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

2
00:00:12,080 --> 00:00:13,799
>> JAMES Cuff: Hi, baik
sore, semua orang.

3
00:00:13,799 --> 00:00:14,715
Nama saya adalah James Cuff.

4
00:00:14,715 --> 00:00:18,970
Aku Pembantu Dekan Bidang Penelitian
Komputasi di sini di Harvard University.

5
00:00:18,970 --> 00:00:24,540
Dan hari ini aku akan berbicara dengan Anda tentang
mengapa komputasi skala-out sangat penting.

6
00:00:24,540 --> 00:00:26,810
>> Jadi saya kira, pertama, siapa orang ini?

7
00:00:26,810 --> 00:00:27,750
Mengapa aku di sini?

8
00:00:27,750 --> 00:00:29,200
Mengapa saya berbicara dengan Anda?

9
00:00:29,200 --> 00:00:33,730
Saya memiliki latar belakang dalam ilmiah
komputasi dan komputasi penelitian,

10
00:00:33,730 --> 00:00:38,530
peregangan kembali ke Amerika
Kingdom-- The Wellcome Trust Sanger

11
00:00:38,530 --> 00:00:43,270
Institut genome-- manusia dan
kemudian baru-baru ini di Amerika Serikat

12
00:00:43,270 --> 00:00:50,170
bekerja di Broad dan lainnya terhormat
tempat belajar, seperti Harvard.

13
00:00:50,170 --> 00:00:53,930
>> Saya kira apa yang benar-benar berarti
bahwa aku bio molekuler pulih

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

15
00:00:55,740 --> 00:01:01,250
Jadi apa yang benar harus saya harus memberitahu
Anda tentang komputasi skala-out?

16
00:01:01,250 --> 00:01:03,570
Ada namun.

17
00:01:03,570 --> 00:01:09,530
18 tahun atau jadi saya baru saja melihat yang paling
peningkatan dramatis dalam kompleksitas skala

18
00:01:09,530 --> 00:01:13,570
dan efisiensi keseluruhan
sistem komputasi.

19
00:01:13,570 --> 00:01:18,890
>> Ketika saya melakukan PhD saya di Oxford, saya
sangat bersemangat dengan 200 megahertz

20
00:01:18,890 --> 00:01:23,830
Mesin Silicon Graphics dengan 18
gigabyte penyimpanan dan satu CPU.

21
00:01:23,830 --> 00:01:24,910
Waktu telah berubah.

22
00:01:24,910 --> 00:01:29,860
Jika Anda maju cepat sekarang, kita berputar
lebih dari 60.000 CPU di Harvard.

23
00:01:29,860 --> 00:01:32,810
Banyak organisasi lainnya
berputar banyak lagi.

24
00:01:32,810 --> 00:01:37,740
>> Takeaway penting dari ini adalah
skala yang sekarang tidak hanya tak terelakkan,

25
00:01:37,740 --> 00:01:41,910
itu terjadi dan itu
akan terus terjadi.

26
00:01:41,910 --> 00:01:44,760
Jadi mari kita, sejenak, baik
dari mundur dan berbicara sangat cepat

27
00:01:44,760 --> 00:01:50,530
tentang ilmu pengetahuan, favorit saya
subjek, metode ilmiah.

28
00:01:50,530 --> 00:01:53,180
>> Jika Anda menjadi seorang ilmuwan,
Anda harus melakukan beberapa hal penting.

29
00:01:53,180 --> 00:01:56,140
Jika Anda tidak melakukan hal ini, Anda dapat
tidak menganggap diri seorang ilmuwan

30
00:01:56,140 --> 00:02:03,250
dan Anda akan berjuang untuk dapat
memahami daerah Anda disiplin.

31
00:02:03,250 --> 00:02:07,290
>> Jadi pertama-tama, Anda akan merumuskan
pertanyaan Anda, Anda menghasilkan hipotesis,

32
00:02:07,290 --> 00:02:09,289
tetapi yang lebih penting, Anda
memprediksi results-- Anda

33
00:02:09,289 --> 00:02:13,090
Anda memiliki menebak untuk
apa hasilnya akan.

34
00:02:13,090 --> 00:02:19,560
Dan akhirnya, Anda menguji Anda
hipotesis dan menganalisis hasil Anda.

35
00:02:19,560 --> 00:02:25,460
>> Jadi metode ilmiah ini adalah
sangat penting dalam komputasi.

36
00:02:25,460 --> 00:02:28,450
Komputasi kedua prediksi
dan mampu menguji hasil Anda

37
00:02:28,450 --> 00:02:33,660
merupakan bagian penting dari apa yang kita butuhkan
yang dapat dilakukan di metode ilmiah.

38
00:02:33,660 --> 00:02:37,310
Prediksi dan pencobaan
adalah dua pilar yang sebenarnya

39
00:02:37,310 --> 00:02:42,350
metode ilmiah, dan masing-masing
membutuhkan kemajuan paling signifikan

40
00:02:42,350 --> 00:02:45,240
dalam perhitungan modern.

41
00:02:45,240 --> 00:02:51,210
>> Dua pilar ilmu yang yang
teori dan eksperimen.

42
00:02:51,210 --> 00:02:54,300
Dan baru-baru ini,
komputasi sering disebutkan

43
00:02:54,300 --> 00:02:58,090
sebagai pilar ketiga dari ilmu pengetahuan.

44
00:02:58,090 --> 00:03:01,440
Jadi jika Anda siswa menonton ini,
Anda sama sekali tidak ada tekanan.

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

46
00:03:03,960 --> 00:03:08,720
Pilar ketiga dari science-- tidak besar
komputasi deal--, jenis penting.

47
00:03:08,720 --> 00:03:14,000
Senang ini adalah bagian komputasi
tentu saja ilmu komputer 50.

48
00:03:14,000 --> 00:03:16,220
>> Jadi cukup latar belakang.

49
00:03:16,220 --> 00:03:20,226
Saya ingin memberitahu Anda rencana apa
kita akan bicarakan hari ini.

50
00:03:20,226 --> 00:03:22,870
Aku akan pergi ke beberapa sejarah.

51
00:03:22,870 --> 00:03:25,250
Aku akan menjelaskan mengapa kita sampai di sini.

52
00:03:25,250 --> 00:03:27,750
Aku akan berbicara tentang beberapa
sejarah komputasi

53
00:03:27,750 --> 00:03:33,890
di sini di Harvard, beberapa
kegiatan di sekitar media sosial,

54
00:03:33,890 --> 00:03:36,200
hijau things-- sangat
bergairah tentang segala sesuatu

55
00:03:36,200 --> 00:03:43,640
green-- storage-- komputer storage--
bagaimana kekacauan mempengaruhi skala-out keluar sistem,

56
00:03:43,640 --> 00:03:45,640
dan sistem distributif pada khususnya.

57
00:03:45,640 --> 00:03:48,473
>> Dan kemudian aku akan menyentuh pada beberapa
dari skala-out hardware yang

58
00:03:48,473 --> 00:03:51,370
diperlukan untuk dapat
melakukan komputasi dalam skala.

59
00:03:51,370 --> 00:03:55,830
Dan akhirnya, kita akan
membungkus dengan beberapa ilmu yang mengagumkan.

60
00:03:55,830 --> 00:04:00,894
>> Jadi, mari kita luangkan waktu sebentar untuk
melihat sejarah kita yang sebenarnya.

61
00:04:00,894 --> 00:04:01,810
Computing telah berkembang.

62
00:04:01,810 --> 00:04:07,370
Jadi sejak tahun 60-an, semua
pergi melalui hari ini,

63
00:04:07,370 --> 00:04:11,260
kita lihat pada dasarnya perubahan
lingkup dari komputasi terpusat

64
00:04:11,260 --> 00:04:14,679
untuk desentralisasi komputasi, untuk
kolaboratif dan kemudian independen

65
00:04:14,679 --> 00:04:15,970
komputasi dan segera kembali lagi.

66
00:04:15,970 --> 00:04:17,709
>> Dan biarkan aku membubuhi keterangan bahwa sedikit.

67
00:04:17,709 --> 00:04:20,370
Ketika kami pertama kali dimulai dengan
komputer, kami memiliki mainframe.

68
00:04:20,370 --> 00:04:22,824
Mereka inordinately
perangkat mahal.

69
00:04:22,824 --> 00:04:23,990
Semuanya harus dibagi.

70
00:04:23,990 --> 00:04:25,556
Komputasi adalah kompleks.

71
00:04:25,556 --> 00:04:29,060
Anda dapat melihat, itu diisi kamar dan
ada operator dan kaset

72
00:04:29,060 --> 00:04:32,780
dan segala macam whirry,
clicky, perangkat spinny.

73
00:04:32,780 --> 00:04:39,930
>> Sekitar 70-an awal '80 -an, Anda mulai
untuk melihat dampak dari mesin faks.

74
00:04:39,930 --> 00:04:43,620
Jadi Anda mulai melihat komputasi
mulai muncul kembali di laboratorium

75
00:04:43,620 --> 00:04:45,880
dan menjadi lebih dekat dengan Anda.

76
00:04:45,880 --> 00:04:49,800
Munculnya pribadi
komputer, tentu

77
00:04:49,800 --> 00:04:57,460
di era 80-an, awal bagian dari
dekade, benar-benar berubah komputasi.

78
00:04:57,460 --> 00:04:59,570
>> Dan ada petunjuk di
judul, karena

79
00:04:59,570 --> 00:05:04,080
disebut komputer pribadi,
yang berarti itu milik Anda.

80
00:05:04,080 --> 00:05:07,630
Sehingga evolusi
komputasi melanjutkan,

81
00:05:07,630 --> 00:05:10,530
orang menyadari bahwa pribadi mereka
komputer tidak cukup benar-benar besar

82
00:05:10,530 --> 00:05:15,020
untuk dapat melakukan apa-apa dari jasa apapun,
atau jasa yang signifikan, dalam ilmu.

83
00:05:15,020 --> 00:05:17,790
>> Dan orang-orang mulai
mengembangkan perangkat jaringan

84
00:05:17,790 --> 00:05:21,920
driver untuk dapat menghubungkan PC
bersama-sama untuk dapat membangun cluster.

85
00:05:21,920 --> 00:05:26,430
Dan jadi ini beranak era
dari cluster Beowulf.

86
00:05:26,430 --> 00:05:32,470
Linux meledak sebagai respon terhadap
sistem operasi proprietary, baik biaya

87
00:05:32,470 --> 00:05:33,650
dan kompleksitas.

