>> JAMES CUFF: Tere, hea Pärastlõunal kõigile.
Minu nimi on James manseti.
Ma olen prodekaan teadusuuringute Arvutustehnika siin Harvardi ülikoolis.
Ja täna ma lähen teile rääkida miks skaalal-out computing on väga oluline.
>> Nii et ma arvan, et esimene üles, kes see mees on?
Miks ma siin olen?
Miks ma räägin sulle?
Mul on tausta teaduse arvutustehnika ja teadus computing,
venitades tagasi Ameerika Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Instituut inimese genome-- ja siis viimasel ajal USAs
töötab Lai ja teised lugupeetud õppekohad, nagu Harvard.
>> Ma arvan, et mida see tegelikult tähendab see, et ma olen tagasi molekulaarse biotehnoloogia
füüsik.
Mis õigus on mul öelda teile skaalal-out arvuti?
Seal on siiski.
18 aastat või nii ma nägin just kõige järsk tõus skaalal keerukus
ja üldist tõhusust arvutisüsteemidele.
>> Kui ma tegin oma doktorikraadi Oxfordi, I oli päris põnevil 200 megahertsi
Silicon Graphics masin 18 gigabaiti ja ühe CPU.
Ajad on muutunud.
Kui teil kiiresti edasi nüüd, me ketramine Üle 60,000 protsessoriga siin Harvardi.
Paljud teised organisatsioonid pöörled palju.
>> Oluline Buffee sellest on et skaala on nüüd mitte ainult paratamatu,
see juhtus ja see on jätkub juhtuda.
Nii saab hetkeks, kind kohta tagasi kerida ja rääkida väga kiiresti
teaduse, minu lemmik suhtes, teaduslik meetod.
>> Kui te olete olema teadlane, mida sa pead tegema mõned olulised asjad.
Kui sa ei tee neid asju, mida saate ei pea ennast teadlane
ja sa vaeva on võimalik mõista oma ala distsipliini.
>> Nii kõigepealt, siis oleks sõnastada Teie küsimusele, saate luua hüpoteese,
kuid veelgi tähtsam, siis ennustada results--
sul on vist nii, et mis tulemused on.
Ja siis lõpuks, sa testi oma hüpotees ja analüüsida tulemusi.
>> Nii et see teaduslik meetod on väga oluline arvuti.
Computing nii ennustus ja on võimalik testida oma tulemusi
on oluline osa sellest, mida me vajame teha teaduslik meetod.
Need ennustused tehniline kontroll on tõelised kaks nurgakivi
teaduslikku meetodit ja iga nõuavad kõige märkimisväärseid edusamme
tänapäeva arvutusvõimsus.
>> Kaks sammast teadus on, et teooria ja selle katsetamist.
Ja hiljuti computing on tihti nimetatud
nagu oleks kolmanda samba teadusest.
Nii et kui sa õpilasi vaadates seda, sa pole absoluutselt mingit survet.
Kolmas sammas science-- ole suur deal-- computing, omamoodi tähtis.
Nii hea meel on arvuti osa infotehnoloogia käigus 50.
>> Nii piisavalt tausta.
Ma tahan teile öelda kava, mis me ei kavatse rääkida täna.
Ma lähen üle mõned ajalugu.
Ma lähen selgitada, miks meil siin.
Ma lähen rääkida mõned ajaloost computing
siin Harvardi mõned tegevuse ümber sotsiaalse meedia,
roheline things-- väga kirglik kõike
green-- storage-- arvuti storage-- kuidas kaose mõjutab skaalal-out out,
ja Jae- ja süsteemide eriti.
>> Ja siis ma lähen puudutada mõned Skaala-out riistvara, mis on
nõutav, et oleks võimalik teha arvutitega skaalal.
Ja siis lõpuks, me ei kavatse pakkima mõned awesome teadust.
>> Niisiis, võtame minut vaadata meie tegelik ajalugu.
Computing on arenenud.
Nii, sest 60ndate kõik ära läbi kuni tänapäevani,
oleme näinud põhiliselt muutus reguleerimisala tsentraliseeritud andmetöötlus
detsentraliseerida computing, et koostöö ja seejärel sõltumatu
arvutustehnika ja õigus tagasi.
>> Ja las ma märkmeid, et natuke.
Kui me alustasime maha arvutid, meil oli suurarvutid.
Nad olid ülemäära kallis seadmeid.
Kõik pidi jagama.
Computing oli keeruline.
Näete, ta täitis tuba ja oli ettevõtjate ja lindid
ja igasugu Whirry, Toote täielik tooteleht, spinny seadmeid.
>> Umbes 70ndatel 80ndate alguses, siis hakkas näha mõju faksid.
Nii et sa oled hakanud näha computing teoks tagasi laborid
ja saada lähemale sulle.
Tõus isikliku arvuti, kindlasti
80ndatel, algul kümnendil tõesti muutunud arvuti.
>> Ja seal aimugi pealkiri, sest see
kutsuti personaalarvuti, mis tähendas ta kuulus sulle.
Nii evolutsiooni computing jätkus,
inimesed mõistsid, et nende isiklikud arvuti ei olnud tõesti piisavalt suur
et oleks võimalik midagi teha mis tahes teenete, või olulise väärtuse tõttu teadust.
>> Ja nii inimesed hakkasid arendada võrguseade
autojuhid, et oleks võimalik ühendada arvutid kokku võimalik ehitada klastreid.
Ja nii see sündis ajastu Euroopa Beowulf klastris.
Linux koostejoonis vastusena varaliste operatsioonisüsteem, nii kulude
ja keerukust.
>> Ja siis, siin me oleme täna kus, veel kord, et me oleme
silmitsi toad täis arvuti seadmed ja võime
Huitaisu oma krediitkaardi ja saada juurdepääs neile Infotehnoloogia,
eemalt.
>> Ja nii saab siis vt mõttes ajalugu põrkuvate
kuidas me arvutustehnika täna, see on kindlasti
arenenud masina toad täis arvutid
läbi mõned personaalarvutite kogu tee paremale tagasi
masin toad täis arvuteid.
>> Nii et see on minu esimene klastris.
Nii 2000. ehitasime arvutisüsteemi Euroopas
tõhusalt märkmed inimgenoomi.
Seal on palju tehnoloogia noteeritud löögile
seal, et kahjuks ei ole enam meiega.
See on läbinud maha suurepärase tehnoloogia taevas.
>> Masin ise on ilmselt samaväärsed mõne korraliku sülearvutid
täna, ja see lihtsalt selline näitab.
Kuid me ei hoolega märkmeid inimgenoomi ja nii kaitstud see
on selle paberi Loodus muredest andmeid
tegemist on avaliku või erasektori.
>> Nii et see on fantastiline, eks?
Nii on meil inimgenoomi.
Oleme teinud arvuti.
Ma olen vist väga rahul ise.
Keerasin kuni Harvard 2006 tunne palju vähem rahul olen.
>> See on see, mida ma pärinud.
See on osakondade mail ja failiserver.
Näete siin seal natuke lint
mis on hoidmiseks kasutatud süsteemi koos.
See on meie litsentsi ja print server.
Ma olen päris kindel, et seal äkki paroolid mõned neist Post-it märkmepaberid.
>> Ei awesome.
Päris kaugel awesome.
