŝlosila parto de ĉi, kaj multaj virtualización
povi paki pli kaj pli komputi en malgranda spaco.
>> Mi donos al vi malgrandan ekzemplon el esplorado komputado.
Ni bezonis pli ping, pli potencon, kaj pli pipon.
Ni bezonis pli granda, pli bona, pli rapida komputiloj,
kaj bezonis uzi malpli suko.
Kaj ni ne povis labori, kiel eblas tion fari.
Mi ne scias se la hashtag gowest kiel probable estis uzita de la Kardashian,
sed ĉiukaze, gowest.
Kaj ni faris.
>> Ni prenis niajn operacio kaj ni kopiis ĝin el
al Okcidenta Masaĉuseco en malgranda muelilo vilaĝon
nomata Holyoke, ĵus norde de Chikopee kaj Springfield.
Ni faris tion por kelkaj kialoj.
La ĉefa estis ke ni havis tre, tre granda akvobaraĵo.
Kaj ĉi tre granda akvobaraĵo povas estingis 30 plus megavatios de energio,
kaj estis infrautilizadas tiutempe.
>> Pli grave, ni ankaŭ havis tre komplika reto
kiu estis jam en loko.
Se vi rigardas al kie la reto iras en Usono,
ĝi sekvas ĉiuj trajno aŭtoveturejoj.
Ĉi tiu aparta peco de reto estis proprieto de niaj kolegoj kaj amikoj
ĉe Masaĉuseco Instituto de Teknologio,
kaj estis esence konstruita tutan vojon al Route 90.
>> Do ni devis granda rivero tick, Itinero 90 tik, ni havis mallongan padon de 100 mejloj,
kaj longan vojon de ĉirkaŭ 1.000 kilometrojn.
Ni devas fari tre granda reto splice, kiel vi povas vidi ĉi tie,
al esence metis ligilon en, por povi konekti al Holyoke,
sed ni havis ĉiujn necesajn infrastructure-- ping, potenco, pipon.
Vivo estas bona.
Kaj ankaux granda akvobaraĵo.
>> Ni tamen konstruis esence la Masaĉuseco Green High Performance Computing
Centro.
Tio estis laboro de amo tra kvin universities-- MIT, Harvard, UMass,
Nordorienta kaj BU.
Kvin megawatt tago unu konektitajn ŝarĝo.
Ni faris cxiajn lerteco kun airside ŝparemuloj
teni aferojn verdo.
Kaj ni konstruis el 640-nepara kulisoj, dediĉita por esplorado komputado.
>> Ĝi estis malnova brownfield ejo, do ni havis iun reklamo kaj iu ordigita-supren
kaj iuj puraj-supren de la ejo.
Kaj tiam ni komencis konstrui la facilecon
kaj, boom-- amindaj facileco kun la kapablo kuri sandbox komputado,
havi konferencoj kaj seminarioj, kaj ankaŭ amasa datumoj centro etaĝon.
>> Jen mia bona memo.
Mi evidente portas la samajn jako.
Mi eble nur havos unu jako, sed tie estas mi
kaj John Goodhue-- li estas la plenuma direktoro de la Center--
starantan sur la Maŝino ĉambron plankon, kiu, kiel vi pritondas vidi,
estas sufiĉe drama, kaj ĝi superas longa, longa vojo.
>> Mi ofte ludas ludojn alkonduko el Bostono al Holyoke,
ŝajnigante ke mi estas TCP / IP paketon.
Kaj mi zorgu pri mia latencia stirante ĉirkaŭ en mia aŭto.
Do tio estas la verda peco.
Do ni nur prenu minuton kaj pensas pri stakoj.
Do ni provas tre zorge al konstruu datumoj centroj kompetente,
komputanta kompetente, fari bonajn selektado por la komputado teamoj
kaj savu, pli grave, nia apliko,
estu ĝi mesaĝado servo aŭ scienca apliko.
>> Do jen estas la stakoj.
Do fizika tavolo, ĉiuj vojon supren tra application--
esperante ke tiu tuj bona parto de via kurso.
OSI sep mantelo modelo estas esence, vi vivos, manĝi, kaj ekblovu
tiu en viaj komputanta karierojn.
Tiu tuta koncepto de fizika infrastructure-- dratoj,
kabloj, datumoj centroj, ligiloj.
Kaj tiu estas ĝuste priskribante la reto.
>> Ĝis ĉi tie estas, nu, evidente, ĉi estas malnova diapozitivo,
ĉar tiu devus diri HTTP, ĉar neniu zorgas pri simplaj poŝto
transporto protokolojn, anymore.
Ĉio okazas en la HTTP spaco.
Do tio estas unu nivelo de pilo.
>> Jen alia aro de stakoj, kie vi havi servilon, gastiganto, oni hypervisor,
gaston, duuma biblioteko, kaj tiam via kandidatiĝo.
Aŭ, en ĉi tiu kazo, la aparato ŝoforo, Linuksa kerno, denaska c,
Java virtuala maŝino, Java API, tiam Javo
aplikoj, kaj tiel plu kaj tiel antaŭen.
Jen priskribo de virtuala maŝino.
>> Sankta stakoj, Batman!
Pensu pri tio en Kondiĉoj de kiom komputi
vi devas akiri de kio okazas ĉi tie,
tutan vojon ĝis la supro de tiu pilo, por tiam
povi fari viajn realajn transdono de la apliko.
>> Kaj se vi ia malantaŭenigi kaj komenci pensi
pri kio portas al havigi glitpunkta operacio,
via glitpunktaj operacio estas sumo de la bazoj, la numero de kernoj
en la socket, horloĝo, kiu estas kiel rapide povas la horloĝo turnover--
kvar gigahertz, du gigahertz-- kaj tiam la nombro
de operacioj vi povas fari en donita hercoj.
>> Do tiuj microprocesadores hodiaŭ fari inter kvar kaj 6 flops
por ciklo de horloĝo.