88
00:05:33,650 --> 00:05:36,530
>> Dan kemudian, di sini kita hari ini,
di mana, lagi-lagi, kami

89
00:05:36,530 --> 00:05:40,610
dihadapkan dengan kamar penuh komputer
peralatan dan kemampuan

90
00:05:40,610 --> 00:05:44,570
untuk menggesek kartu kredit seseorang dan mendapatkan
akses ke fasilitas komputasi ini,

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

92
00:05:45,290 --> 00:05:49,680
>> Dan sehingga Anda kemudian dapat melihat, di
segi sejarah berdampak

93
00:05:49,680 --> 00:05:52,180
bagaimana kita komputasi
hari ini, itu pasti

94
00:05:52,180 --> 00:05:56,090
berevolusi dari mesin
kamar penuh komputer

95
00:05:56,090 --> 00:05:59,160
melalui beberapa komputasi personal
semua jalan segera kembali lagi

96
00:05:59,160 --> 00:06:02,400
mesin kamar penuh komputer.

97
00:06:02,400 --> 00:06:06,620
>> Jadi ini adalah klaster pertama saya.

98
00:06:06,620 --> 00:06:10,170
Jadi tahun 2000, kami membangun
sistem komputer di Eropa

99
00:06:10,170 --> 00:06:13,900
untuk secara efektif membubuhi keterangan
genom manusia.

100
00:06:13,900 --> 00:06:16,521
Ada banyak teknologi
terdaftar di sisi kanan

101
00:06:16,521 --> 00:06:18,520
ada yang, sayangnya,
tidak lagi bersama kami.

102
00:06:18,520 --> 00:06:23,460
Ini dilewatkan ke
teknologi yang besar di langit.

103
00:06:23,460 --> 00:06:26,610
>> Mesin itu sendiri mungkin
setara dengan laptop yang layak beberapa

104
00:06:26,610 --> 00:06:29,020
hari ini, dan bahwa hanya jenis menunjukkan Anda.

105
00:06:29,020 --> 00:06:36,260
Namun, kita hati-hati membubuhi keterangan
genom manusia dan keduanya dilindungi itu

106
00:06:36,260 --> 00:06:43,190
dengan kertas khusus ini di
Sifat dari masalah data

107
00:06:43,190 --> 00:06:45,380
menjadi publik atau swasta.

108
00:06:45,380 --> 00:06:48,610
>> Jadi ini mengagumkan, kan?

109
00:06:48,610 --> 00:06:50,280
Jadi kita punya genom manusia.

110
00:06:50,280 --> 00:06:51,510
Kami telah melakukan komputasi.

111
00:06:51,510 --> 00:06:53,400
Aku merasa sangat senang sendiri.

112
00:06:53,400 --> 00:06:59,090
Aku digulung ke Harvard pada tahun 2006,
merasa jauh lebih senang dengan diri saya sendiri.

113
00:06:59,090 --> 00:07:00,210
>> Ini adalah apa yang saya warisi.

114
00:07:00,210 --> 00:07:03,575
Ini adalah departemen yang
mail dan server file.

115
00:07:03,575 --> 00:07:05,450
Anda dapat lihat di sini ada
sedikit pita

116
00:07:05,450 --> 00:07:07,710
yang digunakan untuk menyimpan sistem bersama-sama.

117
00:07:07,710 --> 00:07:09,890
Ini adalah lisensi dan print server.

118
00:07:09,890 --> 00:07:13,990
Aku cukup yakin mungkin ada password
pada beberapa ini Post-it Notes.

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

120
00:07:16,560 --> 00:07:17,360
>> Tidak mengagumkan.

121
00:07:17,360 --> 00:07:18,530
Cukup jauh dari mengagumkan.

122
00:07:18,530 --> 00:07:22,060
Maka, saya menyadari grafik kecil ini
bahwa saya menunjukkan Anda di awal

123
00:07:22,060 --> 00:07:25,350
dari berbagi kepemilikan
kembali ke berbagi,

124
00:07:25,350 --> 00:07:27,930
bahwa kita perlu mengubah permainan.

125
00:07:27,930 --> 00:07:31,330
Dan jadi kami mengubah permainan
dengan memberikan insentif.

126
00:07:31,330 --> 00:07:34,250
Dan sehingga manusia, karena hal ini
sedikit artikel Wikipedia

127
00:07:34,250 --> 00:07:35,990
mengatakan di sini, makhluk tujuan kami.

128
00:07:35,990 --> 00:07:39,250
Dan studi insentif
struktur adalah penting untuk penelitian

129
00:07:39,250 --> 00:07:41,100
kegiatan ekonomi.

130
00:07:41,100 --> 00:07:44,580
>> Jadi kita mulai untuk memberikan insentif
fakultas dan peneliti kita.

131
00:07:44,580 --> 00:07:47,720
Dan jadi kami insentif mereka dengan
sistem komputer yang sangat besar.

132
00:07:47,720 --> 00:07:52,720
Jadi pada tahun 2008, kami membangun 4.096
prosesor machine-- 10 rak,

133
00:07:52,720 --> 00:07:54,470
beberapa ratus kilowatt listrik.

134
00:07:54,470 --> 00:07:56,178
>> Apa yang saya pikir adalah
menarik adalah tidak

135
00:07:56,178 --> 00:07:58,300
mana pun Anda berada dalam siklus.

136
00:07:58,300 --> 00:08:03,510
Ini jumlah yang sama kekuasaan dan
menghitung, daya yang konstan.

137
00:08:03,510 --> 00:08:06,270
Itu 200 kilowatt ketika kita
sedang membangun sistem di Eropa.

138
00:08:06,270 --> 00:08:09,770
Ini dua ratus kilowatt
pada tahun 2008, dan

139
00:08:09,770 --> 00:08:15,820
tampaknya menjadi [itu? quanter?] kecil
sistem komputasi universitas berbasis.

140
00:08:15,820 --> 00:08:20,540
>> Jadi Harvard today-- maju cepat, aku tidak
lagi sedih panda, cukup panda bahagia.

141
00:08:20,540 --> 00:08:25,860
Kami telah 60-aneh ribu beban seimbang
CPU, dan mendaki mereka secara dramatis.

142
00:08:25,860 --> 00:08:28,780
Kami memiliki 15 petabyte
penyimpanan, juga naik.

143
00:08:28,780 --> 00:08:30,720
Sekali lagi, 200 kilowatt ini
increment, kita tampaknya

144
00:08:30,720 --> 00:08:33,000
untuk menambahkan bahwa
setiap enam bulan atau lebih.

145
00:08:33,000 --> 00:08:35,480
Banyak dan banyak mesin virtual.

146
00:08:35,480 --> 00:08:37,620
Dan yang lebih penting,
sekitar 1,8 megawatt

147
00:08:37,620 --> 00:08:39,669
peralatan komputasi penelitian.

148
00:08:39,669 --> 00:08:41,820
>> Dan aku akan datang
kembali ke ini nanti,

149
00:08:41,820 --> 00:08:46,913
mengapa sekarang saya tidak lagi harus
menghitung berapa banyak CPU yang kita miliki,

150
00:08:46,913 --> 00:08:48,980
tapi seberapa besar tagihan listrik.

151
00:08:48,980 --> 00:08:52,690
20 lainnya sehingga didedikasikan
Staf komputasi penelitian.

152
00:08:52,690 --> 00:08:57,250
Dan yang lebih penting, kami
mulai tumbuh GPGPUs kami.

153
00:08:57,250 --> 00:09:05,030
Aku terhuyung-huyung pada berapa banyak dari ini
sedang ditambahkan pada sehari-hari.

154
00:09:05,030 --> 00:09:07,310
Jadi, pelajaran sejarah lebih, kan?

155
00:09:07,310 --> 00:09:11,280
>> Jadi bagaimana kita sampai di sana dari sini?

156
00:09:11,280 --> 00:09:14,560
Mari kita lihat beberapa yang modern
contoh menghitung skala-out.

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

158
00:09:18,290 --> 00:09:23,230
Saya sedikit terobsesi dengan
ukuran dan skala media sosial.

159
00:09:23,230 --> 00:09:30,850
Ada beberapa yang sangat
sukses komputasi skala besar

160
00:09:30,850 --> 00:09:34,820
organisasi sekarang di planet ini,
memberikan dukungan dan layanan

161
00:09:34,820 --> 00:09:36,810
bagi kita semua.

162
00:09:36,810 --> 00:09:39,340
Jadi itulah disclaimer.

163
00:09:39,340 --> 00:09:42,990
>> Dan saya ingin memulai dengan
jumlah ons dalam Instagram.

164
00:09:42,990 --> 00:09:48,336
Ini tidak benar-benar
memimpin-in ke sebuah lelucon, itu

165
00:09:48,336 --> 00:09:50,460
bahkan tidak lucu,
sebenarnya, kalau dipikir-pikir itu.

166
00:09:50,460 --> 00:09:52,751
Tapi bagaimanapun, kita akan
melihat ons di Instagram.

167
00:09:52,751 --> 00:09:55,260
Dan kita akan mulai
dengan "lebah saya dan bunga."

168
00:09:55,260 --> 00:09:57,600
Aku berada di [tidak terdengar] Village
dan saya mengambil sedikit gambaran

169
00:09:57,600 --> 00:10:00,460
lebah duduk di bunga.

170
00:10:00,460 --> 00:10:03,270
Kemudian saya mulai berpikir tentang
apa ini benar-benar berarti.

171
00:10:03,270 --> 00:10:07,013
Dan saya mengambil gambar ini dari ponsel saya
dan menghitung berapa banyak byte yang di dalamnya,

172
00:10:07,013 --> 00:10:09,070
dan itu sekitar 256 kilobyte.

173
00:10:09,070 --> 00:10:13,550
Yang ketika saya mulai, pada dasarnya akan
mengisi 5 dan 1/4 inch floppy.

174
00:10:13,550 --> 00:10:15,340
Dan mulai berpikir, baik, itu keren.

175
00:10:15,340 --> 00:10:18,630
>> Dan saya mulai melihat dan melakukan
beberapa penelitian pada jaringan.

176
00:10:18,630 --> 00:10:22,490
Dan saya menemukan bahwa Instagram
memiliki 200 juta MAU.

177
00:10:22,490 --> 00:10:25,105
Aku tidak benar-benar bahwa
yakin apa itu MAU.

178
00:10:25,105 --> 00:10:28,960
Dan MAU, di sini, adalah
pengguna aktif bulanan.

179
00:10:28,960 --> 00:10:34,270
>> Jadi, 200 juta MAUs-- keren.