Ja nii ma mõistan, et see väike skeem et ma näitasin teile alguses
jagada omandiga Tagasi jagamisvalikute,
et meil oli vaja muuta mängu.
Ja nii me muutsime mängu luues stiimuleid.
Ja nii inimeste, kuna see vähe Wikipedia article
ütleb siin, meie sihikindel olendid.
Ja uuring stiimul struktuurid on oluline uuringu
majandustegevust.
>> Nii me alustasime stimuleerimiseks Meie õppejõud ja meie teadlased.
Ja nii me innustada neid tõesti suur arvutisüsteemi.
Nii 2008. aastal ehitasime 4096 protsessor machine-- 10 riiul,
paarisaja kilovati võimu.
>> Mis on minu arvates Huvitav on see ei
ükskõik kus sa oled tsüklis.
See sama palju võimu ja arvutama, võim on konstantne.
See oli 200 kilovatti, kui me ehitasid Euroopas.
See on kakssada kilovatti 2008. aastal, ning et
näib olevat [? quanter?] väike ülikoolide arvutisüsteemidele.
>> Nii Harvard today-- kiiresti edasi, ma ei ole enam kurb panda, üsna õnnelik panda.
Oleme 60-paaritu tuhat latautuva Mikroprotsessorite ja nende ronida dramaatiliselt.
Meil on 15 petabytes ladustamise, ka ronida.
Ka see 200 kilovatt juurdekasvu, me ilmselt
olla lisades, et iga kuue või nii kuu.
Palju, palju virtuaalseid masinaid.
Ja mis veelgi tähtsam, umbes 1,8 megavatti
Teadus- arvutivarustus.
>> Ja ma lähen tulla tagasi selle hiljem,
miks ma nüüd ei pruugi enam arvutada, kui palju CPU meil,
aga kui suur on elektriarve.
20 muud nii pühendatud teadus- computing personal.
Ja mis veelgi tähtsam, me oleme hakanud kasvama meie GPGPUs.
Olin jaotatakse, kui palju see on lisatud päev-päeva järel.
Nii ajaloo õppetund üle, eks?
>> Niisiis, kuidas me sinna siit?
Vaatame mõned kaasaegsed scale-out arvutama näiteid.
Ma olen natuke kinnisideeks suurust ja sotsiaalse meedia.
On mitmeid väga Edukas suuremahuliste IT-
organisatsioonide vahel planeedi toetamise ja teenused
meile kõigile.
Nii et vastutust.
>> Ja ma tahan alustada arvu untsi Instagram.
See ei ole tegelikult viia sisse, et nali, see on
isegi mitte naljakas, tegelikult, tule mõelda.
Aga ikkagi, me ei kavatse vaadata untsi Instagram.
Ja me ei kavatse hakata koos "Minu bee ja lill."
Olin [kuuldamatu] Village ja ma võtsin natuke pilti
mesilase istub lill.
Ja siis ma hakkasin mõtlema, Mida see tegelikult tähendab.
Ja ma võtsin selle pildi välja minu telefon ja loendada, mitu baiti on see,
ja see on umbes 256 kilobaiti.
Milline kui hakkasin, oleks põhimõtteliselt täitke 5 ja 1/4 tolline floppy.
Ja hakkasin mõtlema, noh, see on lahe.
>> Ja ma hakkasin vaatama ja tegema mõned uuringud võrku.
Ja sain teada, et Instagram on 200 miljonit Maus.
Ma ei olnud tegelikult, et kindel, mida Mau oli.
Ja Mau, siin on igakuine aktiivne kasutaja.
>> Niisiis, 200 miljonit MAUs-- päris lahe.
20 miljardit photographs-- nii päris palju fotosid.
60000000 uued fotod iga päev
tulevad välja umbes 0,002 kaarik ühe foto.
See on umbes viis petabytes ketas just seal.
Ja see on tõesti ei ole keskosas mida me ei kavatse rääkida.
See on väike kartul.
Või kui me ütleme, Inglismaal, väike spuds.
>> Nii vaatame tõeline elevant in room-- unikaalne nägu.
Jällegi, olgem mõõta Selle uue Quanta helistada Mau.
Facebook ise on 1,3 miljardit Maus.
WhatsApp, mida ma ei olnud isegi kuulnud alles hiljuti, see on
mingi sõnumside on 500 miljonit Maus.
Instagram, mida me lihtsalt rääkisime, 200 miljonit Maus.
Ja Messenger, mis on teise sõnumside
Samuti on 200 miljonit Maus.
>> Nii kokku, et üles, see on umbes 2200000000 Kasutajaid kokku.
Ilmselgelt seal on mõned kattuvad, kuid see on samaväärne kolmandikuga planeedil.
Ja nad saadavad midagi piirkonnas 12 miljardit sõnumite päevas.
Ja veel, seal on ainult 7 miljardit inimest planeedil.
Kõigil ei ole nutitelefoni.
Nii et see on hull numbrid.
>> Ja ma lähen väidavad, et see ei ole isegi umbes ladustamise või arvutama.
Ja tsiteerida laulu see kõik on umbes, et graafik.
Siin on meie armas Meghan Trainor alla Siin laulab umbes kõik bass.
Märkus, ta on ka üsna natuke bass herself-- 207,
ka 218 miljonit inimest näinud see noor daam laulab oma laulu.
>> Nii et minu argument on see see kõik on umbes graafik.
Nii võtsime mõned avatud lähtekoodiga tarkvara ja hakkas vaatama graafik.
Ja see on LinkedIn, nii et see on Facebook vana inimest.
Ja nii see on minu LinkedIn graafik.
Mul on 1200 või nii sõlmed, Niinimetatud "Friends".
Ja siin on minu ülaosas.
Ja siin on kõik ühendused.
>> Nüüd arvan, et tagasi Instagram lugu.
Igaüks neist on mitte ainult foto, siis
on terve hulk ühendused vahel selle konkreetse isiku
ja paljud teised.
See on keskne tükk on kas viga graafik joonistus algoritm,
või see võibolla David Humala, ma ei ole veel kindel.
Nii saab tõmmata graafikud kõikvõimalikud
kohta ways-- gephi.gihub.io on koht, kus saab tõmmata, et tarkvara.
See on väga lahe jaoks on võimalik korraldada kogukondade.
Näete siin, see on Harvard ja mitmesugused muud kohad, mis ma olen teinud,
sest see on minu tööga seotud andmed.
>> Nii lihtsalt mõtlema keerukus Graafiku ja kõik andmed
et sa tõmbad koos.
Nii vahepeal tagasi FriendFace, eks?
Me vaatasime Instagram andmeid oli suurusjärgus viis petabytes.
No suur asi.
Ikka päris palju andmeid, kuid ei ole suur Tegeleme suurem kava asju.
>> Sellest artiklist vana internet, "Skaleerimine Facebook andmeladu
300 petabytes. "
See on üldiselt erinevad mäng Box nüüd,
Kui sa oled hakanud arvan, andmete ja graafik
ja mida sa viia koos.
Ja nende kõrge andmeid kasvatamine Et 600 terrabytes päev.
>> Nüüd sa tead, noh, then-- Ma mõtlen, 600 terrabytes päev
300 petabytes-- nad Samuti hakkavad
saada väga mures kuidas hoida seda kraami
ja veenduda selle andmed alati ümber.
Ja see härrasmees siin Jay Parikh, otsib
kuidas salvestada exabyte andmeid.