Kaj tiel sola kerno 2.5 koncerto horloĝo havas teorian rendimenton
de ĉirkaŭ mega Flop, donu aŭ preni.
>> Sed, kiel kun ĉiu, ni havos elektojn.
Do kaj Intel Core 2, Nehalem Sandy Briĝo, Haswell, AMD,
prenu vian choices-- Intel Atom.
Ĉiuj de ĉi tiuj procesoroj arkitekturoj ĉiuj havas iomete malsaman vojon
de povi aldoni du nombroj kune,
kiu estas esence sian celon en vivo.
Debeto esti malmola.
Ekzistas milionoj da ili sidantaj en datumoj centroj, nun tamen.
>> Sor flops po watt-- tiu estas la granda afero.
Do se mi volas ricevi pli el ĉi akiri tra ĉi pilo, rapida,
Mi devas labori en kiel multaj glitpunktaj operacioj duan,
Mi povas fari, kaj tiam doni ilin vato.
Kaj feliĉe, amikoj pensis pri tio.
>> Do ekzistas granda kontesti ĉiun jaron al vidi
kiu povas konstrui la plej rapida komputilo kiu povas diagonaligi matrico.
Ĝi nomas la Top 500.
Ili elektas la supro de la plej bona 500 komputiloj
sur la planedo, kiu povus diagonaligi matricoj.
Kaj vi ricevas iujn mirindaj rezultoj.
>> Multaj el tiuj maŝinoj estas inter 10 kaj 20 megavatios.
Ili povas diagonaligi matricoj senlime rapide.
Ili ne nepre _diagonalized_ ilin kiel kompetente po vato,
do estis tiu granda puŝo rigardi kio verda 500 listo devus aspekti.
Kaj tie estas la listo de junio.
Tie devus esti nova unu tre baldaŭ.
>> Kaj li nomas out-- Mi prenos la supro de ĉi tiu aparta listo.
Estas du specifaj machines-- unu el la Tokia Instituto de Teknologio
kaj unu el Kembriĝo Universitato en Britio.
Kaj tiuj havas belan asombroso mega flops por vato kvocientoj.
Ĉi onia 4.389, kaj la proksima malsupren estas 3.631.
>> Mi klarigos la diferencon inter tiuj du, en la proksima glito.
Sed tiuj estas tiuj estas modere grandeco testo racimos.
Ĉi tiuj estas nur 34 kilovatoj aŭ 52 kilovatoj.
Estas iuj pli grandaj here-- tiu aparta iun
ĉe la svisa Nacia Supercomputing Centre.
La forporti mesaĝon cxar tio, ke ni estas
klopodante trovi komputiloj kiu povas funkcii efike.
>> Do, ni rigardu ĉi supro unu, cutely nomita, la KFC.
Kaj iom da publikeco tie.
Ĉi tiu aparta manĝaĵo kompanio havas nenion komunan kun tiu.
Estas la fakto ke ĉi aparta sistemo
trempas en tre ruzaj oleo-bazitaj komponaĵo.
Kaj tiel ili kolektis siajn kokido Fryer alnomo
kiam ili unue komencis konstrui tiuj tipoj de sistemoj.
>> Sed esence kion ili glutis tie estas nombro de klingoj,
metis ilin en ĉi malnaiva mineralo oleo,
kaj tiam laboris ekstere kiel akiri ĉiuj la retoj en kaj ekster ĝi.
Tiam, ne nur tio, Ili jam metis ĝin ekstere tiel
ke ĝi povas eksplodi ekstere aero malvarmigo.
Estis sufiĉe impresa.
Do vi devas fari ĉiuj de tiu shenanigans
por povi akiri ĉi tiu kvanto de komputi transdonita pro malgrandaj wattage.
>> Kaj vi povas vidi ĉi estas la formo de kie ajn estas survoje.
La defio estas ke regula aero malvarmigo estas la ekonomio de skalo
kaj forpelas multon de la disvolviĝo de ambaŭ regula komputado,
kaj alta rendimento komputado.
Do, tiu estas bela perturbador.
Mi pensas, ke estas fascinante.
Estas iom senorda kiam vi provu interŝangi la unuecoj de disko,
sed estas vere malvarmeta ideo.
>> Do ne nur tio, ke estas tutan faskon da laboro
konstruata ĉirkaŭ kio ni estas nomante la Open Kalkulas Project.
Kaj tiel, pli pri tio iomete poste.
Sed la industrio komencas rimarkas ke la flops por vato
fariĝas grava.
Kaj vi, kiel ulojn tie, kiel vi desegni vian algoritmoj
kaj vi desegni via kodon, vi devus konscii
ke via kodo povas havi frapo-sur efiko.
>> Kiam Mark sidis tie en sia dormejo ĉambro skribi Facebook 1.0,
Mi estas sufiĉe certa ke li havis vidon ke tuj estos enorma.
Sed kiel grandega ĝi estus sur la medio estas granda dealio.
Kaj tiel ĉiuj ya'll povis supreniru kun algoritmoj
kiu povus esti la proksima defia afero por uloj kiel mi,
provante kuri sistemoj.
>> Do ni pensu pri reala mondo potenco limoj.
Tiu papero per Landauer-- ne estas nova afero.
1961 tiu estis eldonita en la IBM Journal.
Tiu estas la kanona "_Irreversibility_ Kaj Heat
Generacio en la Komputanta Procezo. "
Kaj tial li argumentis ke maŝinoj neeviteble
realigi logistika funkcioj kiuj ne havas unusenca inversa.
>> Tiel ke la tuta parto de jen tio reen en la '60s,
ulojn komprenis, ke tio tuj estos problemo.
Kaj tial la leĝo de limoj diris 25 gradoj C, specon de kanona ĉambron
temperaturo, la limo reprezentas 0,1 elektrono voltoj.