180
00:10:34,270 --> 00:10:38,190
20 miliar photographs-- sehingga
cukup banyak foto.

181
00:10:38,190 --> 00:10:42,300
60 juta foto baru
setiap hari

182
00:10:42,300 --> 00:10:46,990
keluar pada sekitar 0,002 pertunjukan per foto.

183
00:10:46,990 --> 00:10:51,290
Itu sekitar lima petabyte
disk hanya di sana.

184
00:10:51,290 --> 00:10:55,480
Dan itu benar-benar tidak bagian tengah
dari apa yang akan kita bicarakan.

185
00:10:55,480 --> 00:10:57,830
Itu adalah kentang kecil.

186
00:10:57,830 --> 00:11:00,710
Atau seperti yang kita katakan di Inggris, kentang kecil.

187
00:11:00,710 --> 00:11:05,050
>> Jadi mari kita lihat gajah nyata
di wajah unik room--.

188
00:11:05,050 --> 00:11:09,170
Sekali lagi, mari kita mengukur dalam
ini kuanta baru memanggil MAU.

189
00:11:09,170 --> 00:11:13,260
Facebook sendiri memiliki 1,3 miliar MAU.

190
00:11:13,260 --> 00:11:17,510
WhatsApp, yang aku tidak bahkan
mendengar sampai saat ini, itu

191
00:11:17,510 --> 00:11:23,260
beberapa layanan semacam pesan,
adalah 500 juta MAU.

192
00:11:23,260 --> 00:11:26,620
Instagram, yang kita hanya
berbicara tentang, 200 juta MAU.

193
00:11:26,620 --> 00:11:29,370
Dan Messenger, yang
layanan pesan lain,

194
00:11:29,370 --> 00:11:31,120
juga 200 juta MAU.

195
00:11:31,120 --> 00:11:35,920
>> Jadi Total bahwa sampai, ini tentang
2,2 miliar total pengguna.

196
00:11:35,920 --> 00:11:39,880
Jelas ada beberapa tumpang tindih, tapi itu
setara dengan sepertiga dari planet ini.

197
00:11:39,880 --> 00:11:44,270
Dan mereka mengirim sesuatu di
wilayah dari 12 miliar pesan per hari.

198
00:11:44,270 --> 00:11:46,680
Dan lagi, hanya ada 7
miliar orang di planet ini.

199
00:11:46,680 --> 00:11:48,550
Tidak semua orang memiliki smartphone.

200
00:11:48,550 --> 00:11:53,960
Jadi ini adalah nomor gila.

201
00:11:53,960 --> 00:12:02,050
>> Dan aku akan berpendapat bahwa itu tidak
bahkan tentang penyimpanan atau menghitung itu.

202
00:12:02,050 --> 00:12:05,610
Dan mengutip lagu,
itu semua tentang grafik yang.

203
00:12:05,610 --> 00:12:09,045
Berikut kami indah Meghan Trainor turun
di sini, bernyanyi tentang semua bass.

204
00:12:09,045 --> 00:12:12,570
Catatan, dia juga memiliki cukup
sedikit bass herself-- 207,

205
00:12:12,570 --> 00:12:16,460
baik 218 juta orang telah melihat
Wanita muda ini menyanyikan lagunya.

206
00:12:16,460 --> 00:12:19,910
>> Jadi argumen saya itu
itu semua tentang grafik.

207
00:12:19,910 --> 00:12:23,480
Jadi kami mengambil beberapa perangkat lunak open source
dan mulai melihat grafik.

208
00:12:23,480 --> 00:12:27,740
Dan ini adalah LinkedIn, jadi ini
adalah Facebook untuk orang tua.

209
00:12:27,740 --> 00:12:29,910
Dan, ini adalah LinkedIn grafik saya.

210
00:12:29,910 --> 00:12:34,080
Saya memiliki 1.200 atau lebih node,
disebut "Friends."

211
00:12:34,080 --> 00:12:36,360
Dan inilah saya di atas.

212
00:12:36,360 --> 00:12:38,140
Dan inilah semua interkoneksi.

213
00:12:38,140 --> 00:12:40,570
>> Sekarang, pikirkan kembali cerita Instagram.

214
00:12:40,570 --> 00:12:42,815
Masing-masing dari ini adalah
bukan hanya foto, itu

215
00:12:42,815 --> 00:12:46,860
memiliki sejumlah seluruh koneksi
antara individu tertentu

216
00:12:46,860 --> 00:12:48,220
dan banyak lainnya.

217
00:12:48,220 --> 00:12:52,190
Ini adalah bagian sentral baik
bug dalam algoritma grafik gambar,

218
00:12:52,190 --> 00:12:55,982
atau ini mungkin David
Malan, aku belum yakin.

219
00:12:55,982 --> 00:12:57,690
Sehingga Anda dapat redraw
grafik dalam segala macam

220
00:12:57,690 --> 00:13:02,510
dari gephi.gihub.io ways-- mana
Anda dapat menarik perangkat lunak dari.

221
00:13:02,510 --> 00:13:05,410
Ini sangat keren karena
mampu mengatur masyarakat.

222
00:13:05,410 --> 00:13:08,640
Anda dapat lihat di sini, ini adalah Harvard dan
berbagai tempat lain yang saya telah bekerja,

223
00:13:08,640 --> 00:13:12,160
karena ini adalah data yang berhubungan dengan pekerjaan saya.

224
00:13:12,160 --> 00:13:15,080
>> Jadi hanya berpikir tentang kompleksitas
dari grafik dan semua data

225
00:13:15,080 --> 00:13:17,070
bahwa Anda menarik bersama.

226
00:13:17,070 --> 00:13:20,870
Jadi sementara itu, kembali di FriendFace, kan?

227
00:13:20,870 --> 00:13:24,360
Kami melihat data Instagram yang
adalah dari urutan lima petabyte.

228
00:13:24,360 --> 00:13:25,300
Tidak ada masalah besar.

229
00:13:25,300 --> 00:13:28,830
Masih cukup banyak data, tapi tidak besar
berurusan dengan skema yang lebih besar hal.

230
00:13:28,830 --> 00:13:33,850
>> Dari artikel ini di internet lama,
"Scaling data warehouse Facebook

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

232
00:13:36,250 --> 00:13:38,110
Itu seluruh berbeda
game changer sekarang,

233
00:13:38,110 --> 00:13:40,234
ketika Anda mulai
memikirkan data dan grafik

234
00:13:40,234 --> 00:13:41,690
dan apa yang Anda bawa bersama.

235
00:13:41,690 --> 00:13:47,480
Dan data yang tinggi mereka tumbuh dari
urutan 600 terrabytes hari.

236
00:13:47,480 --> 00:13:52,980
>> Sekarang, Anda tahu, baik, then--
Maksudku, 600 terrabytes sehari,

237
00:13:52,980 --> 00:13:55,670
300 petabytes-- mereka
juga sekarang mulai

238
00:13:55,670 --> 00:13:58,550
untuk mendapatkan sangat prihatin tentang
bagaimana menjaga hal-hal ini

239
00:13:58,550 --> 00:14:01,160
dan untuk memastikan data ini tetap sekitar.

240
00:14:01,160 --> 00:14:04,630
Dan pria ini di sini,
Jay Parikh, mencari

241
00:14:04,630 --> 00:14:08,250
bagaimana untuk menyimpan exabyte data.

242
00:14:08,250 --> 00:14:10,180
>> Hanya bagi Anda
yang menonton bersama

243
00:14:10,180 --> 00:14:13,940
di rumah, seorang exabyte-- 10 ke 18.

244
00:14:13,940 --> 00:14:18,210
Itu punya Wikipedia sendiri
Halaman, itu yang besar nomor.

245
00:14:18,210 --> 00:14:23,120
Itu adalah ukuran dan skala apa yang kita
melihat, untuk dapat menyimpan data.

246
00:14:23,120 --> 00:14:27,090
Dan orang-orang ini tidak penyia-nyiaan waktu,
mereka menyimpan jumlah data.

247
00:14:27,090 --> 00:14:29,550
Jadi salah satu petunjuk yang
mereka cari di sini

248
00:14:29,550 --> 00:14:32,185
adalah pusat data untuk
disebut cold storage.

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

250
00:14:35,020 --> 00:14:36,470
>> Yang membawa saya untuk menjadi hijau.

251
00:14:36,470 --> 00:14:38,340
Dan di sini adalah Kermit.

252
00:14:38,340 --> 00:14:43,050
Dia dan saya agree-- itu sangat
sulit untuk menjadi hijau,

253
00:14:43,050 --> 00:14:44,920
tapi kami mencoba memberikan yang terbaik.

254
00:14:44,920 --> 00:14:47,430
Kermit tidak bisa menahannya, ia memiliki
menjadi hijau sepanjang waktu,

255
00:14:47,430 --> 00:14:49,945
tidak bisa mengambil hijau-ness off sama sekali.

256
00:14:49,945 --> 00:14:55,410
>> Jadi, menjadi seorang concepts--
beberapa jenis konsep inti

257
00:14:55,410 --> 00:14:59,510
kehijauan, ketika
berhubungan dengan komputasi.

258
00:14:59,510 --> 00:15:05,510
Salah satu yang paling penting
adalah umur panjang produk.

259
00:15:05,510 --> 00:15:09,405
Jika produk Anda memiliki hidup yang singkat,
Anda tidak bisa, menurut definisi, menjadi hijau.

260
00:15:09,405 --> 00:15:13,280
Energi yang diambil untuk memproduksi
disk drive, motherboard, komputer

261
00:15:13,280 --> 00:15:17,890
sistem, tablet, apa pun itu mungkin
jadi, umur panjang sistem Anda

262
00:15:17,890 --> 00:15:21,700
merupakan bagian penting dari bagaimana hijau Anda bisa.

263
00:15:21,700 --> 00:15:27,960
>> Bagian penting, karena kalian semua
sedang membangun perangkat lunak algorithms--

264
00:15:27,960 --> 00:15:30,455
algoritma parsial
kata untuk software, kan?

265
00:15:30,455 --> 00:15:34,000
Jadi, desain algoritma Anda
sangat penting dalam hal

266
00:15:34,000 --> 00:15:43,080
bagaimana Anda akan dapat membuat
perhitungan cepat dan akurat untuk digunakan

267
00:15:43,080 --> 00:15:44,710
sedikitnya jumlah energi mungkin.

268
00:15:44,710 --> 00:15:47,280
Dan aku akan mendapatkan ini dalam sedikit.