>> Just neile, kes vaatavad mööda
kodus, exabyte-- 10 kuni 18.
See sai oma Wikipedia lehel, see on nii suur number.
See on suurus ja ulatus, mida me vaadates, et oleks võimalik andmete salvestamiseks.
Ja need kutid ei mucking ümber, nad ladustamiseks, et andmemaht.
Nii et üks vihjeid, et nad otsivad juures siin
on andmekeskused nn külmhoones.
>> Mis toob mind on roheline.
Ja siin on Kermit.
Tema ja mina agree-- on äärmiselt raske olla roheline,
aga me anname seda oma parima proovida.
Kermit saa sinna midagi parata, et ta on olema roheline kogu aeg,
ei saa võtta tema roheline-võime välja üldse.
>> Niisiis, olles concepts-- paari sellist põhilisi mõisteid
ja rohelus, kui see seotud computing.
Üks, mis on kõige tähtsam on pikaealisuse toodet.
Kui toode on lühike eluiga, sa ei saa määratluse kohaselt olema roheline.
Kulunud energia tootmine disk drive, emaplaadi, arvuti
süsteemi, tablett, mis see ka poleks olla, pikaealisuse oma süsteemid
on oluline osa sellest, kuidas roheline võite olla.
>> Oluline osa, nagu te kõik ehitame tarkvara algorithms--
algoritm on osaline Sõna tarkvara, eks?
Niisiis, teie algoritm disain on absoluutselt kriitilise tähtsusega nii
kuidas te kavatsete teha kiire ja täpne arvutused kasutada
Vähemalt energia hulk võimalik.
Ja ma saan seda natuke.
>> Andmekeskuse design-- oled näinud et meil on juba tuhandeid
tuhanded masinad, istudes vaikselt väike, pimedas nurgas
maailma arvutustehnika.
Allika allocation-- kuidas saada et arvutada, ladustamise,
võrgu kaudu.
Operatsioonisüsteem on oluline osa seda ja palju virtualiseerimine
suutma pakkida rohkem ja rohkem arvutama väiksesse ruumi.
>> Ma annan sulle väikese näite teadusuuringute computing.
Meil on vaja rohkem ping rohkem võimu ja toru.
Meil on vaja rohkem suurem, parem, kiirem arvutid,
ja vaja kasutada vähem mahla.
Ja me ei suutnud välja mõelda, kuidas seda teha.
Ma ei tea, kas hashtag gowest kui ilmselt on kasutatud Kardashian,
aga ikkagi, gowest.
Ja me tegime.
>> Me kiirenenud meie tegevuse ja kolisime välja
Lääne-Massachusetts väike mill linn
nimetatakse Holyoke, lihtsalt põhja kohta Chikopee ja Springfield.
Me tegime seda paar põhjustel.
Peamine oli see, et me oli väga suur tamm.
Ja see on väga suur tamm suudab välja pandud 30 pluss megavatti energiat,
ja see oli alakoormatud ajal.
>> Veelgi olulisem on, meil oli ka väga keeruline võrk
see oli juba olemas.
Kui te vaatate, kui võrgu läheb USA,
järeldub kõik rongi tracks.
See konkreetne tükk võrgus oli kuuluvad meie kolleegid ja sõbrad
Massachusetts Institute of Technology,
ja see oli põhiliselt ehitatud kõik väljapääs Route 90.
>> Seega oli meil suur jõgi puuk, Route 90 märgistada, meil oli lühike tee 100 miili,
ja pikk tee umbes 1000 miili.
Me ei pea tegema väga suur võrgu Liimida, nagu näete siin
et põhimõtteliselt panna linki, et oleks võimalik ühendada Holyoke,
kuid me pidime kõik vajaliku infrastructure-- ping, võim, toru.
Elu oli hea.
Ja jälle suur tamm.
>> Nii me ehitasime põhimõtteliselt Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
See oli töö armastus läbi viie universities-- MIT, Harvard, UMass,
Kirde ja BU.
Viis megavatt päevast ühendatud koormust.
Me tegime igasuguseid nutikust koos lennuliiklusala ökonomaiseritest
hoida asjad roheline.
Ja me ehitasime välja 640-paaritu riiul, pühendatud teadusuuringute computing.
>> See oli vana mahajäetud kohas, nii et me olid mõned tagasinõudmise ja mõned korralik-up
ja mõned clean-up kohas.
Ja siis me hakkasime ehitada rajatis
ja boom-- armas rajatise võime kasutada liivakasti computing,
on konverentside ja seminaride, ja ka suur andmekeskuse korrusel.
>> Siin on minu hea ise.
Ma muidugi seljas sama jope.
Ma võib-olla ainult üks jope, kuid seal on mind
ja John Goodhue-- ta tegevdirektor Center--
seisab masin tuba põrand, mis, nagu näete,
on üsna dramaatiline, ja see ulatub kaugele, kaugele.
>> Olen tihti mängida mänge sõidu Bostoni välja Holyoke,
teeskleb, et ma olen TCP / IP pakettaknad.
Ja ma ei muretse minu latency sõidu ümber minu auto.
Nii et roheline tükk.
Võtame võta minut ja mõelda, korstnad.
Nii me üritame väga hoolikalt ehitada andmekeskuste tõhusalt,
arvuti tõhusalt teha head valik arvutivarustus
ja pakkuda rohkem tähtsam, meie taotlus,
olgu see sõnumside teenus või teadusliku taotluse.
>> Nii et siin on korstnad.
Nii füüsilise kihi, kõik tee üles läbi application--
lootes, et see läheb hea osa oma muidugi.
OSI seitse kihti mudel on sisuliselt, sa elada, süüa ja hingata
Selle kogu oma arvuti karjääri.
See kontseptsioon füüsilise infrastructure-- juhtmed,
kaablid, andmekeskuste, lingid.
Ja see on lihtsalt kirjeldab võrku.
>> Up Siin on, noh, muidugi see on vana slaid
sest see peaks ütlema HTTP, sest Keegi ei hooli lihtne mail
transport protokolle enam.
See kõik toimub HTTP ruumi.
Nii et üks tase pinu.
>> Siin on veel üks komplekt korstnad, kus te on server, host, hypervisor,
külaline, binaarne raamatukogu ja siis oma taotluse.
Või, sel juhul seade juht, Linux kernel, native c,
Java virtual machine, Java API, siis Java
rakendusi, ja nii edasi ja nii edasi.
See kirjeldus on virtuaalne masin.
>> Püha korstnad, Batman!
Mõtle seda poolest, kui palju arvutama
vajate alates mis toimub siin,
kogu tee kuni top Selle virna, et siis
oleks võimalik teha oma tegeliku kohaletoimetamise taotluse.
>> Ja kui sa sellist tagasi kerida ja hakata mõtlema
kohta, mida ta võtab, et anda ujukoma operatsiooni
Sinu ujukoma operatsiooni on summa pistikupesast, soonte arv
pesas, kella, mis on Kui kiiresti on võimalik kella turnover--
Nelja gigahertsi, kaks gigahertz-- ja seejärel number
operatsioonide saate teha teatud hertsi.
>> Nii et need mikroprotsessorid täna teha neli kuni 6 floppe
Ühe kella tsükkel.
Ja nii ühe-core 2.5 kaarik kella on teoreetiline jõudlus
umbes mega FLOP, anda või võtta.
>> Aga nagu kõik, meil valikuid.