Sed teorie, ĉi tiu estas la teorio, komputila memoro,
operaciante al ĉi limo povus esti ŝanĝis je unu miliardo bitoj sekundo.
>> Mi ne estu ili, sed ne ektrovas multaj unu miliardo bitoj
duan datumoj imposto interŝanĝoj.
La argumento estis, ke nur 2.8 bilionoj de vatoj de potenco
devus tion iam esti elvolvita.
>> Bone, reala mondo example-- tio estas mia elektra beko.
Mi estas 65% procento de tiun belan datumoj centro
Mi montris al vi, en tiu aparta momento.
Tio estas reen en junio pasintjare.
Mi glutis malnova versio por ke ni povas kaj ia anonymize iomete.
Mi pasigis $ 45.000 estas monato por energio tie.
>> Do la kialo estante tie estas ke ni havas super 50.000 procezoj en ĉambro.
Do vi povus imagi vian propran residenciales elektro beko
estante tiu alta?
Sed estis por 199 milionoj vato horoj pli de monato.
>> Do la demando mi pozo estas, ĉu vi povas imagu ro Zuckerberg elektra beko?
Mia estas iom granda, kaj mi luktas.
Kaj mi ne estas sola en tiu estas.
Estas multaj homoj kun granda datumoj centroj.
Kaj tial, mi supozas, plena disclosure-- mia Facebook amikoj iom strange.
>> Do mia Facebook amikon trovas la Prineville datumoj centro,
kiu estas unu de Facebook pli grandaj, plej nova, plej malalta energio datumoj centro.
Kaj ili sendi al mi, aĵoj kiel potenco utiligado efikeco,
kiel en kiom efektiva estas la datumoj centro kontre kiom energio vi estas
metante en ĝin, kiom akvo oni uzu, kio estas
la humido kaj temperaturo.
>> Kaj ili havas tiujn ĉarmaj, ĉarmaj intrigoj.
Mi pensas ĉi estas awesome Facebook paĝo,
sed mi supozas ke mi iomete stranga.
>> Do pli potenco aferon, esploro komputado kiujn mi faras
estas signife malsama al kio Facebook kaj Yahoo kaj Google
kaj aliaj sur-postulo, plene, ĉiam disponeblaj servoj.
Kaj tial mi havas la avantaĝon ke kiam ISO Nov England-- kaj ISO Nov-Anglio
helpas fiksi la energio tarifoj por la regiono.
>> Kaj ĝi diras ke estas etendante peto al konsumantoj
por libervole konservi altan energion, pro la alta varmo kaj humideco.
Kaj tio estis denove sur la 18-a de julio.
Kaj tial mi feliĉe Tweet reen, Hey, ISO New England, Verda Harvard.
Ni faras nian parton super tie en esplorado komputado.
Kaj ĉi tio estas ĉar ni faras sciencon.
>> Kaj tiel kiel homoj diras scienco neniam dormas, scienco povas atendi.
Do ni kapablas quiesce nia sistemoj, utiligi lernojaro impostoj
sur nia energio kalkulon, kaj helpo en la tuta Nov-Anglio
regiono de versxadon multaj megavatios de ŝarĝo.
Do tio estas la sola afero, kiun diferencas pri scienca komputado datumoj
centroj kaj kiuj estas en plena produktado 24/7.
>> Do ni nur prenu alian ilaron tien.
Do, mi volas diskuti kaoso iomete.
Kaj mi volas meti ĝin en la aŭspicioj de stokado.
Do por tiuj kiu speco de baraktis
akirante ilian kapon ĉirkaŭ kio petabytes de stokado aspekti, tiu ekzemplo.
Kaj tiu estas la speco de aĵoj Mi pritrakti la tutan tempon.
>> Ĉiu unu el tiuj malgranduloj fellas Estas kvar terabajto malmola disko,
do vi povas ia kalkuli ilin.
Ni nun estas nun inter unu al 1 kaj 1/2 petabytes
en norma industrio rako.
Kaj ni havas salonojn kaj ĉambrojn, kiel vi vidis en tiu frua bildo kun John
kaj mi, plena de tiuj kulisoj de teamo.
Do ĝi revenas tre, tre facila konstrui amasa stokado arrays
>> Estas plejparte facile ene de Unikso al ia rakonti ĝis kiel aferoj iras.
Do ĉi kalkulas kiom da MAU punktoj mi atingis tien.
Do tio estas 423 detranĉo punktoj.
Kaj tiam se mi kuri iuj Sketchy awk, mi povas adicii, en ĉi aparta sistemo,
ekzistis 7.3 petabytes de disponebla stokado.
>> Do tio estas multe da taskoj.
Kaj stokado estas vere malfacila.
Kaj tamen, ial, ĉi estas industrio tendencon.
Kiam ajn mi parolas al niaj esploristoj kaj nia fakultato kaj diru:
Hej, mi povas kuri stokado por vi.
Bedaŭrinde, mi devas reakiri la koston de la stokado.
Mi ricevas tiun negocon.
Kaj homoj referenci Newegg aŭ ili referencas Staples
aŭ kiom ili povas aĉeti sola terabajto disko por.
>> Do tiu, vi rimarku tie, ke tie estas postsigno.
Estas unu disko tie.
Kaj se ni reiros, mi havas multajn.
Ne nur faras mi multaj, mi havas malnaiva interkonektas
povi Stitch tion kune.
Do la risko asociita kun ĉi tiuj granda stokado arrays estas ne sensignifa.
>> Fakte, ni prenas al la interreto kaj ni skribis
iom rakonto pri puto-signifo, milda edukita direktoro de esplorado
computing-- okazas havi strangan anglan accent-- provas
klarigi al investigador kion la neniu substreko rezervan dosierujo reale
signifis.
Estis sufiĉe longan, iom historio, bonan kvar minutoj de malkovro.