269
00:15:47,280 --> 00:15:51,270
>> Pusat data design-- Anda telah melihat
bahwa kita sudah memiliki ribuan

270
00:15:51,270 --> 00:15:54,870
pada ribuan mesin, duduk
diam-diam di kecil, sudut-sudut gelap

271
00:15:54,870 --> 00:15:57,760
dari dunia, komputasi.

272
00:15:57,760 --> 00:16:01,670
Sumber allocation-- bagaimana untuk mendapatkan
untuk menghitung, untuk penyimpanan,

273
00:16:01,670 --> 00:16:03,840
melalui jaringan.

274
00:16:03,840 --> 00:16:08,530
Sistem operasi merupakan bagian penting dari
ini, dan banyak virtualisasi

275
00:16:08,530 --> 00:16:12,080
untuk dapat pak lebih dan
lebih menghitung ke dalam ruang kecil.

276
00:16:12,080 --> 00:16:15,530
>> Saya akan memberikan contoh kecil
dari komputasi penelitian.

277
00:16:15,530 --> 00:16:18,220
Kami membutuhkan lebih banyak ping, lebih
listrik, dan banyak lagi pipa.

278
00:16:18,220 --> 00:16:21,030
Kami membutuhkan lebih besar,
lebih baik, komputer yang lebih cepat,

279
00:16:21,030 --> 00:16:23,390
dan diperlukan untuk menggunakan lebih sedikit jus.

280
00:16:23,390 --> 00:16:26,856
Dan kita tidak bisa bekerja keluar bagaimana untuk melakukan hal ini.

281
00:16:26,856 --> 00:16:29,980
Saya tidak tahu apakah hashtag gowest sebagai
mungkin telah digunakan oleh Kardashian,

282
00:16:29,980 --> 00:16:32,560
tapi tetap, gowest.

283
00:16:32,560 --> 00:16:33,220
Dan kami lakukan.

284
00:16:33,220 --> 00:16:36,610
>> Kami mengambil operasi kami
dan kami pindah keluar

285
00:16:36,610 --> 00:16:39,660
Western Massachusetts
di kota pabrik kecil

286
00:16:39,660 --> 00:16:45,000
disebut Holyoke, utara
dari Chikopee dan Springfield.

287
00:16:45,000 --> 00:16:49,280
Kami melakukan ini untuk beberapa alasan.

288
00:16:49,280 --> 00:16:55,150
Yang utama adalah bahwa kita
memiliki sebuah bendungan yang sangat, sangat besar.

289
00:16:55,150 --> 00:17:00,080
Dan bendungan yang sangat besar ini mampu
mengeluarkan 30 megawatt ditambah energi,

290
00:17:00,080 --> 00:17:02,980
dan itu kurang dimanfaatkan pada saat itu.

291
00:17:02,980 --> 00:17:06,170
>> Lebih penting lagi, kami juga memiliki
jaringan yang sangat rumit

292
00:17:06,170 --> 00:17:07,254
yang sudah di tempat.

293
00:17:07,254 --> 00:17:09,711
Jika Anda melihat di mana jaringan
berjalan di Amerika Serikat,

294
00:17:09,711 --> 00:17:11,230
mengikuti semua rel kereta api.

295
00:17:11,230 --> 00:17:14,290
Ini bagian tertentu dari jaringan itu
dimiliki oleh rekan-rekan dan teman-teman

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

297
00:17:16,480 --> 00:17:19,720
dan itu pada dasarnya dibangun
semua jalan keluar untuk Route 90.

298
00:17:19,720 --> 00:17:24,760
>> Jadi kita punya centang sungai besar, Route 90
centang, kami memiliki jalan pendek dari 100 mil,

299
00:17:24,760 --> 00:17:26,960
dan jalan panjang sekitar 1.000 mil.

300
00:17:26,960 --> 00:17:29,890
Kami harus melakukan yang sangat besar
jaringan sambatan, seperti yang Anda lihat di sini,

301
00:17:29,890 --> 00:17:32,990
pada dasarnya menempatkan link di, ke
dapat terhubung ke Holyoke,

302
00:17:32,990 --> 00:17:36,390
tapi kami memiliki semua yang diperlukan tersebut
ping infrastructure--, listrik, pipa.

303
00:17:36,390 --> 00:17:37,280
Hidup itu baik.

304
00:17:37,280 --> 00:17:38,980
Dan lagi, bendungan besar.

305
00:17:38,980 --> 00:17:42,120
>> Jadi kami membangun dasarnya Massachusetts
High Performance Computing hijau

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

307
00:17:42,850 --> 00:17:46,580
Ini adalah tenaga kerja cinta melalui lima
universities-- MIT, Harvard, UMass,

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

309
00:17:47,870 --> 00:17:49,554
Lima megawatt hari satu beban terhubung.

310
00:17:49,554 --> 00:17:51,845
Kami melakukan segala macam kepandaian
dengan economizers airside

311
00:17:51,845 --> 00:17:53,585
untuk menjaga hal-hal yang hijau.

312
00:17:53,585 --> 00:18:03,330
Dan kami dibangun rak 640-aneh,
didedikasikan untuk komputasi penelitian.

313
00:18:03,330 --> 00:18:08,770
>> Itu adalah situs brownfield tua, jadi kita
memiliki beberapa reklamasi dan beberapa rapi-up

314
00:18:08,770 --> 00:18:10,500
dan beberapa pembersihan situs.

315
00:18:10,500 --> 00:18:13,590
Dan kemudian kami mulai
untuk membangun fasilitas

316
00:18:13,590 --> 00:18:19,710
dan, boom-- fasilitas yang indah dengan
kemampuan untuk menjalankan komputasi sandbox,

317
00:18:19,710 --> 00:18:24,430
memiliki konferensi dan seminar,
dan juga lantai data center yang besar.

318
00:18:24,430 --> 00:18:26,007
>> Berikut ini adalah diri saya baik.

319
00:18:26,007 --> 00:18:27,590
Aku jelas memakai jaket yang sama.

320
00:18:27,590 --> 00:18:29,423
Saya mungkin hanya memiliki satu
jaket, tapi ada saya

321
00:18:29,423 --> 00:18:34,030
dan John Goodhue-- dia adalah
direktur eksekutif Center--

322
00:18:34,030 --> 00:18:36,740
berdiri di ruang mesin
lantai, yang, seperti yang Anda lihat,

323
00:18:36,740 --> 00:18:40,560
cukup dramatis, dan
kembali dengan cara yang lama.

324
00:18:40,560 --> 00:18:44,830
>> Saya sering bermain game mengemudi
dari Boston ke Holyoke,

325
00:18:44,830 --> 00:18:47,260
berpura-pura bahwa aku TCP / paket IP.

326
00:18:47,260 --> 00:18:54,290
Dan aku khawatir tentang latency saya
mengemudi di dalam mobil saya.

327
00:18:54,290 --> 00:18:56,690
Jadi itulah potongan hijau.

328
00:18:56,690 --> 00:19:00,070
Jadi mari kita hanya mengambil satu menit
dan berpikir tentang tumpukan.

329
00:19:00,070 --> 00:19:04,060
Jadi kita berusaha sangat hati-hati untuk
membangun pusat data secara efisien,

330
00:19:04,060 --> 00:19:08,770
komputasi secara efisien, membuat baik
seleksi untuk peralatan komputasi

331
00:19:08,770 --> 00:19:12,060
dan memberikan lebih
penting, aplikasi kita,

332
00:19:12,060 --> 00:19:17,860
baik itu layanan pesan
atau aplikasi ilmiah.

333
00:19:17,860 --> 00:19:19,110
>> Jadi di sini adalah tumpukan.

334
00:19:19,110 --> 00:19:22,762
Jadi lapisan fisik, semua
cara melalui application--

335
00:19:22,762 --> 00:19:25,220
berharap bahwa ini akan
menjadi bagian yang baik tentu saja Anda.

336
00:19:25,220 --> 00:19:31,450
OSI tujuh lapisan model dasarnya,
Anda akan hidup, makan, dan bernapas

337
00:19:31,450 --> 00:19:35,270
ini sepanjang karier Anda komputasi.

338
00:19:35,270 --> 00:19:37,800
Seluruh konsep fisik
kabel infrastructure--,

339
00:19:37,800 --> 00:19:40,080
kabel, pusat data, link.

340
00:19:40,080 --> 00:19:42,190
Dan ini hanya menggambarkan jaringan.

341
00:19:42,190 --> 00:19:44,780
>> Sampai di sini adalah, baik, jelas,
ini adalah slide tua,

342
00:19:44,780 --> 00:19:49,342
karena ini harus mengatakan HTTP, karena
tak ada yang peduli tentang surat sederhana

343
00:19:49,342 --> 00:19:50,550
protokol transportasi, lagi.

344
00:19:50,550 --> 00:19:53,960
Ini semua terjadi di ruang HTTP.

345
00:19:53,960 --> 00:19:55,850
Jadi itulah satu tingkat dari stack.

346
00:19:55,850 --> 00:19:59,460
>> Berikut set tumpukan, di mana Anda
memiliki server, host, hypervisor,

347
00:19:59,460 --> 00:20:02,470
tamu, perpustakaan biner,
dan kemudian aplikasi Anda.

348
00:20:02,470 --> 00:20:06,070
Atau, dalam hal ini, perangkat
driver, kernel Linux, asli c,

349
00:20:06,070 --> 00:20:08,080
Mesin virtual Java,
Java API, maka Java

350
00:20:08,080 --> 00:20:11,220
aplikasi, dan sebagainya dan sebagainya.

351
00:20:11,220 --> 00:20:14,090
Ini adalah deskripsi
dari mesin virtual.

352
00:20:14,090 --> 00:20:15,450
>> Tumpukan Kudus, Batman!

353
00:20:15,450 --> 00:20:18,260
Pikirkan tentang hal ini di
hal berapa banyak menghitung

354
00:20:18,260 --> 00:20:20,850
Anda perlu untuk mendapatkan dari
apa yang terjadi di sini,

355
00:20:20,850 --> 00:20:23,110
sepanjang jalan sampai ke atas
tumpukan ini, untuk kemudian

356
00:20:23,110 --> 00:20:26,840
dapat melakukan yang sebenarnya Anda
pengiriman aplikasi.