Nii ja Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
võtke choices-- Intel Atom.
Kõik need protsessori arhitektuur kõik on veidi teistmoodi
võimes lisada kaks arvu kokku,
mis on põhimõtteliselt nende elule mõtte.
Peab olema karm.
Seal on miljoneid neist istub andmekeskuste, nüüd küll.
>> Sor, FIFO kohta watt-- see on suur asi.
Nii et kui ma tahan saada rohkem seda saada läbi selle korstnat, kiirem,
Ma pean tegema, kui palju ujukoma operatsioone teiseks
Ma võin teha, ning seejärel anda neile watt.
Ja õnneks inimesed mõelnud seda.
>> Nii et suur vaidlustada igal aastal näha
kes suudavad ehitada kiireim arvuti mis võib diagonalize maatriks.
Seda nimetatakse Top 500.
Nad valivad top parim 500 arvutid
planeedil, mida saab diagonalize maatriksid.
Ja sa saad mõned hämmastav tulemusi.
>> Palju neid masinaid on 10 ja 20 vahel megavatti.
Nad võivad diagonalize maatriksid ülemäära kiiresti.
Nad ei pruugi diagonalized neid tõhusalt vati kohta,
nii oli see suur tõuge vaadata mida roheline 500 nimekirja näeks.
Ja siin on nimekiri juunist.
Seal peaks olema uue varsti.
>> Ja see nõuab out-- ma võtan Selle peale eriti nimekirja.
Seal on kaks konkreetset machines-- üks Tokyo Institute of Technology
ja üks Cambridge University Ühendkuningriigis.
Ja need on päris uskumatud mega FIFO vati kohta suhtarvud.
See üks 4389 ja kõrval üks alla on 3631.
>> Ma seletan vahe Nende kahe järgmise slaidi.
Aga need on need mõõduka suurusega test klastreid.
Need on vaid 34 kilovatti või 52 kilovatti.
Leidub suurematega siin-- selle konkreetse ühe
kell Swiss National Superarvuti Centre.
Koju sõnum on see, et me oleme
püüdes leida arvutid mis võib töötada tõhusalt.
>> Ja nii, vaatame seda top üks, cutely nimetatakse, KFC.
Ja natuke reklaami siin.
See konkreetne toit firma pole midagi pistmist.
See on asjaolu, et Selle konkreetse süsteemi
leotatakse väga targad õli baasil valmistatud.
Ja nii nad said oma kana praepann hüüdnime
kui nad esimest korda hakkas ehitada seda tüüpi süsteemid.
>> Aga põhimõtteliselt mida nad on võtnud siin on labade arv,
panna neid selles kogenud mineraalõli,
ja töötas seejärel saada, kuidas kõik võrgustike ja sellest välja.
Siis, mitte ainult seda, nad pea seda nii
et seda saab kasutada väljaspool õhkjahutus.
See oli päris muljetavaldav.
Nii et sa pead tegema kõik Selle trikid
et oleks võimalik saada see summa arvutama tarnitud väikeste võimsusega.
>> Ja näed see on kuju kus asjad liiguvad.
Probleem on, et regulaarlennud jahutus- on mastaabisääst
ja sõidab palju arendamine nii tavalise arvuti,
ja superarvutid.
Nii, see on päris häiriv.
Ma arvan, et see on põnev.
See on natuke segane, kui Proovige vahetada kettaseadmed
aga see on väga lahe idee.
>> Nii et mitte ainult, et seal terve hunnik tööd
ehitatakse ümber, mida me oleme kutsudes Open Arvuta Project.
Ja nii rohkem, et natuke hiljem.
Aga tootmisharu hakanud aru, et FIFO vati kohta
muutub oluliseks.
Ja sina, kui inimesed siin, nagu sa kujundada oma algoritme
ja sa kujundada oma kood, peate olema teadlik
et kood saab on kaudne mõju.
>> Kui Mark istus siin oma Dorm tuba kirjalikult Facebook 1.0
Ma olen päris kindel, et ta oli seisukohal, et see pidi olema tohutu.
Aga kuidas suur oleks kohta keskkonnas on suur dealio.
Ja nii kõik ya'll võiks tulla algoritme
mis võiks olla järgmine väljakutse asi inimesed nagu mina,
püüdes juhtida süsteeme.
>> Võtame mõelda Reaalses maailmas võimu piirid.
See paberile Landauer-- ei ole uus asi.
1961 see ilmus IBM Journal.
See on kanooniline "Pöördumatus ja Heat
Tootmine Computing protsess. "
Ja nii ta väitis, et masinad paratamatult
täita logistilisi funktsioone, mis ei ole ühene pöördvõrdeline.
>> Nii et kogu osa on see, et juba 60ndate,
inimesed teadsid, et see oli saab olema probleem.
Ja nii seaduste piirides ütles 25 kraadi C, mingi kanooniline tuba
temperatuur, piiri moodustab 0,1 elektron volti.
Kuid teoreetiliselt on see Teoreetiliselt arvutimälu,
töötavad selle piiri võiks olla vahetada üks miljard bitti sekundis.
>> Ma ei tea sinust, kuid mitte kohanud palju üks miljard bitti
Teine andmeedastuskiirus vahetust.
Argument oli, et ainult 2.8 triljoneid watt võimu
peaks kunagi laiendada.
>> Olgu, reaalses maailmas example-- see on minu elektri arve.
Ma olen 65% protsenti et armas andmekeskuse
Ma näitasin sulle seda antud aega.
See on juba eelmise aasta juunis.
Olen võtnud vanemat versiooni, nii et me saab ja omamoodi anonüümseks natuke.
Ma veetsin $ 45.000 kuu energia sinna.
>> Nii põhjus on olemas, et me on üle 50000 protsesse tuba.
Nii võiks te kujutate ette oma elamu elektriarve
on see, et kõrge?
Aga see oli 199 miljonit eurot watt tundi kuus.
>> Seega on küsimus püstitan on, saate kujutan ette, hr Zuckerberg elektri arve?
Miin on päris suur ja ma vaeva.
Ja ma ei ole üksi selles on.
Seal on palju inimesi, suur andmekeskuste.
Ja nii ma arvan, täis disclosure-- minu Facebook sõbrad natuke veider.
>> Nii et minu Facebook sõber on Prineville andmekeskuse
mis on üks Facebook suurim, Uusim, madalaima energiaga andmekeskuse.
Ja nad pärast mulle, asjad energia kasutamine tõhusust,
nagu, kuidas tõhus on andmed keskus versus kui palju energiat sa oled
laskmine see, kui palju vesi kas nad kasutavad, mis on
niiskuse ja temperatuuri.
>> Ja nad on need armas, armas krundid.
Ma arvan, et see on awesome Facebook lehel
aga ma arvan, et ma olen natuke imelik.
>> Nii et üks rohkem võimu asi, teadus- computing, mida ma teen
on oluliselt erinev mida Facebook ja Yahoo ja Google
ja muud tellitavad täielikult, alati pakutavatest teenustest.
Ja nii on mul see eelis, et kui ISO New England-- ja ISO New England
aitab seada energia määrad piirkonnas.
>> Ja see ütleb, et see ulatub taotluse esitamist tarbijatele
vabatahtlikult säilitada kõrge energia, sest kõrge kuumus ja niiskus.
Ja see oli tagasi 18. juuli.