>> Kaj noto: Mi havas teruran multe malpli spacon ol la damo
kiu kantas pri ĉiuj baso.
Ni estas sufiĉe da kontoj malsupra.
Sed ĉiuokaze, tio estas grava afero pensi,
en terminoj de kio povus iri malbone.
Do se mi ricevos disko, kaj Mi ĵetos ĝin en Unikso maŝino,
kaj mi komenci skribi tion al ĝi, tie estas magneto, tie estas disko kapon,
tie estas evidente, unu aŭ nulo esti notita sur tiun mekanismon.
>> Motors-- spinny, twirly aferoj ĉiam rompiĝis.
Pensu pri tio ke rompi.
Ĝi ĉiam estis spinny, twirly aferojn.
Impresoras, unuecoj de disko, motoro veturiloj, ktp
Io ajn kiu movas estas verŝajna rompi.
>> Do vi bezonas motoroj, vi bezonas forpelos de firmware,
vi bezonas SAS / SATA controladores, dratoj, firmware sur la SAS / SATA controladores,
malalta nivelo blokoj.
Pick via stokado controlador dosieron Sistemo kodo, kiom unu eble,
kiom vi Stitch aferojn kune.
Kaj via virtuala memoro direktisto paĝoj, DRAM fetch kaj vendejoj.
Tiam, vi povos havi alian Stack, kiu bonfaras
de sube la listo en ĉi unu, algoritmoj, uzantoj.
>> Kaj se vi multipliki ĉi ĝis, mi ne scias kiom,
restas multa de lokoj kie stuff povas iri flanken.
Mi volas diri, jen ekzemplo pri X.
Sed estas ia amuze pensi kiom da manieroj tion povus iri malbone,
nur por unueco de disko.
Ni estas jam en 300 petabytes, do imagi la nombron de diskoj
vi bezonas je 300 petabytes kiu povas iri malbone.
Ne nur that-- tiel tio stokado.
Kaj kiu aludas al la persono mi ŝatus vidi
eniri etapo lasis, kion estas la Kaoso Simio.
Do je certa punkto, ĝi ricevas eĉ pli granda ol nur la unueco de disko
problemo.
>> Kaj tiel, ĉi tiuj fajnaj sinjorinoj kaj sinjoro ke lanĉu streaming video servo
komprenis ke iliaj komputiloj estis Ankaŭ grandega kaj ankaŭ tre komplika
kaj ankaŭ provizanta servo al terura multan popolon.
Ili havas 37 milionoj members-- kaj tiu diapozitivo estas eble unu jaro aŭ tiel old--
miloj da mekanismoj.
Estas miliardoj da horoj de vídeo.
Ili log miliardoj da okazaĵoj ĉiutage.
>> Kaj vi povas vidi, la plej multaj homoj rigardas la Telly poste en la vespero,
kaj ĝi ege superas ĉiun.
Kaj tial, ili volis povos certigi
ke la servo estis supren kaj fidinda kaj laboras por ili.
Do ili venadis kun ĉi afero nomita Kaoso Simio.
Estas peco de programaro kiu, kiam vi pensas
proksimume parolas la titolo de tiu tuta prezento,
skalo-ekstere signifas vin devus provi ĉi stuff.
Estas neniu bona nur havi miliono maŝinoj.
Do la bela afero pri tiu estas, Kaoso Simio
Estas servo kiu identigas grupojn de sistemoj
kaj hazarde finiĝas unu de la sistemoj en grupo.
Imponega.
Do mi ne scias pri vi, sed se mi iam ajn
konstruis sistemon kiu fidas sur aliaj sistemoj parolante al unu la alian,
vi prenas unu el ili eliris, la verŝajneco de la tuta afero laborista,
malpliigas rapide.
>> Kaj tiel ĉi tiu peco de programaro kuras ĉirkaŭ Netflix infrastrukturon.
Por sorto, ĝi diras kuras nur en ofichoroj kun la intenco
ke inĝenieroj estos garde kaj povis respondi.
Tiuj estas la tipoj de aferoj ni estas nun
devi fari al inmutó nia komputado medioj, enkonduki ĥaoson
kaj enkonduki komplekseco.
>> Do kiu, en lia dekstra menso, volonte elektas
labori kun Chaos Simio?
Atendu, li ŝajnas esti indikante min.
Nu, mi supozas ke should-- cute.
Sed la problemo estas vi ne ricevas la elekton.
La Kaoso Simio, kiel vi povas vidi, elektas vin.
>> Kaj tiu estas la problemo kun komputado ĉe skalo estas ke vi ne povas eviti tion.
Temas pri neevitebleco de komplekseco kaj de skalo kaj de nia evoluado,
kelkmaniere, de komputado sperto.
Kaj memoru, tiu estas Unu afero memori:
Kaoso Simioj amo snowflakes-- amo neĝeroj.
A snowflake-- ni klarigis la Kaoso Monkey-- sed neĝero
estas servilo kiu estas unika kaj specialaj kaj delikataj kaj individuaj
kaj neniam estos reproduktita.
>> Ni ofte trovas neĝero servo en nia medio.
Kaj ni ĉiam provas kaj fandi neĝero servon.
Sed se vi trovos servilo en via medio
ke estas maltrankviliga por la longevidad de via organizo kaj ĝi degelas,
vi ne povas meti ĝin reen kune denove.
Do Kaoso Simio La tasko estis iru kaj finiĝi petskriboj.
Se la Kaoso Simio degelas la neĝero, vi super, vi faris.
Mi volas paroli pri iuj aparataro kiun ni estas
vidante en terminoj de varo de grimpi-aktivecoj ankaŭ.
Kaj iuj solaj aferoj, kiuj estas en kaj ĉirkaŭ la scienco aktiveco.
Ni nun komencas vidi, memoru tiu unueco de temo, ĉi rako?
Do ĉi tiu estas rako de GPGPUs-- tiel ĝenerala celo grafikaĵoj prilaborado unuoj.