357
00:20:26,840 --> 00:20:29,130
>> Dan jika Anda jenis
mundur dan mulai berpikir

358
00:20:29,130 --> 00:20:33,450
tentang apa yang diperlukan untuk menyediakan
operasi floating point,

359
00:20:33,450 --> 00:20:37,650
operasi floating point Anda adalah penjumlahan
soket, jumlah core

360
00:20:37,650 --> 00:20:44,490
dalam soket, jam, yang
seberapa cepat bisa jam turnover--

361
00:20:44,490 --> 00:20:47,490
empat gigahertz, dua
gigahertz-- lalu nomornya

362
00:20:47,490 --> 00:20:50,890
operasi Anda bisa
lakukan dalam hertz tertentu.

363
00:20:50,890 --> 00:20:54,350
>> Jadi mereka mikroprosesor saat ini
lakukan antara empat dan 6 FLOPS

364
00:20:54,350 --> 00:20:55,400
per siklus clock.

365
00:20:55,400 --> 00:20:59,810
Dan jadi single-core 2,5 manggung jam
memiliki kinerja teoritis

366
00:20:59,810 --> 00:21:03,490
dari sekitar Flop mega, memberi atau mengambil.

367
00:21:03,490 --> 00:21:05,940
>> Namun, seperti dengan segala sesuatu,
kita memiliki pilihan.

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

369
00:21:12,280 --> 00:21:13,920
mengambil choices-- Anda Intel Atom.

370
00:21:13,920 --> 00:21:17,670
Semua arsitektur prosesor ini
semua memiliki cara yang sedikit berbeda

371
00:21:17,670 --> 00:21:19,650
untuk dapat menambah
dua angka bersama-sama,

372
00:21:19,650 --> 00:21:23,520
yang pada dasarnya
tujuan hidup mereka.

373
00:21:23,520 --> 00:21:24,535
Harus sulit.

374
00:21:24,535 --> 00:21:27,100
Ada jutaan dari mereka duduk
di pusat data, sekarang meskipun.

375
00:21:27,100 --> 00:21:30,410
>> Sor, jepit per watt--
ini adalah hal yang besar.

376
00:21:30,410 --> 00:21:37,780
Jadi jika saya ingin mendapatkan lebih dari ini
untuk melewati tumpukan ini, lebih cepat,

377
00:21:37,780 --> 00:21:41,800
Aku harus bekerja pada berapa banyak
operasi floating point kedua,

378
00:21:41,800 --> 00:21:43,770
Aku bisa melakukannya, dan kemudian memberi mereka watt.

379
00:21:43,770 --> 00:21:46,160
Dan untungnya, orang-orang
telah memikirkan hal ini.

380
00:21:46,160 --> 00:21:49,140
>> Jadi ada besar
kontes setiap tahun untuk melihat

381
00:21:49,140 --> 00:21:52,310
yang dapat membangun komputer tercepat
yang dapat diagonalize matriks.

382
00:21:52,310 --> 00:21:53,980
Ini disebut Top 500.

383
00:21:53,980 --> 00:21:56,420
Mereka memilih atas dari
yang terbaik 500 komputer

384
00:21:56,420 --> 00:21:58,610
di planet ini yang bisa
matriks diagonalize.

385
00:21:58,610 --> 00:22:00,760
Dan Anda mendapatkan beberapa hasil yang luar biasa.

386
00:22:00,760 --> 00:22:04,660
>> Banyak mesin-mesin yang
antara 10 dan 20 megawatt.

387
00:22:04,660 --> 00:22:09,380
Mereka dapat diagonalize matriks
inordinately cepat.

388
00:22:09,380 --> 00:22:13,550
Mereka tidak perlu didiagonalkan
mereka seefisien per watt,

389
00:22:13,550 --> 00:22:18,060
sehingga ada dorongan besar ini untuk melihat
apa 500 daftar hijau akan terlihat seperti.

390
00:22:18,060 --> 00:22:20,360
Dan di sini adalah daftar dari bulan Juni.

391
00:22:20,360 --> 00:22:22,410
Harus ada yang baru sangat lama.

392
00:22:22,410 --> 00:22:26,590
>> Dan panggilan out-- Aku akan mengambil
bagian atas daftar tertentu.

393
00:22:26,590 --> 00:22:32,187
Ada dua satu machines-- tertentu
dari Tokyo Institute of Technology

394
00:22:32,187 --> 00:22:34,520
dan satu dari Cambridge
Universitas di Inggris.

395
00:22:34,520 --> 00:22:37,700
Dan ini memiliki cukup mengejutkan
mega jepit per rasio watt.

396
00:22:37,700 --> 00:22:42,620
Yang satu ini 4389, dan
berikutnya satu ke bawah adalah 3.631.

397
00:22:42,620 --> 00:22:47,660
>> Saya akan menjelaskan perbedaan antara
kedua, di slide berikutnya.

398
00:22:47,660 --> 00:22:51,320
Tapi ini ini
berukuran sedang cluster tes.

399
00:22:51,320 --> 00:22:54,732
Ini hanya 34
kilowatt atau 52 kilowatt.

400
00:22:54,732 --> 00:22:56,940
Ada beberapa yang lebih besar
di sini-yang satu ini

401
00:22:56,940 --> 00:22:58,860
di Swiss National
Supercomputing Centre.

402
00:22:58,860 --> 00:23:00,693
Pesan take home
untuk ini adalah bahwa kita

403
00:23:00,693 --> 00:23:04,270
mencoba untuk menemukan komputer
yang dapat beroperasi secara efisien.

404
00:23:04,270 --> 00:23:09,860
>> Dan, mari kita lihat di bagian ini
satu, cutely disebut, KFC.

405
00:23:09,860 --> 00:23:12,960
Dan sedikit iklan di sini.

406
00:23:12,960 --> 00:23:15,730
Ini perusahaan makanan tertentu
tidak ada hubungannya dengan hal ini.

407
00:23:15,730 --> 00:23:18,240
Ini adalah fakta bahwa
sistem tertentu

408
00:23:18,240 --> 00:23:23,830
direndam dalam sangat
pintar berbasis senyawa minyak.

409
00:23:23,830 --> 00:23:27,590
Dan mereka punya mereka
ayam fryer moniker

410
00:23:27,590 --> 00:23:30,040
ketika mereka pertama kali mulai
membangun jenis sistem.

411
00:23:30,040 --> 00:23:32,740
>> Tapi pada dasarnya apa yang mereka telah diambil
di sini adalah beberapa pisau,

412
00:23:32,740 --> 00:23:37,560
menempatkan mereka dalam hal ini
minyak mineral canggih,

413
00:23:37,560 --> 00:23:40,979
dan kemudian bekerja keluar bagaimana untuk mendapatkan semua
jaringan masuk dan keluar dari itu.

414
00:23:40,979 --> 00:23:42,895
Kemudian, tidak hanya itu,
mereka telah meletakkannya di luar jadi

415
00:23:42,895 --> 00:23:46,095
yang dapat memanfaatkan luar pendingin udara.

416
00:23:46,095 --> 00:23:47,520
Itu cukup mengesankan.

417
00:23:47,520 --> 00:23:49,630
Jadi Anda harus melakukan semua
dari shenanigans ini

418
00:23:49,630 --> 00:23:53,280
untuk bisa mendapatkan jumlah ini
menghitung disampaikan untuk watt kecil.

419
00:23:53,280 --> 00:23:57,360
>> Dan Anda bisa melihat ini adalah bentuk
di mana hal-hal yang menuju.

420
00:23:57,360 --> 00:24:01,240
Tantangannya adalah bahwa udara biasa
pendinginan adalah skala ekonomi

421
00:24:01,240 --> 00:24:08,459
dan mendorong banyak
pengembangan kedua komputasi biasa,

422
00:24:08,459 --> 00:24:09,750
dan komputasi kinerja tinggi.

423
00:24:09,750 --> 00:24:11,080
Jadi, ini cukup mengganggu.

424
00:24:11,080 --> 00:24:13,280
Saya rasa ini adalah menarik.

425
00:24:13,280 --> 00:24:15,530
Ini sedikit berantakan ketika Anda
mencoba untuk swap disk drive,

426
00:24:15,530 --> 00:24:18,090
tapi itu ide yang benar-benar keren.

427
00:24:18,090 --> 00:24:22,200
>> Jadi tidak hanya itu, ada
sejumlah besar pekerjaan

428
00:24:22,200 --> 00:24:25,450
sedang dibangun di sekitar apa yang kita
memanggil Open Project Compute.

429
00:24:25,450 --> 00:24:29,400
Dan, lebih lanjut tentang itu
sedikit kemudian.

430
00:24:29,400 --> 00:24:32,740
Namun industri mulai
menyadari bahwa FLOPS per watt

431
00:24:32,740 --> 00:24:33,670
menjadi penting.

432
00:24:33,670 --> 00:24:39,256
Dan Anda, sebagai orang-orang di sini, karena
Anda merancang algoritma Anda

433
00:24:39,256 --> 00:24:41,130
dan Anda merancang Anda
kode, Anda harus menyadari

434
00:24:41,130 --> 00:24:43,620
bahwa kode Anda bisa
memiliki efek knock-on.

435
00:24:43,620 --> 00:24:48,380
>> Ketika Mark sedang duduk di sini dalam bukunya
kamar asrama menulis Facebook 1.0,

436
00:24:48,380 --> 00:24:51,050
Aku cukup yakin dia memiliki pandangan
bahwa itu akan menjadi besar.

437
00:24:51,050 --> 00:24:54,945
Tapi bagaimana besar itu akan berada di
Lingkungan adalah dealio besar.

438
00:24:54,945 --> 00:24:58,340
Dan semua ya akan bisa
datang dengan algoritma

439
00:24:58,340 --> 00:25:01,370
yang bisa menjadi menantang berikutnya
hal untuk orang-orang seperti saya,

440
00:25:01,370 --> 00:25:02,700
mencoba untuk menjalankan sistem.

441
00:25:02,700 --> 00:25:07,360
>> Jadi mari kita berpikir tentang
batas kekuatan dunia nyata.

442
00:25:07,360 --> 00:25:09,930
Makalah ini dengan Landauer--
bukan hal yang baru.

443
00:25:09,930 --> 00:25:12,480
1961 ini diterbitkan
dalam Journal IBM.

444
00:25:12,480 --> 00:25:15,590
Ini adalah kanonik yang
"Ireversibilitas dan Panas

445
00:25:15,590 --> 00:25:17,630
Generasi dalam Proses Computing. "

446
00:25:17,630 --> 00:25:22,050
Dan ia berpendapat bahwa
mesin pasti

447
00:25:22,050 --> 00:25:25,070
melakukan fungsi logistik yang
tidak memiliki nilai-tunggal terbalik.