Ja nii ma rõõmsalt Tweet tagasi Hey, ISO New England, Green Harvard.
Me teeme oma osa üle Siin teadus- computing.
Ja seda sellepärast, et me teeme teadust.
>> Ja nii palju kui inimesed ütlevad teadus kunagi ei maga, teadus ei oodata.
Nii on meil võimalik vaigistatud käsku meie süsteemid, ära hinne määr
meie elektriarve ja aitama kogu New England
piirkonna kadumas palju megavatti koormust.
Nii et ainulaadne asi, mis erineb umbes teaduslikel andmetel andmeid
keskustes ja neid, mis on täielikult tootmise 24/7.
>> Nii võtame lihtsalt teiste vahenditega siin.
Niisiis, ma tahan, et arutada kaos natuke.
Ja ma tahan panna selle egiidi ladustamiseks.
Nii neile sellist kohta olid hädas
saada oma peas ümber, mida petabytes ladustamise nägema, seda näiteks.
Ja see on omamoodi värk Tegelen kogu aeg.
>> Igaüks neist vähe kutid on nelja terabaidi kõvaketas,
nii saab sellist loota neid.
Saame nüüd vahel ühe kuni 1 ja 1/2 petabytes
in standard tööstuse hammas.
Ja meil on toad ja toad, nagu te nägin, et varem pilti John
ja ma täis neid nagid seadmed.
Nii et see on muutumas väga lihtne ehitada tohutu ladustamiseks massiivid
>> See on enamasti lihtne sees Unix selline loota kuni, kuidas asjad lähevad.
Nii et see on lugedes, kui palju Mau punktid on mul olemas.
Nii et 423 pealt kuulata punkti.
Ja siis, kui ma saan mõned pealiskaudsed awk, I saab lisada kuni selle konkreetse süsteemi,
oli 7,3 petabytes saadaoleva mälu.
>> Nii et palju asju.
Ja ladustamine on tõesti raske.
Ja veel, mingil põhjusel, see on tööstuse areng.
Kui ma rääkida meie teadlased ja meie teaduskonna ja öelda,
hei, ma saan käivitada säilitamise eest.
Kahjuks pean maksumuse katmiseks ladustamiseks.
Ma saan selles äris.
Ja inimesed viide Newegg või nad viide Staples
või kui palju nad võivad osta ühe terabaidi kõvaketta jaoks.
>> Nii et see, sa tähele siin, et seal aimugi.
Seal on üks disk drive siin.
Ja kui me läheme tagasi, mul on palju.
Mitte ainult mul on palju, mul on kogenud ühendused
saaks õmblema need asjad kokku.
Nii kaasnevad riskid need suured ladustamiseks massiivid ei ole vähetähtis.
>> Tegelikult võtsime internet ja me kirjutasime
väike lugu heatahtlikud, Kerge kombekas direktor teadus
computing-- juhtub olema kummaline English accent-- üritab
selgitada teadlane, mida ei alakriips backup kausta tegelikult
tähendas.
See oli üsna pikk, väike lugu, Hea neli minutit avastus.
>> Ja teadmiseks, mul on kohutav palju vähem ruumi kui lady
et laulab kõigi bass.
Oleme üsna vähe raamatupidamise madalam.
Kuid ikkagi on see Oluline on mõelda,
selle järgi, mida võiks valesti minna.
Nii et kui ma saan disk drive, ja Ma viska see Unix masin,
ja ma alustan kirjutamist asju see, seal on magnet, seal sõita pea,
seal on näiliselt ühe või null on kirja pandud sellele seadmele.
>> Motors-- spinny, twirly asjad alati murda.
Mõtle asju, mida murda.
See on alati olnud spinny, twirly asju.
Printerid, kettaseadmed, mootorsõidukite jms
Midagi, mis liigub tõenäoliselt murda.
>> Nii et sa pead mootorid, siis vaja sõita püsivara
sa pead SAS / SATA kontrollerid, juhtmed, püsivara SAS / SATA kontrollerid
madal plokke.
Vali oma Storage Controller faili süsteemi kood, kumb see võib olla,
kuidas sa õmblema asju koos.
Ja oma virtuaalmälu juht lehed, DRAM tõmmata ja kauplustes.
Siis sa saad teise Kestab, mis on selline
ning sätestatakse loetelu selle üks, algoritmide kasutajad.
>> Ja kui sa korrutad selle up, ma ei tea, kui palju,
seal on palju kohti kus asjad võivad minna külili.
Ma mõtlen, et see on näiteks umbes matemaatikat.
Aga see on selline tore mõelda Mitmel viisil asjad võivad minna valesti,
ainult kõvaketta.
Oleme juba 300 petabytes, nii kujutada arvu kettaseadmed
sa pead 300 petabytes mis võib minna valesti.
Mitte ainult selle-- nii see on lattu.
Ja see vihjab inimene, keda ma tahaks näha
sisestage etapil vasakule, mis on kaos ahv.
Nii et teatud punkti, siis saab ka suurem kui lihtsalt kõvaketta
probleemi.
>> Ja nii need ilusad daamid ja härrad mis töötavad streaming video teenus
aru, et nende arvutid Samuti suur ja väga keeruline
samuti pakkuda teenust et kohutavalt palju inimesi.
Nad ju 37 miljonit members-- ja See klapp on võibolla aasta või nii old--
tuhandeid seadmeid.
On miljardeid tundi videot.
Nad logi miljardeid sündmuste päev.
>> Ja näete, et enamik inimesi vaadata telekat hiljem õhtul
ja see ületab kaugelt kõik.
Ja nii nad tahtsid oleks võimalik veenduda,
et teenus oli üles usaldusväärne ja töötavad nende.
Nii nad tulid selle asi nimega Chaos Monkey.
See on tükk tarkvara mis siis, kui te arvate,
umbes räägi pealkiri Selle tervest esitlusest
scale-out tähendab, et sa peaks kontrollima seda kraami.
See pole hea lihtsalt võttes miljon masinat.
Nii tore asi see on, Chaos Monkey
on teenus, mis identifitseerib rühmad süsteemid
ja juhuslikult lõpetab mõne süsteemide grupis.
Awesome.
Nii et ma ei tea sind, aga kui ma olen kunagi
ehitatud süsteem, mis tugineb muu süsteemide omavaheline suhtlemine,
te võtate üks neid, tõenäosust kogu asi töötab,
väheneb kiiresti.
>> Ja nii see tarkvara töötab ümber Netflix infrastruktuuri.
Õnneks see ütleb, et see töötab ainult tööajal kavatsusega
et insenerid on tähelepanelik ja võimelised reageerima.
Nii et need on liigid asju, mida me oleme nüüd
võttes teha, et häirima meie computing keskkondades, tutvustada kaos
ja keerulisemaks.
>> Nii, kes oma õigust meeles, meelsasti valida
töötada Chaos Monkey?
Oota, ta näib olevat juhtides mind.
Noh, ma arvan, et ma peaks-- armas.
Probleem on aga selles sa ei saa valida.
Chaos Monkey, kui näete, valib teile.
>> Ja see on probleem computing mõõtkavas on see, et sa ei saa seda vältida.
See on paratamatus keerukus ja mastaabisäästu ja meie areng,
mõnes mõttes arvutustehnika teadmised.
Ja pidage meeles, see on üks asi on meeles pidada,
Chaos Monkeys armastus snowflakes-- armastus snowflakes.