>> Ni ĉi tiuj lokitaj en niaj datumoj centro, 100 aŭ tiel mejloj for.
Ĉi aparta rako Estas proksimume 96 Tera flops
de ununura-precizeco math povis por savi el malantauxe.
Kaj ni havas ordon de 130-nepara kartojn en petskribo
ke we-- multnombraj kulisoj de tiu petskribo.
>> Do ĉi tiu estas interesa en la senco ke la ĝenerala celo grafikaj procezoj
kapablas fari matematikojn nekredeble rapide por tre malaltaj kvantoj de energio.
Do ekzistas granda uptick en la scienca komputado areoj,
rigardante grafikaĵoj prilaborado unuoj en granda vojo.
>> Do mi kuris iuj Mcollective tra nia marioneto infrastrukturo
hieraŭ, tre ekscitita pri tiu.
nur mallongan de petaflop de ununura-precizeco.
Nur por esti klara ĉi tie, ĉi iom multiplikanto estas 3,95.
Duobla precizeco math estus proksimume 1,2,
sed mia Twitter feed rigardis vojo bona se mi
diris ni havis preskaŭ petaflop de ununura-precizeco GPGPUs.
>> Sed Fariĝas tie.
Fariĝas esti tre, tre impresaj.
Kaj kial ni faras tion?
Ĉar kvantuma kemio, interalie,
sed ni komencas desegni iuj novaj photovoltaics.
>> Kaj tiel Alan Aspuru-Guzik, kiuj estas instruisto en chemistry-- mia kompaniano
en crime-- por la lasta malmultaj jaroj.
Ni premis la koverto pri komputado.
Kaj la GPGPU estas idealo teknologio por povi fari
terura multan komplika math, tre, tre rapide.
>> Do kun skalo, venas novajn defiojn.
Do grandega scale-- vi devas esti atentu ne telegramon ĉi stuff.
Kaj ni havas iujn nivelojn de obsesivo compulsivo.
Tiuj bildoj probable forpelos multaj homoj nuksoj.
Kaj kabinetoj kiuj ne telegramis aparte bone
antaŭenpuŝi nian reton kaj instaladoj inĝenieroj nuksoj.
Plus tie estas ankaŭ aerfluo temoj kiuj vi devas enhavi.
>> Tiuj estas aĵoj kiujn mi neniam pensis pri.
Kun skalo, venas pli komplekseco.
Tiu estas nova tipo de dosiersistemo.
Estas imponega.
Estas petabyte.
Ĝi povas stoki 1,1 miliardoj dosierojn.
Ĝi povas legi kaj skribi al 13 gigabajtoj kaj 20 gigabajtoj de second-- gigabajtoj
sekundo.
Do ĝi povas malŝarĝi terabajtoj en neniu tempo ĉe ĉiuj.
>> Kaj estas tre disponebla.
Kaj ĝin ricevis mirinda lookup rates-- 220.000 serĉoj sekundo.
Kaj estas multaj malsamaj homoj konstruado tiujn speco de sistemoj.
Kaj vi povas vidi ĝin ĉi tie grafike.
Jen unu el niaj dosiersistemojn tio estas sub ŝarĝo, tute
feliĉe legante je nur mallonga de 22 gigabajtoj por dua.
Do tio cool-- tiel komplekseco.
>> Do kun komplekseco kaj skalo, venas pli complejidad, dekstra?
Jen unu el niaj multaj, multaj reto diagramojn,
kie vi havas multajn malsamajn ĉasio subtenaj supren
en ĉefa kerno ŝaltilo, konektitaj stokado,
konektante al malalta latencia interkonektas.
Kaj poste ĉiuj el unu flanko de la domo, estas ĝuste ĉiuj demarŝo
ke vi bezonos por povi trakti tiuj sistemoj de malproksima loko.
Do skalo havas multan complejidad kun ĝi.
>> Ŝanĝi dentaĵoj denove, ni iru reen kaj ankoraux estas malgranda loko de la scienco.
Do, memoru, esploro komputado kaj tiu iom shim--
iom rozkolora kompenso inter la fakultato kaj ĉiuj iliaj algoritmoj
kaj ĉiuj de la malvarmeta scienco kaj ĉiuj tiu potenco kaj malvarmigo kaj datumoj centro
plankon kaj retoj kaj grandaj komputiloj kaj servo skribtabloj kaj helpo skribtabloj
kaj tiel forth-- kaj tiel, ni ĵus tiu malgranda kompenso inter ili.
>> Kio ni komencis vidas estas kiu la mondo
povis konstrui tiuj grandaj centroj de datumoj
kaj sukcesos konstrui tiujn grandajn komputilojn.
Ni akiris sufiĉe bona ĉe ĝi.
Kio ni estas ne tre bone estas ĉi iom kompenso inter la esploro
kaj la nuda metalo kaj la teknologio.
Kaj estas malmola.
>> Kaj tiel ni povis dungi ulojn kiuj loĝas en ĉi tiu mondo.
Kaj pli ĵus, ni parolis al la Nacia Science Foundation kaj diris:
tiu skalo-ekstere stuff estas granda, sed ni ne povas akiri nian sciencistoj
sur al ĉi tiuj grandaj komplikaj maŝinoj.
Kaj tiel, estis pli nombro de malsamaj programoj
kie ni vere estis plejparte maltrankviligita provas
al vidi se ni povus transformi la campus infrastrukturo.
>> Ekzistas multe da programoj ĉirkaŭ naciaj centroj.
Kaj tiel, ni mem, niaj amikojn ĉe Clemson,
Universitato de Viskonsino Madison, Suda Kalifornio, Utaho, kaj Havajo
ia kunvenigis al rigardas tiun problemon.
Kaj tiu malgranda grafeo tie estas la longa vosto de la scienco.