448
00:25:25,070 --> 00:25:29,130
>> Sehingga seluruh bagian dari
ini adalah bahwa kembali di tahun 60-an,

449
00:25:29,130 --> 00:25:31,890
orang tahu bahwa ini adalah
akan menjadi masalah.

450
00:25:31,890 --> 00:25:37,080
Dan hukum batas mengatakan 25
derajat C, semacam ruang kanonik

451
00:25:37,080 --> 00:25:41,120
suhu, batas
mewakili 0,1 volt elektron.

452
00:25:41,120 --> 00:25:44,920
Tapi secara teoritis, ini
memori teori, komputer,

453
00:25:44,920 --> 00:25:51,410
beroperasi pada batas ini bisa
berubah pada satu milyar bit per detik.

454
00:25:51,410 --> 00:25:54,620
>> Aku tidak tahu tentang Anda, tapi tidak
menemukan banyak satu miliar bit

455
00:25:54,620 --> 00:25:57,190
kedua pertukaran data rate.

456
00:25:57,190 --> 00:26:01,360
Argumen ada yang hanya
2,8 triliun watt kekuasaan

457
00:26:01,360 --> 00:26:03,180
seharusnya pernah diperluas.

458
00:26:03,180 --> 00:26:08,160
>> Baiklah, dunia nyata example--
ini adalah tagihan listrik saya.

459
00:26:08,160 --> 00:26:10,347
Saya 65% persen
yang indah pusat data

460
00:26:10,347 --> 00:26:11,930
Saya menunjukkan, dalam waktu tertentu.

461
00:26:11,930 --> 00:26:15,520
Hal ini kembali pada bulan Juni tahun lalu.

462
00:26:15,520 --> 00:26:21,300
Saya telah mengambil versi lama sehingga kita
bisa dan semacam anonim sedikit.

463
00:26:21,300 --> 00:26:25,470
Aku menghabiskan $ 45,000 a
bulan untuk energi di sana.

464
00:26:25,470 --> 00:26:34,990
>> Jadi alasannya karena ada adalah bahwa kita
memiliki lebih dari 50.000 proses di kamar.

465
00:26:34,990 --> 00:26:38,110
Jadi bisa Anda bayangkan sendiri
tagihan listrik perumahan

466
00:26:38,110 --> 00:26:39,540
adalah bahwa tinggi?

467
00:26:39,540 --> 00:26:46,180
Tapi itu untuk 199 juta
watt jam lebih dari satu bulan.

468
00:26:46,180 --> 00:26:51,670
>> Jadi pertanyaan saya mengajukan dapat adalah, Anda
bayangkan tagihan listrik Mr. Zuckerberg?

469
00:26:51,670 --> 00:26:54,730
Tambang ini cukup besar, dan saya berjuang.

470
00:26:54,730 --> 00:26:56,600
Dan aku tidak sendirian dalam hal ini adalah.

471
00:26:56,600 --> 00:26:59,450
Ada banyak orang
dengan pusat data besar.

472
00:26:59,450 --> 00:27:04,800
Dan, saya kira, disclosure-- penuh
teman Facebook saya sedikit aneh.

473
00:27:04,800 --> 00:27:07,900
>> Jadi teman Facebook saya adalah
data Prineville center,

474
00:27:07,900 --> 00:27:14,030
yang merupakan salah satu Facebook di dunia,
terbaru, terendah data energi center.

475
00:27:14,030 --> 00:27:19,360
Dan mereka posting ke saya, hal-hal seperti
daya efektivitas pemanfaatan,

476
00:27:19,360 --> 00:27:24,020
seperti dalam seberapa efektif adalah data
pusat versus berapa banyak energi yang Anda

477
00:27:24,020 --> 00:27:26,370
menempatkan ke dalamnya, berapa banyak
air yang mereka gunakan, apa

478
00:27:26,370 --> 00:27:27,810
kelembaban dan suhu.

479
00:27:27,810 --> 00:27:29,980
>> Dan mereka memiliki ini
indah, indah plot.

480
00:27:29,980 --> 00:27:32,600
Saya pikir ini adalah
Halaman Facebook mengagumkan,

481
00:27:32,600 --> 00:27:35,400
tapi kurasa aku sedikit aneh.

482
00:27:35,400 --> 00:27:39,930
>> Jadi satu hal lebih banyak kekuatan,
komputasi penelitian yang saya lakukan

483
00:27:39,930 --> 00:27:44,060
berbeda secara signifikan
apa Facebook dan Yahoo dan Google

484
00:27:44,060 --> 00:27:50,020
dan lainnya on-demand, sepenuhnya,
layanan selalu tersedia.

485
00:27:50,020 --> 00:27:53,530
Dan jadi saya memiliki keuntungan bahwa ketika
ISO England-- Baru dan ISO New England

486
00:27:53,530 --> 00:27:58,910
membantu mengatur energi
Harga untuk daerah.

487
00:27:58,910 --> 00:28:01,110
>> Dan ia mengatakan itu memperluas
permintaan konsumen

488
00:28:01,110 --> 00:28:05,870
untuk secara sukarela menghemat energi tinggi,
karena panas tinggi dan kelembaban.

489
00:28:05,870 --> 00:28:08,680
Dan ini kembali pada 18 Juli.

490
00:28:08,680 --> 00:28:12,600
Dan jadi saya bahagia Tweet kembali, Hei,
ISO New England, Hijau Harvard.

491
00:28:12,600 --> 00:28:14,880
Kami melakukan bagian kita lebih
di sini dalam komputasi penelitian.

492
00:28:14,880 --> 00:28:16,760
Dan ini adalah karena kita melakukan ilmu pengetahuan.

493
00:28:16,760 --> 00:28:20,380
>> Dan sebanyak orang mengatakan ilmu
tidak pernah tidur, ilmu pengetahuan bisa menunggu.

494
00:28:20,380 --> 00:28:25,030
Jadi kita mampu quiesce kami
sistem, mengambil keuntungan dari tingkat kelas

495
00:28:25,030 --> 00:28:30,550
pada tagihan energi kita, dan
membantu seluruh New England

496
00:28:30,550 --> 00:28:35,910
wilayah dengan mencurahkan
banyak megawatt beban.

497
00:28:35,910 --> 00:28:40,020
Jadi itulah hal unik yang
berbeda tentang data komputasi ilmiah

498
00:28:40,020 --> 00:28:48,890
pusat dan mereka yang
dalam produksi penuh 24/7.

499
00:28:48,890 --> 00:28:51,670
>> Jadi mari kita mengambil peralatan lain di sini.

500
00:28:51,670 --> 00:28:55,170
Jadi, saya ingin membahas
kekacauan sedikit.

501
00:28:55,170 --> 00:28:59,900
Dan saya ingin memasukkannya ke dalam
naungan penyimpanan.

502
00:28:59,900 --> 00:29:03,150
Jadi bagi mereka yang seperti
dari berjuang

503
00:29:03,150 --> 00:29:08,680
mendapatkan kepala mereka di sekitar apa yang petabyte
penyimpanan terlihat seperti, ini contoh.

504
00:29:08,680 --> 00:29:11,660
Dan ini adalah semacam hal
Saya berurusan dengan sepanjang waktu.

505
00:29:11,660 --> 00:29:15,550
>> Masing-masing dari ini Sobat kecil
adalah empat terabyte hard drive,

506
00:29:15,550 --> 00:29:17,420
sehingga Anda dapat jenis menghitung mereka.

507
00:29:17,420 --> 00:29:21,370
Kita mulai sekarang antara
satu sampai 1 dan 1/2 petabyte

508
00:29:21,370 --> 00:29:22,970
di rak standar industri.

509
00:29:22,970 --> 00:29:26,430
Dan kami memiliki kamar dan kamar, seperti yang Anda
melihat dalam gambar sebelumnya dengan John

510
00:29:26,430 --> 00:29:31,230
dan saya, penuh rak-jenis peralatan.

511
00:29:31,230 --> 00:29:40,400
Jadi itu menjadi sangat, sangat mudah
untuk membangun array penyimpanan yang besar

512
00:29:40,400 --> 00:29:44,140
>> Itu sebagian besar mudah dalam Unix untuk
jenis menghitung bagaimana hal tersebut terjadi.

513
00:29:44,140 --> 00:29:48,270
Jadi ini adalah menghitung berapa banyak
Poin MAU memiliki aku sampai di sana.

514
00:29:48,270 --> 00:29:50,880
Jadi itulah 423 poin mencegat.

515
00:29:50,880 --> 00:29:55,660
Dan kemudian jika saya menjalankan beberapa awk samar, saya
dapat menambahkan, dalam sistem tertentu,

516
00:29:55,660 --> 00:29:59,080
ada 7,3 petabyte
penyimpanan yang tersedia.

517
00:29:59,080 --> 00:30:01,350
>> Jadi itulah banyak hal.

518
00:30:01,350 --> 00:30:03,030
Dan penyimpanan sangat sulit.

519
00:30:03,030 --> 00:30:06,850
Namun, untuk beberapa alasan,
ini merupakan tren industri.

520
00:30:06,850 --> 00:30:11,500
Setiap kali saya berbicara dengan para peneliti kita
dan fakultas kami dan berkata,

521
00:30:11,500 --> 00:30:14,180
hey, saya dapat menjalankan penyimpanan untuk Anda.

522
00:30:14,180 --> 00:30:17,690
Sayangnya, saya harus
memulihkan biaya penyimpanan.

523
00:30:17,690 --> 00:30:19,430
Saya mendapatkan bisnis ini.

524
00:30:19,430 --> 00:30:23,300
Dan orang-orang referensi Newegg
atau mereka referensi Staples

525
00:30:23,300 --> 00:30:27,040
atau berapa banyak mereka dapat membeli
satu terabyte disk drive untuk.

526
00:30:27,040 --> 00:30:29,390
>> Jadi ini, Anda akan dicatat
di sini, bahwa ada petunjuk.

527
00:30:29,390 --> 00:30:31,310
Ada satu disk drive di sini.

528
00:30:31,310 --> 00:30:33,290
Dan jika kita kembali, saya punya banyak.

529
00:30:33,290 --> 00:30:36,130
Tidak hanya saya banyak, saya memiliki
interkoneksi canggih

530
00:30:36,130 --> 00:30:38,750
untuk dapat menjahit
hal-hal ini bersama-sama.

531
00:30:38,750 --> 00:30:44,080
Jadi risiko yang terkait dengan besar
array penyimpanan tidak signifikan.