Snowflake-- oleme selgitanud Chaos Monkey-- kuid lumehelves
on server, mis on unikaalne ja eriline ja hõrk ja üksikute
ja ei saa kunagi korrata.
>> Me sageli lumehelves teenust meie keskkonda.
Ja me alati proovida ja sulatada lumehelves teenust.
Aga kui sa leiad server oma keskkonda
et on oluline, et pikaealisuse oma organisatsiooni ja see sulab,
sa ei saa panna see uuesti.
Nii Chaos Monkey töö oli minna ja lõpetada juhul.
Kui Chaos Monkey sulab lumehelves, sa oled üle, sa oled teinud.
Ma tahan rääkida mõned riistvara, et me oleme
nähes mõttes omamoodi skaala-out tegevus ka.
Ja mõned unikaalsed asjad, mis on ja kogu teaduse aktiivsus.
Nüüd oleme hakanud mõistma, mäletan Selle üksuse väljaandmise, see hammas?
Nii et see on hammas GPGPUs-- nii üldiselt eesmärk graafika töötlemise ühikut.
>> Me oleme need asuvad meie andmeid keskuses, 100 või nii miili kaugusel.
See konkreetne hammas on umbes 96 tera floppe
Ühe täpselt matemaatika võimalik pakkuda välja tagasi saada.
Ja meil on selleks 130-paaritu kaarte näiteks
et we-- mitu nagid käesolevas asjas.
>> Nii see on huvitav selles mõttes, et üldotstarbelised graafika protsessid
suudavad seda teha matemaatika uskumatult kiiresti väga väike kogus energiat.
Nii et suur kursitõus börsil viimasest tehingust sisse teaduslikel andmetel valdkondades,
Vaadates pilte töötlusseadmetes suur viisil.
>> Nii et ma jooksin mõned Mcollective meie nuku infrastruktuuri
eile väga põnevil.
napilt petaflop Ühe täpsusega.
Just olema selge siin, see väike kordaja on 3.95.
Double täpsusega matemaatika oleks umbes 1,2,
aga minu Twitter feed Vaatasin, kuidas parem, kui ma
ütles pidime peaaegu petaflop Ühe täpsusega GPGPUs.
>> Aga see muutub seal.
Läheb olla väga, väga muljetavaldav.
Ja miks me seda teeme?
Kuna kvantkeemiaga, muu hulgas
aga me hakkame kavandama mõned uued fotogalvaanika.
>> Ja nii Alan Aspuru-Guzik, kes on professor chemistry-- mu partner
in crime-- viimase paari aasta jooksul.
Me oleme tõstnud ümbrik on arvuti.
Ja GPGPU on ideaalne tehnoloogiat, et oleks võimalik teha
kohutavalt palju keerulisem matemaatika, väga, väga kiiresti.
>> Nii ulatus, tuleb uusi väljakutseid.
Nii suur scale-- pead olema ettevaatlik, kuidas sa traat seda kraami.
Ja meil on teatud taseme obsessiiv-kompulsiivne häire.
Need pildid ilmselt sõita palju inimesi pähklid.
Ja kapid, mis ei ole juhtmega eriti hästi
sõita meie võrku ja rajatised insenerid pähklid.
Plus seal on ka õhuvoolu küsimusi, et sa pead sisalda.
>> Nii et need on asjad, mis ma ei oleks kunagi mõelnud.
Mis mahus tuleb rohkem keerukust.
See on uut tüüpi failisüsteemi.
See on fantastiline.
See on petabyte.
See mahutab 1,1 miljardit faile.
Seda saab lugeda ja kirjutada 13 gigabaiti ja 20 gigabaiti second-- gigabaiti
teine.
Seega võib lossida terabytes ei ole aega üldse.
>> Ja see on väga kättesaadav.
Ja see sai uskumatu lookup rates-- 220000 otsingud teine.
Ja seal on palju erinevaid inimesi hoone Sellised süsteemid.
Ja te näete seda siin graafiliselt.
See on üks meie failisüsteeme see on koormuse all, üsna
õnnelikult lugemine veidi lühike 22. gigabaiti sekundis.
Nii et cool-- nii keerukust.
>> Nii keerukuse ja ulatusega, tuleb rohkem keerukust, eks?
See on üks meie paljud, palju võrgu diagrammid,
kus teil on palju erinevaid šassii kõigi tõendavate üles
arvesse peamine tuum lüliti, ühendatud ladustamine,
ühendamisel madal latentsus ühendused.
Ja siis kõik see pool maja on lihtsalt kõik juhtimise
et sa pead suutma lahendada Nende süsteemide mujalt.
Nii skaala on palju keerukust sellega.
>> Muuda käik uuesti, lähme tagasi ja on natuke kohapeal teadusest.
Niisiis, pidage meeles, teadus- arvutustehnika ja see väike shim--
väikese roosa shim vahel õppejõud ja kõik oma algoritme
ja kõik cool teaduse ja kõik Selle võimsuse ja jahutuse ning andmekeskuse
põranda ja võrgustike ja suured arvutid ja teenuste lauad ja abi lauad
ja nii forth-- ja nii, me oleme lihtsalt see väike shim nende vahel.
>> Mida me oleme hakanud Tool on, et maailma
olnud võimalik ehitada Nende suur andmekeskuste
ja võimalik ehitada Nende suured arvutid.
Me oleme saanud päris hea.
Mida me ei ole väga hea on see väike seib vahel teadus
ja bare metal ja tehnoloogia.
Ja see on raske.
>> Ja nii me oleme olnud võimelised palkama inimesed, kes elavad selles maailmas.
Ja viimasel ajal oleme rääkinud National Science Foundation ja ütles,
Selle skaala-out stuff on suur, kuid me ei saa meie teadlased
on nende suur keeruline masinaid.
Ja nii on olnud mitmeid erinevaid programme
kus me tegelikult olid enamasti mures üritab
et näha, kas me võiks muuta campus infrastruktuuri.
>> Seal on palju programme umbes riiklikud keskused.
Ja nii ennast, meie sõprade Clemson,
University of Wisconsin Madison, Lõuna-California, Utah, ja Hawaii
selline sai kokku vaadata seda probleemi.
Ja see väike graafik siin on pikk saba teadusest.
>> Nii et see on-- see ei ole Ükskõik, milline on selle telje,
kuid see suund on tegelikult number töökohtade läbimas klastris.
Nii et 350.000 üle mis tahes aja jooksul.
Need on meie tavalisi kahtlusaluseid allosas siin.
Tegelikult, seal on Alan Aspuru-Guzik, kes me just rääkisime about-- tonni
ja tonni arvutama, tõesti tõhusad, teab, mida ta teeb.
>> Siin on veel üks lab, et ma räägin umbes in moment-- John Kovac laboris.
Nad ju seda.
Nad on head.
Nad on õnnelikud.
Nad arvuti.
Hea teadus on saada teha.
Ja siis, kui lahke ja tule alla, siis
on ka teisi, et ei jookse palju töökohti.
>> Ja miks see nii on?
Kas sellepärast, et arvuti on liiga raske?
Kas sellepärast, et nad ei tea, kuidas?
Me ei tea, sest oleme käinud ja vaadanud.