>> Do ĉi is-- ĝi ne demando kio estas sur tiu akso,
sed tiu akso estas reale nombro de laborpostenoj irante tra la floraro.
Do ekzistas 350.000 super ajn tempoperiodo.
Jen niaj kutimaj suspektatoj sur la fundo tie.
Fakte, ekzistas Alan Aspuru-Guzik, kiuj ni jxus parolis about-- tunoj
kaj tunoj de komputi, vere efika, scias kion faras.
>> Jen alia laboratorio ke mi parolos proksimume en moment-- John Kovac la laboratorio.
Ili havas ĝin.
Ili estas bonaj.
Ili estas feliĉaj.
Ili komputanta.
Granda scienco estas akiranta farita.
Kaj tiam, kiel vi speco de malsupreniris ĉi tie,
Estas aliaj grupoj kiuj ne kuras multajn laborpostenojn.
>> Kaj kial estas tiel?
Ĉu pro la komputado estas nefarebla?
Ĉu ĉar ili ne scias kiel?
Ni ne scias, ĉar ni iros kaj rigardis.
Do, tio estas kion ĉi projekto tute regas,
estas loke, ene ĉiu el tiuj regionoj,
rigardi al avenuoj kie ni povas engaĝiĝi kun la fakultato kaj esploristoj
fakte en la fundo fino de la vosto, kaj komprenu kion ili faras.
>> Do tio estas io kiun ni estas vere pasia pri.
Kaj tio estas iu kiu scienco ne daŭrigos
antaŭi ĝis ni solvi kelkaj el tiuj rando kazoj.
Aliaj pecoj de scienco ke okazas up-- ĉiuj
vidis la Granda Hadrona.
Imponega, dekstra?
Ĉi stuff ĉiuj elkuris en Holyoke.
Ni built-- la tre unua scienco kiu okazis en Holyoke
estis la kunlaborado inter mem kaj Boston University.
Do estas vere, vere malvarmeta.
>> Tio estas amuza peco de scienco por skalo.
Tiu estas cifereca aliro al ĉielo jarcento ĉe Harvard.
Esence, ĝi estas plato arĥivo.
Se vi iras malsupren Oxford-- Ĝardeno Strato, bedaŭras,
vi trovos unu el la observatorio konstruaĵoj estas esence plena
de ĉirkaŭ duonmiliono da platoj.
>> Jen estas fotoj de la ĉielon nokte, super 100 jaroj.
Do tie estas tuta platformo starigita tie digitalizar tiuj teleroj,
preni fotojn de ili, registri ilin, mi metis ilin en komputilo.
Kaj tiu estas petabyte kaj duono, nur rajtas there-- unu malgranda projekto.
>> Tiuj estas aliaj projektoj.
Ĉi Pan-STARRS projekto faras plena larĝa panorama enketo,
serĉas proksime Tero asteroidoj kaj pasema celeste okazaĵoj.
Kiel molekula biofísico, mi amas la vorton transitive celeste okazaĵo.
Mi ne estas tute certa pri kio temas, sed ĉiuokaze, ni serĉas ilin.
>> Kaj ni generas 30 terabajtoj nokta el tiuj teleskopoj.
Kaj tio ne vere bandwidth problemo, tio estas kiel FedEx problemo.
Do vi metas la stokado en la kamioneto kaj vi sendi ĝin kio ajn ĝi estas.
>> Bicep estas vere interesting-- tiel fono figurado
de kosmaj ekstraj galaksia polarizo.
Kiam mi unue komencis labori Harvard sep aŭ tiel,
ok jaroj, mi memoras laborante en ĉi tiu projekto
kaj ne vere enprofundigi hejmo kiel al kial polarizita lumo
el la kosma mikroonda fono estus grava,
ĝis ĉi okazita.
>> Kaj tiu estis John Kovac, kiuj mi parolis antaŭe,
uzante milionojn sur milionojn da CPU horoj, en nia facilecon kaj aliaj,
al esence gapi en la interno de la universo la unuaj momentoj
post la praeksplodo, kaj provante kompreni
Einstein ĝenerala teorio de relativeco.
Estas menso blovas ke niaj komputiloj helpas al ni desentrañar kaj konstante
en ĝustan originoj de kial ni estas ĉi tie.
>> Do kiam vi parolas pri skalo, ĉi estas kelkaj seriozaj skalo.
La alia aĵo de skalo estas, ke aparta projekto batis tiuj infanoj.
Kaj jen estas la respondo kurbo por bicep [Inaudible] Tiu estis nia eta enketo.
>> Kaj vi povas vidi ĉi tie, vivo estis bona ĝis ĉirkaŭ tie,
kiu estis kiam la anonco eliris.
Kaj vi kolektos laŭvorte sekundoj por respondi
al la grimpita okazaĵo kiu respondas al tiu malgranda punkto ĉi tie,
kiu finis sxangxigxantaj kvar aŭ tiel terabajtoj de datumoj
tra la retservilo ke day-- bela harkovritaj.
>> Do, jen estas la tipoj de aĵoj kiuj
povas okazi al vi en via infrastrukturo se vi ne desegni por skalo.
Ni havis iom da levi tiu tago, ke ili estu
povis span ekstere sufiĉe ttt servo teni la retejon supre kaj kurado.
Kaj ni estis sukcesa.
Jen iom retpoŝto tio estas speco de cute.
Jen poŝto al Mark Vogelsberger, kaj Lars Hernquist, kiuj estas
profesoran membro tie en Harvard.
Pli pri Mark poste.
Sed mi kredas ke tiu estas unu ia resumas klaso
de kie la komputado Estas en esplorado komputado.
Hej, teamo, ekde lasta Mardo, vi uloj racked supren
super 28% de la novaj floraro, kiu kombinis
Estas super 78 jaroj de CPU en nur tri tagoj.
Kaj mi diris, ĝi estas ankoraŭ nur ĝuste vendredo matene.