532
00:30:44,080 --> 00:30:46,370
>> Bahkan, kami mengambil ke
internet dan kami menulis

533
00:30:46,370 --> 00:30:51,670
sedikit cerita tentang bermaksud baik,
Direktur berwatak halus penelitian

534
00:30:51,670 --> 00:30:54,640
computing-- kebetulan memiliki
English aneh accent-- mencoba

535
00:30:54,640 --> 00:30:59,930
untuk menjelaskan kepada peneliti apa
tidak ada folder garis bawah cadangan sebenarnya

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

537
00:31:01,070 --> 00:31:05,690
Itu cukup, cerita agak panjang,
baik empat menit penemuan.

538
00:31:05,690 --> 00:31:09,380
>> Dan catatan, saya memiliki mengerikan
banyak ruang kurang dari wanita

539
00:31:09,380 --> 00:31:11,800
yang menyanyikan tentang semua bass.

540
00:31:11,800 --> 00:31:13,910
Kami beberapa account yang lebih rendah.

541
00:31:13,910 --> 00:31:16,160
Tapi bagaimanapun, ini adalah
hal yang penting untuk dipikirkan,

542
00:31:16,160 --> 00:31:18,532
dalam hal apa yang bisa salah.

543
00:31:18,532 --> 00:31:20,990
Jadi jika saya mendapatkan disk drive, dan
Aku membuangnya di mesin Unix,

544
00:31:20,990 --> 00:31:24,300
dan aku mulai menulis hal-hal itu,
ada magnet, ada kepala drive,

545
00:31:24,300 --> 00:31:30,150
ada pura-pura, satu atau nol
yang ditulis pada perangkat itu.

546
00:31:30,150 --> 00:31:32,180
>> Spinny Motors--, twirly
hal selalu istirahat.

547
00:31:32,180 --> 00:31:33,490
Pikirkan tentang hal-hal yang melanggar.

548
00:31:33,490 --> 00:31:35,170
Ini selalu spinny, twirly hal.

549
00:31:35,170 --> 00:31:38,560
Printer, disk drive,
kendaraan bermotor, dan lain-lain

550
00:31:38,560 --> 00:31:40,590
Sesuatu yang bergerak adalah mungkin untuk istirahat.

551
00:31:40,590 --> 00:31:42,575
>> Jadi, Anda perlu motor, Anda
perlu mendorong firmware,

552
00:31:42,575 --> 00:31:47,110
Anda perlu SAS / SATA controller, kabel,
firmware pada controller SAS / SATA,

553
00:31:47,110 --> 00:31:48,530
blok tingkat rendah.

554
00:31:48,530 --> 00:31:54,580
Pilih berkas pengontrol penyimpanan Anda
sistem kode, mana yang mungkin,

555
00:31:54,580 --> 00:31:56,780
bagaimana Anda menjahit sesuatu bersama-sama.

556
00:31:56,780 --> 00:32:00,956
Dan manajer memori virtual Anda
halaman, DRAM mengambil dan toko.

557
00:32:00,956 --> 00:32:02,705
Kemudian, Anda mendapatkan lain
stack, yang merupakan jenis

558
00:32:02,705 --> 00:32:05,440
down daftar di ini
satu, algoritma, pengguna.

559
00:32:05,440 --> 00:32:09,050
>> Dan jika Anda kalikan ini
up, saya tidak tahu berapa banyak,

560
00:32:09,050 --> 00:32:11,640
ada banyak tempat
di mana hal-hal dapat pergi ke samping.

561
00:32:11,640 --> 00:32:14,430
Maksudku, itu contoh tentang matematika.

562
00:32:14,430 --> 00:32:18,070
Tapi itu semacam menyenangkan untuk memikirkan
berapa banyak cara hal yang bisa salah,

563
00:32:18,070 --> 00:32:21,650
hanya untuk disk drive.

564
00:32:21,650 --> 00:32:25,440
Kami sudah di 300 petabyte, sehingga
bayangkan jumlah disk drive

565
00:32:25,440 --> 00:32:27,741
Anda butuhkan pada 300 petabyte
yang bisa salah.

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

567
00:32:28,240 --> 00:32:30,390
Tidak hanya itu-- jadi itu penyimpanan.

568
00:32:30,390 --> 00:32:34,220
Dan yang menyinggung
orang yang saya ingin melihat

569
00:32:34,220 --> 00:32:38,780
memasuki tahap kiri, yang
adalah Chaos Monyet.

570
00:32:38,780 --> 00:32:43,140
Jadi pada titik tertentu, itu akan lebih
lebih besar dari sekedar disk drive

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

572
00:32:43,920 --> 00:32:50,610
>> Dan, wanita-wanita yang baik dan pria
yang menjalankan layanan video streaming

573
00:32:50,610 --> 00:32:55,430
menyadari bahwa komputer mereka
juga besar dan juga sangat rumit

574
00:32:55,430 --> 00:33:00,010
dan juga menyediakan layanan
untuk mengerikan banyak orang.

575
00:33:00,010 --> 00:33:05,180
Mereka punya 37 juta members-- dan
ini geser yang mungkin satu tahun atau lebih old--

576
00:33:05,180 --> 00:33:07,350
ribuan perangkat.

577
00:33:07,350 --> 00:33:10,810
Ada miliaran jam video.

578
00:33:10,810 --> 00:33:13,600
Mereka log miliaran peristiwa sehari.

579
00:33:13,600 --> 00:33:17,330
>> Dan Anda bisa lihat, kebanyakan orang menonton
yang televisi nanti di malam hari,

580
00:33:17,330 --> 00:33:19,429
dan jauh melampaui segalanya.

581
00:33:19,429 --> 00:33:21,220
Dan, mereka ingin
dapat memastikan

582
00:33:21,220 --> 00:33:24,854
bahwa layanan ini dan
handal dan bekerja untuk mereka.

583
00:33:24,854 --> 00:33:27,020
Jadi mereka datang dengan ini
hal yang disebut Chaos Monyet.

584
00:33:27,020 --> 00:33:29,000
Ini bagian dari perangkat lunak
yang, ketika Anda berpikir

585
00:33:29,000 --> 00:33:34,190
tentang berbicara tentang judul
dari seluruh presentasi ini,

586
00:33:34,190 --> 00:33:36,530
skala-out berarti Anda
harus menguji hal ini.

587
00:33:36,530 --> 00:33:38,585
Ini tidak baik hanya memiliki
satu juta mesin.

588
00:33:38,585 --> 00:33:40,460
Jadi hal yang baik tentang
ini, Chaos Monyet

589
00:33:40,460 --> 00:33:43,090
adalah layanan yang
mengidentifikasi kelompok sistem

590
00:33:43,090 --> 00:33:47,220
dan secara acak berakhir satu
sistem dalam kelompok.

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

592
00:33:48,429 --> 00:33:50,220
Jadi saya tidak tahu tentang
Anda, tetapi jika aku pernah

593
00:33:50,220 --> 00:33:52,990
membangun sebuah sistem yang bergantung pada yang lain
sistem berbicara satu sama lain,

594
00:33:52,990 --> 00:33:55,865
Anda mengambil salah satu dari mereka keluar,
kemungkinan hal seluruh kerja,

595
00:33:55,865 --> 00:33:57,130
berkurang dengan cepat.

596
00:33:57,130 --> 00:34:00,475
>> Dan software ini berjalan
sekitar infrastruktur Netflix.

597
00:34:00,475 --> 00:34:03,100
Untungnya, ia mengatakan hal itu hanya berjalan di
jam kerja dengan maksud

598
00:34:03,100 --> 00:34:05,810
bahwa insinyur akan
waspada dan mampu merespon.

599
00:34:05,810 --> 00:34:08,020
Jadi ini adalah jenis
hal kami sekarang

600
00:34:08,020 --> 00:34:13,360
harus lakukan untuk mengacaukan komputasi kami
lingkungan, untuk memperkenalkan kekacauan

601
00:34:13,360 --> 00:34:15,739
dan untuk memperkenalkan kompleksitas.

602
00:34:15,739 --> 00:34:19,139
>> Jadi siapa, dalam hak mereka
pikiran, rela akan memilih

603
00:34:19,139 --> 00:34:22,540
untuk bekerja dengan Chaos Monyet?

604
00:34:22,540 --> 00:34:24,150
Tunggu, dia tampaknya menunjuk saya.

605
00:34:24,150 --> 00:34:28,719
Nah, saya kira saya should-- lucu.

606
00:34:28,719 --> 00:34:32,909
Tapi masalahnya adalah Anda
tidak mendapatkan pilihan.

607
00:34:32,909 --> 00:34:37,440
Chaos Monyet, seperti yang Anda
bisa melihat, memilih Anda.

608
00:34:37,440 --> 00:34:42,650
>> Dan ini adalah masalah komputasi
di skala adalah bahwa Anda tidak dapat menghindari hal ini.

609
00:34:42,650 --> 00:34:49,989
Ini adalah keniscayaan kompleksitas
dan skala dan evolusi kita,

610
00:34:49,989 --> 00:34:53,280
dalam beberapa hal, keahlian komputasi.

611
00:34:53,280 --> 00:34:55,510
Dan ingat, ini adalah
satu hal yang perlu diingat,

612
00:34:55,510 --> 00:35:00,030
Chaos Monkeys cinta
cinta kepingan salju snowflakes--.

613
00:35:00,030 --> 00:35:03,470
Sebuah snowflake-- kami telah menjelaskan
Chaos Monkey-- tapi kepingan salju

614
00:35:03,470 --> 00:35:09,630
adalah server yang unik dan
khusus dan halus dan individu

615
00:35:09,630 --> 00:35:11,770
dan tidak akan pernah diperbanyak.

616
00:35:11,770 --> 00:35:14,790
>> Kita sering menemukan kepingan salju
layanan di lingkungan kita.

617
00:35:14,790 --> 00:35:16,700
Dan kami selalu mencoba dan
mencair layanan kepingan salju.

618
00:35:16,700 --> 00:35:18,880
Tetapi jika Anda menemukan server
di lingkungan Anda

619
00:35:18,880 --> 00:35:23,240
yang sangat penting untuk umur panjang
organisasi dan meleleh,

620
00:35:23,240 --> 00:35:25,300
Anda tidak dapat menempatkan kembali bersama-sama lagi.

621
00:35:25,300 --> 00:35:28,071
Jadi pekerjaan Chaos Monyet adalah untuk
pergi dan mengakhiri kasus.

622
00:35:28,071 --> 00:35:30,820
Jika Chaos Monyet mencair
snowflake, Anda berakhir, Anda sudah selesai.