Ja nii see on, mida see Projekti on kõike,
lokaalselt jooksul Kõigi nende piirkondade
vaatama võimalusi, kus me saame tegeleda õppejõud ja teadustöötajad
tegelikult alumises otsas saba, ja mõista, mida nad teevad.
>> Nii et see midagi, mida me oleme tegelikult kirglik.
Ja see on midagi, mis teadus ei jätka
edasi liikuda, kuni me lahendame mõned neist serva juhtudel.
Muud bitti teadus et läheb up-- kõik
näinud Large Hadron Collider.
Awesome, eks?
See kraam kõik jooksis läbi Holyoke.
Me built-- kõige esimene teadus, mis juhtus Holyoke
oli koostöö end ja Boston University.
Nii et see on tõesti lahe.
>> See on lõbus tükk teaduse jaoks skaala.
See on digitaalne juurdepääs taevas sajandi Harvardi.
Põhimõtteliselt on see plaat arhiiv.
Kui minna Oxford-- Aed Street, kahju,
leiad ühe tähetornis hooned on põhimõtteliselt täis
umbes pool miljonit plaadid.
>> Ja need pildid Öine, üle 100 aasta.
Nii et kogu rig loodud siin digiteerida need plaadid,
pildistada neid registreerida neid, panna neid arvutisse.
Ja see on petabyte ja pool, just there-- üks väike projekt.
>> Need on ka teistes projektides.
See Pan-Starrs projekti teeb täis lai panoraam uuringu
otsin lähedal Maa asteroide ja mööduvad taevalikud sündmusi.
Nagu molekulaarse biofüüsik, ma armastan Sõna mööduvad taevalikud sündmus.
Ma pole päris kindel, mis see on, kuid Igatahes, me otsime neid.
>> Ja me teeniva 30 TB öö läbi nende teleskoobid.
Ja see pole tõesti ribalaius probleem, see on nagu FedEx probleem.
Nii paned ladustatud van ja saadate ta iganes see on.
>> Bicep on tõesti interesting-- nii taust pildistamine
kosmilise extra galaktika polarisatsioon.
Kui ma esimest alustas tööd Harvardi seitse või nii,
kaheksa aastat tagasi, ma mäletan selle projekti kallal
ja see ei ole tegelikult valamu kodus, miks polariseeritud valgust
alates kosmilises taust oleks oluline,
kuni see juhtus.
>> Ja see oli John Kovac, kes ma rääkisin enne,
kasutades miljoneid CPU tundi, meie poole ja teised,
et põhimõtteliselt vahtima sisemusse Universumi esimene hetked
pärast Suurt Pauku, ning püüdes mõista
Einsteini üldrelatiivsusteooria.
See on meeles puhuriga, et meie arvutid aitavad meil lahti harutada ja vahtima
arvesse väga päritolu miks me siin oleme.
>> Nii et kui te räägite skaala, see on mingi tõsine skaalal.
Teine asi on skaala on, et konkreetse projekti tabanud need kutid.
Ja see on kõver bicep [Kuuldamatu] See oli meie väike uuring.
>> Ja näed siin elu oli hea, kuni umbes siin,
mis oli siis, kui teade tuli välja.
Ja sa pead sõna otseses mõttes sekundit vastata
skaleerimise sündmus, mis vastab see väike dot siin
mis lõppes minnes neli või nii terabaiti andmeid
läbi veebi server et day-- päris karvane.
>> Ja nii on need tüüpi asju,
võib juhtuda, et sinu infrastruktuuri kui sa ei disain skaalal.
Meil oli natuke rüselus see päev, et olla
võimalik paigutada ka välja piisavalt veebiteenuse hoida saidi ja töötab.
Ja meil olid edukad.
See on veidi email see on omamoodi armas.
See on kiri Mark Vogelsberger, ja Lars Hernquist, kes on
õppejõud siin Harvardi.
Saage Mark hiljem.
Aga ma arvan, et see on üks omamoodi võtab kokku liiki
kus computing on teadus- computing.
Hei, meeskond, kuna viimase Teisipäev, kutid racked
üle 28% uutest klastri, mis ühendaks
on üle 78-aastane CPU vaid kolm päeva.
Ja ma ütlesin, see on ikka alles reede hommikul.
See on päris vinge!
Õnnelik reede!
>> Siis ma annan neile andmepunkte.
Ja nii see oli omamoodi huvitav.
Nii meenub umbes Mark, ta tuleb tagasi pilt natuke.
Nii skaalal-out computing on kõikjal.
>> Me isegi aidata inimesed otsida kuidas NBA funktsioone,
ja kus inimesed on viskamine pallid.
Ma tõesti ei mõista seda mängu liiga hästi, kuid näiliselt, see on suur asi.
Seal on kõvadele ja potid ja raha.
>> Ja nii meie andmebaasis, siis ehitatud vähe 500 [kuuldamatu]
Paralleelselt protsessor klastri, Paar TB RAM,
saaks ehitada käesoleva jaoks Kirk ja tema meeskond.
Ja nad teevad computing terves muul viisil.
Nüüd on see projekt me oleme kaasatud, mis on
täiesti põnev, ümber närvi plastilisus connectomics ja genoom
imprinting-- kolm väga raske lööb uurimisvaldkonnad
et me võitlema kohta päev-päeva järel.
Mõte, et meie aju on all plastist stress, kui me oleme noored.
Ja palju meie täiskasvanute käitumine on skulptor kogemus lapsekingades.
Nii et see on suur dealio.
>> Ja nii on see töö, mis on rahastatud National Institutes of Mental Health.
Ja me püüame põhiliselt läbi palju suuri andmed
ja suur andmete analüüsi, kind Peer meie inimaju
läbi erinevaid erinevaid tehnikaid.
>> Nii et ma tahtsin, et peatada ja liik lihtsalt pausi vähe hetkel.
Väljakutse puldiga andmekeskuste on see kaugel.
See ei ole võimalik töötada.
Ma vajan oma andmeid lähedal.
Mida ma pean tegema oma uurimistööd minu lab.
>> Ja nii ma omamoodi võttis eeskuju funktsionaalse magnetresonantstomograafia
andmekogum meie andmeid keskus Lääne-Mass.
ja ühendatud see minu desktop Cambridge.
Ja ma mängin see väike video.
Loodetavasti töö.
>> Nii et see on mulle läbimas kontrollida oma GPU töötavad.
Ja ma kontrollida, et VNC on läbi.
Ja see on tark VNC.
See on VNC 3D tükki.
Ja nii, nagu te näete varsti, seda on mul ketramine see aju ümber.
Püüan liiki saan seda orienteeritud.
Ja siis ma ei saa liikuda palju erinevate viilud MRI andmeid.
Ja ainus asi, mis on erinevad sellest
on, see tuleb üle traadi Lääne-Mass. minu töölaual.
Ja selle visualiseerimine kiiremini kui minu töölaual,
sest ma ei pea $ 4000 graafikakaart minu desktop, mis
meil läbi Lääne-Mass.
Muidugi, ma üritan olla tark.
Ma töötab GLX käigud tausta, kuid seda kõike,
veenduda, et ma suudan rõhutada, graafikakaart,
ja et igasugu töötab ja kõik ülejäänud seda.
Aga kõige tähtsam on,, see on 100 miili kaugusel.
Ja näed sellest, et pole selge, latency.
Asjad on kokku üsna hästi.
>> Ja nii, et iseenesest, on näiteks mõned ülevaate
kuidas arvuti ja ulatus välja computing juhtub.