Tiu estas bela awesome!
Feliĉa vendredo!
>> Tiam mi donos al ili la datumaj punktoj.
Kaj tiel tio estis speco de interesa.
Do memoru pri Marko, ke li venos reen en la bildo en iomete.
Do skalo-ekstere komputado estas ĉie.
>> Ni eĉ helpas onin rigardi ĉe kio la NBA funkcioj,
kaj kie homoj estas ĵetante buloj de.
Mi ne vere komprenas tiun ludon tro bone, sed ŝajne, ĝi estas granda negoco.
Ekzistas aros kaj kalikojn kaj mono.
>> Kaj tiel, nia datumbazo, ni konstruis malgrandan 500 [inaudible]
paralela procesoro floraro, paro de terabajtoj de RAM,
por povi konstrui ĉi Kirk kaj sia teamo.
Kaj ili faras komputadon en tute alia vojo.
Nun tiu estas projekto ni estas implikita kun tio
absolute fascina, ĉirkaŭ neŭra plasticidad connectomics kaj genómicas
imprinting-- tri tre dikaj batante areoj de esploro
ke ni luktas sur tago al tago bazo.
La ideo ke nia cerbo estas sub plasto streso kiam ni estas junaj.
Kaj multe de niaj plenkreskulaj konduto estas skulptita de sperto en la infanaĝo.
Do tiu estas granda dealio.
>> Do ĉi tiu estas laboro kiu estas financita de la Naciaj Mezlernejoj de Mensa Sano.
Kaj ni provas esence, tra multe de grandaj datumoj
kaj granda datumo analitiko, afablaj de rigardi en nia homa cerbo
per vario de malsamajn teknikojn.
>> Do mi volis halti kaj ia nur paŭzi por mallonga momento.
La defio kun foraj datumoj centroj estas estas malproksime.
Ĝi do ne povas labori.
Mi bezonas mian datumoj proksimo.
Mi bezonas fari mia esplorado en mia laboratorio.
>> Kaj do mi ia prenis ekzemplo de funkcia magneta resono
datumaro de niaj datumoj centro en okcidenta Meso.
kaj konektita ĝin al mia desktop en Kembriĝo.
Kaj mi ludos ĉi tiu malgranda vídeo.
Espereble ĝi estos speco de laboro.
>> Do tiu estas min irante tra kontrolanta mian GPUs laboras.
Kaj mi ekiras ke VNC la supren.
Kaj tiu estas lerta VNC.
Jen VNC kun 3D pecoj.
Kaj do, kiel vi povas vidi malmulta, ĉi Estas mi ŝpinis tiu cerbo ĉirkaŭe.
Mi provas specon de akir ĝi orientis.
Kaj tiam mi povas movi tra multaj malsamaj tranĉaĵoj de MRI datumoj.
Kaj la sola afero, kiu estas malsamaj pri tiu
estas, ĝi venas super la drato el Okcidenta Meso. al mia labortablo.
Kaj lia renderizado rapida ol mia labortablon,
ĉar mi ne havas $ 4.000 grafika karto en mia skribo-tablo, kiu
ni havos el Okcidenta Meso.
Kompreneble, mi klopodas esti saĝa.
Mi kurante GLX dentaĵoj en la fono, dum farante ĉiuj ĉi,
por certiĝi, ke mi povas martelas la grafika karto,
kaj ke ĉiaj funkcias kaj ĉiuj ceteraj ĝin.
Sed la grava afero estas, Estas ĉi estas 100 mejloj for.
Kaj vi povas vidi de ĉi tiu estas nenia evidenta latencia.
Aĵoj tenante kune sufiĉe bone.
>> Kaj por ke, en kaj de sin, estas ekzemplo kaj iuj _insight_
pri kiel komputado kaj skalo-ekstere komputado okazos.
Ni ĉiuj laboras pri maldika kaj pli maldika mekanismoj.
Nia uzo de tablets pliiĝas.
>> Do, mia karbono piedsigno estas esence
movante de kio uzita fari tion estus jam
estis grandega maŝino sub mia skribotablo, por kio
nun estas facility-- povus esti ie ajn.
Povus esti ie ajn.
Kaj tamen, estas ankoraŭ povis venigi reen alta rendimento grafiko
al mia labortablo.
>> Do, atingante proksime la end-- memori Mark?
Nu, beleta knabo estas Mark.
Li decidis, ke li iros al konstrui realisman virtualan universon.
Tio estas tute projekto, kiam vi pensas ke necesas halti ĉi.
Mi iras al uzi komputilo, kaj mi tuj
por modeli la 12 milionoj jaroj post la Praeksplodo reprezenti tagon.
Kaj poste mi iros fari 13.8 miliardo jaroj de kosma evoluado.
Bone.
>> Gxuste tio fakte uzas komputilon la pli granda ol nia komputilo,
kaj ĝi superfluis sur la naciaj rimedojn al nia amikoj malsupren en Teksaso.
Kaj al la naciaj instalaĵoj, tiu estis multa komputi.
Sed ni faris multajn la simulación loke
certigi ke la programaro laboris kaj la sistemoj laboris.
>> Kaj estas tagoj kiel ĉi kiam vi rimarkas ke vi apogas scienco
ĉe tiu nivelo de skalo, ke homoj povas nun diri tion
kiel mi iros al modelo universon.
Kaj tiu estas lia unua modelo.
Kaj jen estas Lia teamo unua modelo.
Estas multaj aliaj ulojn kiuj iras
veni malantaŭ Mark, kiuj tuj deziras modeligi kun alta distingivo,
kun pli specifecon, kun pli precizeco.
>> Kaj tiel, en la lastaj kelkaj minutoj, Mi nur volas montri vin ĉi video
de Marko kaj Lars oj kiuj al mi denove, kiel vivo scienculo, estas speco de cute.