Me kõik töötavad õhemaks seadmeid.
Meie kasutamine tabletid kasvab.
>> Nii seetõttu, mu süsiniku jalajälg on põhimõtteliselt
liikudes mida kasutatakse mida teha, et oleks olen
olnud suur masin minu laud, millises
Nüüd on facility-- võib olla ükskõik kus.
See võib olla kusagil üldse.
Ja veel, see on ikka võimalik tuua tagasi suure jõudlusega graafika
minu desktop.
>> Niisiis, kuidas lähedal väljatöötamiseni mäletan Mark?
Noh, tark poiss on Mark.
Ta otsustas, et ta läheb ehitada realistlik virtuaalne maailm.
See on üsna projekti, kui arvan, et sa pead viskama selle.
Ma lähen kasutada arvuti, ja ma lähen
modelleerida 12 miljonit aastat pärast Big Bang esindama päev.
Ja siis ma lähen tegema 13,8 miljardit aastat kosmilise evolutsiooni.
Hea küll.
>> See tegelikult kasutab arvutit oli suurem kui meie arvuti,
ja see kandus peale riiklike ressursse meie sõbrad Texases.
Ja riigi võimalused, See oli palju arvutama.
Aga me tegime palju simulatsiooni kohapeal
veenduda, et tarkvara töötanud ja süsteemid töötasid.
>> Ja see on päeva nagu see, kui aru, et sa oled teadust
Sellel tasandil mastaabisäästu, et inimesed saavad öelda asju
nagu, ma lähen mudel universumis.
Ja see on tema esimene mudel.
Ja see on tema meeskonna esimene mudel.
On palju teisi inimesed, kes ei kavatse
tulema taga Mark, kes hakkavad tahan mudel kõrge resolutsiooniga,
rohkem spetsiifilisus, täpsemaks.
>> Ja nii on viimase paari minutiga, Ma tahan teile näidata seda videot
Mark ja Lars on, et mulle jälle, nagu elu teadlane, on selline armas.
Nii et see, allosas siin orienteeruda teid,
see ütleb teile, korda alates Big Bang.
Nii et me umbes 0,7 miljardit aastat.
Ja see näitab praegune uuendus.
Nii näete praegu Tumeaine ja areng
Trahvi struktuuri ja varajane struktuuride meie tuntud universumis.
>> Ja punkt on see, et selles kõik toimub arvuti sees.
See on parameetreid ja komplekt füüsika
ja komplekt matemaatika ja komplekt mudelid
mis on hoolikalt valitud ning seejärel hoolikalt üksteisega ühendatud
suutma modelleerida interaktsioone.
>> Nii et näete mõned starti mõned gaasilised plahvatused siin.
Ja gaasi temperatuur muutub.
Ja te võite näha struktuur nähtava universumi muutusi.
Ja oluline osa selle on iga vähe pisikesi, väike, väike dot
on tükk füüsika ja on set matemaatika ümber,
teavitades oma sõbra ja tema naaber.
>> Nii et tagi vaatevinklist arvutid on kõik tööd kontsert
ja üksteisega rääkida tõhusalt.
Nii nad ei saa olla liiga jutukas.
Nad on säilitada oma tulemusi.
Ja nad peavad jätkama teavitada kõiki oma sõpru.
Tõepoolest, näete nüüd, selle mudeli üha rohkem ja keerulisemaks.
Seal on rohkem ja rohkem asju juhtub.
Seal on rohkem ja rohkem materjali sõidavad ringi.
>> Ja see on see, mida alguses Cosmos oleks olen paistis.
See oli päris karvane koht.
Seal on plahvatuste kõikjal koht, võimas kokkupõrkeid.
Ja teket raske Metallide ja elemente.
Ja need suured pilved oivaline üksteisele äärmuslikud jõud.
>> Ja nii nüüd oleme 9,6 miljardit aastatel saadud esialgse plahvatus.
Sa oled hakanud nägema asju on selline rahunenud natuke, vaid
natuke, sest energia hakkab nüüd lõdvestuda.
Ja nii matemaatilisi mudelid on saanud, et kohale.
Ja sa oled hakanud näha Liitumine erinevaid elemente.
Ja hakanud näha seda asja omamoodi on tulnud kokku, ja aeglaselt jahtuda.
>> Ja see on hakanud otsima natuke rohkem nagu öötaevas, natuke.
Ja see [? QSing. ?] Me nüüd 30,2 miljardit aastat ja me sellist teinud.
Ja siis, mida nad tegid oli et nad võtsid selle mudeli
ja siis vaatasin nähtav universum.
Ja põhimõtteliselt siis olid võimalik võtta, et ja ülekattega
see, mida näed.
Ja truudus on uskumatud, et kuidas täpselt arvuti mudelid on.
>> Muidugi, astrofüüsikud ja uurimisgruppide
pea isegi parem truudust ja isegi kõrgema resolutsiooniga.
Aga kui sa arvad, mida Olen rääkinud teile täna
läbi see väike reis läbi nii ladustamise ja struktuuri ja võrgustike
ja korstnad, tähtsam on, on skaala-out arvutustehnika oluline?
See oli minu algne hypothesis-- tagasi meie teaduslik meetod.
>> Ma loodan, et varajases osa sellest oleksin
Ennustan, et ma saaks selgitada teiega skaalal-out computing.
Ja me sellist testitud mõned neist juhtudest.
Käisime läbi selle vestluse.
Ja ma lihtsalt ütlen skaalal-out computing on essential-- oh,
jah, väga palju jah.
>> Nii et kui sa mõtled oma koodid, kui
sa teed CS50 Lõputööde, kui sa mõtled oma pärand
inimkonnale ja ressursse, et me peavad olema võimelised sõitma need arvuti
süsteemid, mõtle väga hoolikalt umbes flops vati kohta,
ja mõelda Chaos Monkey.
>> Mõtle oma snowflakes, ei teha ühekordseid, korduskasutamise raamatukogud,
ehitada korduvkasutatavad codes-- kõik asjad et juhendajad on teid õpetanud
Selle klassi.
Need on olulised aspektid.
Nad mitte ainult sõnades.
Need on reaalsed asjad.
>> Ja kui mõni soovite jälgib mind, Ma olen obsessiiv koos Twitter asi.
Ma pean kuidagi anda, et üles.
Aga palju taustinfo on
meie teadus computing veebilehel rc.fas.harvard.edu.
>> Ma püüda hoida blogi kuni kaasaegsetele tehnoloogiatele
ja kuidas me seda teeme distributive computing ja nii edasi.
Ja siis meie töötajad on alati kaudu kättesaadavaks odybot.org.
Ja odybot on meie väike abimees.
Ta on sageli vähe Konkursid oma veebilehel
Ka, kus saab proovida ja märgata tema ümber campus.
Ta on sõbralik väike Nägu teadus computing.
>> Ja ma sellist pakkima seal ja tänan teid kõiki oma aega.
Ja ma loodan, et te meeles pidada, et scale-out computing on reaalne asi.
Ja seal on palju inimesi kes olen saanud palju tuntud
kes saab sind aidata.
Ja kõik palju õnne oma tuleviku pürgib tegemisel
kindlad, et meie arvuti nii kaalud on suure jõudlusega,
ja aitab inimkonda rohkem kui miski muu.
Niisiis, tänan teid teie aega.