Do ĉi, ĉe la malsupro tie, orienti vin,
ĉi estas diranta al vi la tempo ekde la praeksplodo.
Do ni estas je proksimume 0,7 miliardoj da jaroj.
Kaj tion montras la nunan ĝisdatigo.
Do vi vidas en la momento, malluma materio kaj la evoluado
de la fajna strukturo kaj frua strukturojn en nia konata universo.
>> Kaj la punkto kun ĉi tio estas kiu ĉi estas ĉiuj farita ene la komputilo.
Tiu estas aro de parametroj kaj aro de fiziko
kaj aro de matematiko kaj aro de modeloj
ke estas atente selektitaj, kaj tiam zorgeme konektitaj inter aliaj
povi modelar la interagoj.
>> Do vi povas vidi iujn eltiras de iuj gasa eksplodoj tie.
Kaj gaso temperaturo ŝanĝas.
Kaj vi povas komenci al vidi la strukturon de la videbla universo ŝanĝon.
Kaj la grava parto kun ĉi estas, ĉiu eta eta, eta, eta punkto
estas peco de fiziko kaj havas aro de matematiko ĉirkaŭe,
informi lia amiko kaj lia najbaro.
>> Tuj kiam de grimpita perspektivo, tiuj komputiloj devas ĉiun laboron en koncerto
kaj konversaciadis kompetente.
Do ili ne povas esti tro chatty.
Ili devas stoki iliajn rezultojn.
Kaj ili devos daŭre informi cxiuj iliaj amikoj.
Ja, vi vidos nun, tiu modela atingi pli kaj pli komplikaj.
Estas pli kaj pli da aĵoj okazas.
Estas pli kaj pli materialo flugante ĉirkaŭe.
>> Kaj jen estas, kion la frua kosmo estus jam similis.
Ĝi estis bela harkovritaj loko.
Estas eksplodoj ĉie la loko, potenca kolizioj.
Kaj formado de pezaj metaloj kaj elementoj.
Kaj tiuj grandaj nuboj frakasante en reciproke kun la ekstrema forto.
>> Kaj tial nun ni estas 9,6 miliardoj jaroj de tiu komenca eksplodo.
Vi ekvidas tion estas ia trankviliĝis iomete, ĝuste
iom, ĉar la energio estas nun komencas malstreĉiĝi.
Kaj tial la matematikan modeloj atingis ke en loko.
Kaj vi ekvidas coalescencia de malsamaj elementoj.
Kaj ekvidas tion speco de veni kune kaj malrapide malvarmeta.
>> Kaj ĝi estas startanta rigardi iomete pli kiel la nokta ĉielo, iomete.
Kaj estas [? QSing. ?] Ni estas nun 30.2 miliardo jaroj kaj ni speco de faris.
Kaj tiam kion ili faris estis ke ili prenis ĉi tiun modelon,
kaj poste rigardis la videbla universo.
Kaj esence tiam, estis povi preni tion kaj tegu
per kio vi povas vidi.
Kaj la fideleco estas miriga, kiel al kiom precizaj la komputilo modeloj estas.
>> Kompreneble, la astrofizikistoj kaj la esploro grupoj
bezonas eĉ pli bona fideleco kaj eĉ pli alta rezolucio.
Sed se vi pensas pri kio Mi jam rakontis al vi hodiaŭ
tra ĉi tiu malgranda vojaĝo tra ambaŭ stokado kaj strukturon kaj retoj
kaj stakoj, la grava afero estas, Estas skalo-ekstere komputanta esenca?
Tio estis mia originala hypothesis-- reen al nia scienca metodo.
>> Mi esperas ke ĉe la frua parto de tio mi volis
antaŭdiri ke mi povus ekspliki al vi pri skalo-ekstere komputado.
Kaj ni speco de provita kelkaj el tiuj hipotezoj.
Ni iris tra tiu konversacio.
Kaj mi simple volis diri skalo-ekstere komputado estas essential-- ho,
jes, tre multe jes.
>> Do kiam vi pensas pri via kodojn, kiam
vi faras la CS50 fina projektoj, kiam vi pensas pri via legaco
al la homaro kaj la rimedoj kiujn ni bezonas por povi kuri ĉi tiuj komputiloj
sistemoj, opinias tre zorgeme pri la flops por vato,
kaj pensas pri la Kaoso Simio.
>> Pensu pri via neĝeroj, ne faru fari unu-offs, reuse bibliotekoj,
konstruu reuzebla codes-- ĉiujn aferojn ke la lingvohelpantoj instruis al vi
en ĉi tiu klaso.
Tio estas fundamenta aspektoj.
Ili ne nur lip servon.
Tiuj estas realaj aĵoj.
>> Kaj se iu el vi volas sekvi min, Mi estas obsesivo kun la Twitter afero.
Mi devas iel doni tiun supren.
Sed multe de la fona informo estas
sur nia esploro komputado retejon ĉe rc.fas.harvard.edu.
>> Mi provos kaj observas blog ĝis dato kun modernaj teknologioj
kaj kiel ni faros distribueca komputado ks.
Kaj tiam nia personaro estas ĉiam disponebla tra odybot.org.
Kaj odybot estas nia Little Helper.
Li ofte havas malmultan konkursoj en sia retpaĝaro
tro, kie vi povas provi kaj spot lin ĉirkaŭ la campus.
Li estas la amika iom vizaĝo de esploro komputado.
>> Kaj mi specon de envolver supren tie kaj dankas vin ĉiujn por via tempo.
Kaj mi esperas ke vi memoru ke skalo-ekstere komputado estas reala.
Kaj ekzistas multaj homoj kiu hvas multajn antaŭa arto
kiu povos helpi vin.
Kaj cxiuj el la bonŝancon kun via estonteco klopodoj en fari
certa ke nia komputanta ambaŭ skvamojn, estas alta Performing,
kaj helpas la homaron pli ol ion alian.
Do, dankon por via tempo.