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

624
00:35:34,390 --> 00:35:37,950
Saya ingin berbicara tentang
beberapa hardware yang kita

625
00:35:37,950 --> 00:35:40,415
melihat dari segi jenis
kegiatan skala-out juga.

626
00:35:40,415 --> 00:35:43,810
Dan beberapa hal unik yang ada di
dan sekitar kegiatan ilmiah.

627
00:35:43,810 --> 00:35:46,990
Kami sekarang mulai melihat, ingat
Unit ini masalah, rak ini?

628
00:35:46,990 --> 00:35:51,780
Jadi ini adalah rak GPGPUs-- begitu umum
Tujuan unit pengolahan grafis.

629
00:35:51,780 --> 00:35:55,790
>> Kami telah ini terletak di data kami
pusat, 100 atau lebih mil jauhnya.

630
00:35:55,790 --> 00:35:59,780
Rak khusus ini
adalah sekitar 96 tera FLOPS

631
00:35:59,780 --> 00:36:04,090
tunggal-presisi matematika mampu
untuk memberikan keluar dari belakang itu.

632
00:36:04,090 --> 00:36:10,530
Dan kami memiliki urutan 130-aneh
kartu di sebuah contoh

633
00:36:10,530 --> 00:36:16,620
yang we-- beberapa
rak hal ini.

634
00:36:16,620 --> 00:36:22,730
>> Jadi ini adalah menarik dalam arti bahwa
proses tujuan umum grafis

635
00:36:22,730 --> 00:36:27,880
mampu melakukan matematika sangat
cepat untuk jumlah yang sangat rendah energi.

636
00:36:27,880 --> 00:36:32,060
Jadi ada uptick besar
daerah komputasi ilmiah,

637
00:36:32,060 --> 00:36:36,400
melihat grafik
unit pengolahan di jalan besar.

638
00:36:36,400 --> 00:36:41,990
>> Jadi aku berlari beberapa Mcollective
melalui infrastruktur boneka kami

639
00:36:41,990 --> 00:36:45,330
kemarin, sangat bersemangat tentang hal ini.

640
00:36:45,330 --> 00:36:48,260
hanya singkat petaflop sebuah
dari presisi tunggal.

641
00:36:48,260 --> 00:36:52,440
Hanya untuk menjadi jelas di sini, ini
sedikit multiplier adalah 3,95.

642
00:36:52,440 --> 00:36:54,820
Matematika presisi ganda
akan menjadi sekitar 1,2,

643
00:36:54,820 --> 00:36:57,010
tapi Twitter feed saya
tampak cara yang lebih baik jika saya

644
00:36:57,010 --> 00:37:02,670
mengatakan kami memiliki hampir petaflop sebuah
tunggal-presisi GPGPUs.

645
00:37:02,670 --> 00:37:04,220
>> Tapi itu sampai ke sana.

646
00:37:04,220 --> 00:37:06,280
Sudah mulai menjadi
sangat, sangat mengesankan.

647
00:37:06,280 --> 00:37:08,550
Dan mengapa kita melakukan ini?

648
00:37:08,550 --> 00:37:11,570
Karena kimia kuantum,
antara lain,

649
00:37:11,570 --> 00:37:15,300
tapi kami mulai merancang
beberapa photovoltaics baru.

650
00:37:15,300 --> 00:37:20,210
>> Dan Alan Aspuru-Guzik, yang adalah
profesor chemistry-- pasangan saya

651
00:37:20,210 --> 00:37:22,390
di crime-- selama beberapa tahun terakhir.

652
00:37:22,390 --> 00:37:25,660
Kami telah mendorong
amplop pada komputasi.

653
00:37:25,660 --> 00:37:30,250
Dan GPGPU ideal
teknologi untuk dapat melakukan

654
00:37:30,250 --> 00:37:34,760
banyak sekali rumit
matematika, sangat, sangat cepat.

655
00:37:34,760 --> 00:37:36,750
>> Jadi dengan skala, datang tantangan baru.

656
00:37:36,750 --> 00:37:41,070
Jadi scale-- besar Anda harus
hati-hati bagaimana Anda kawat hal ini.

657
00:37:41,070 --> 00:37:45,300
Dan kami memiliki tingkat tertentu
gangguan obsesif kompulsif.

658
00:37:45,300 --> 00:37:49,530
Foto-foto ini mungkin
mendorong banyak orang gila.

659
00:37:49,530 --> 00:37:53,390
Dan lemari yang tidak
kabel dengan baik

660
00:37:53,390 --> 00:37:56,050
mendorong jaringan dan
Fasilitas insinyur kacang.

661
00:37:56,050 --> 00:37:58,620
Ditambah ada juga aliran udara
masalah yang Anda harus mengandung.

662
00:37:58,620 --> 00:38:01,430
>> Jadi ini adalah hal yang saya
tidak akan pernah memikirkan.

663
00:38:01,430 --> 00:38:03,480
Dengan skala, datang lebih kompleksitas.

664
00:38:03,480 --> 00:38:05,869
Ini adalah jenis baru dari sistem file.

665
00:38:05,869 --> 00:38:06,410
Ini mengagumkan.

666
00:38:06,410 --> 00:38:07,660
Ini petabyte.

667
00:38:07,660 --> 00:38:09,905
Hal ini dapat menyimpan 1,1 miliar file.

668
00:38:09,905 --> 00:38:15,940
Hal ini dapat membaca dan menulis untuk 13 gigabyte
dan 20 gigabyte yang gigabyte second--

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

670
00:38:17,150 --> 00:38:20,900
Sehingga dapat membongkar terabyte
dalam waktu singkat.

671
00:38:20,900 --> 00:38:22,070
>> Dan itu sangat tersedia.

672
00:38:22,070 --> 00:38:26,989
Dan itu punya menakjubkan lookup
rates-- 220.000 lookup kedua.

673
00:38:26,989 --> 00:38:29,780
Dan ada banyak orang yang berbeda
membangun semacam ini sistem.

674
00:38:29,780 --> 00:38:32,830
Dan Anda bisa melihatnya di sini grafis.

675
00:38:32,830 --> 00:38:35,800
Ini adalah salah satu sistem file kita
itu di bawah beban, cukup

676
00:38:35,800 --> 00:38:41,250
gembira membaca di hanya pendek
dari 22 gigabyte per detik.

677
00:38:41,250 --> 00:38:42,790
Jadi itulah cool-- sehingga kompleksitas.

678
00:38:42,790 --> 00:38:47,230
>> Jadi dengan kompleksitas dan skala,
datang kompleksitas, kan?

679
00:38:47,230 --> 00:38:51,830
Ini adalah salah satu dari banyak kami,
banyak diagram jaringan,

680
00:38:51,830 --> 00:38:54,970
di mana Anda memiliki banyak berbeda
chassis semua mendukung sampai

681
00:38:54,970 --> 00:38:57,730
ke saklar inti utama,
terhubung ke penyimpanan,

682
00:38:57,730 --> 00:39:00,731
menghubungkan ke interkoneksi latency rendah.

683
00:39:00,731 --> 00:39:03,605
Dan kemudian semua sisi ini
rumah, hanya semua manajemen

684
00:39:03,605 --> 00:39:09,740
Anda harus mampu untuk mengatasi
sistem ini dari lokasi terpencil.

685
00:39:09,740 --> 00:39:12,070
Jadi skala memiliki banyak
kompleksitas dengan itu.

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

687
00:39:14,910 --> 00:39:17,785
>> Mengubah gigi lagi, mari kita kembali
dan memiliki sedikit tempat ilmu pengetahuan.

688
00:39:17,785 --> 00:39:21,450
Jadi, ingat, penelitian
komputasi dan shim-- kecil ini

689
00:39:21,450 --> 00:39:25,310
sedikit merah muda shim antara
fakultas dan semua algoritma mereka

690
00:39:25,310 --> 00:39:30,650
dan semua ilmu dingin dan semua
daya dan pendinginan dan data center ini

691
00:39:30,650 --> 00:39:35,330
lantai dan jaringan dan komputer besar
dan meja layanan dan bantuan meja

692
00:39:35,330 --> 00:39:39,330
dan forth-- dan begitu, kami hanya
shim kecil di antara mereka.

693
00:39:39,330 --> 00:39:42,820
>> Apa yang telah kita mulai
lihat adalah bahwa dunia itu

694
00:39:42,820 --> 00:39:45,730
mampu membangun
pusat-pusat data yang besar

695
00:39:45,730 --> 00:39:48,020
dan mampu membangun
ini komputer besar.

696
00:39:48,020 --> 00:39:49,420
Kita sudah cukup bagus dalam hal itu.

697
00:39:49,420 --> 00:39:53,600
Apa yang kita tidak pandai adalah ini
sedikit shim antara penelitian

698
00:39:53,600 --> 00:39:56,670
dan logam telanjang dan teknologi.

699
00:39:56,670 --> 00:39:58,600
Dan sulit.

700
00:39:58,600 --> 00:40:03,330
>> Dan kami telah mampu untuk menyewa
Orang-orang yang hidup di dunia ini.

701
00:40:03,330 --> 00:40:07,590
Dan baru-baru ini, kami berbicara kepada
National Science Foundation dan berkata,

702
00:40:07,590 --> 00:40:11,440
hal skala-out ini sangat bagus,
tapi kita tidak bisa mendapatkan ilmuwan kami

703
00:40:11,440 --> 00:40:13,690
pada mesin-mesin yang rumit yang besar.

704
00:40:13,690 --> 00:40:16,040
Dan, telah ada
jumlah program yang berbeda

705
00:40:16,040 --> 00:40:20,100
di mana kita benar-benar sebagian besar
prihatin tentang mencoba

706
00:40:20,100 --> 00:40:22,800
untuk melihat apakah kita bisa mengubah
infrastruktur kampus.

707
00:40:22,800 --> 00:40:25,850
>> Ada banyak program
sekitar pusat-pusat nasional.

708
00:40:25,850 --> 00:40:28,300
Dan, diri kita sendiri, kita
teman-teman di Clemson,

709
00:40:28,300 --> 00:40:32,620
University of Wisconsin Madison,
Southern California, Utah, dan Hawaii

710
00:40:32,620 --> 00:40:35,780
jenis bersama-sama untuk
melihat masalah ini.

711
00:40:35,780 --> 00:40:39,340
Dan grafik kecil ini di sini
adalah ekor panjang ilmu pengetahuan.

712
00:40:39,340 --> 00:40:41,602
>> Jadi ini is-- itu tidak
Hal apa yang ada di sumbu ini,

713
00:40:41,602 --> 00:40:45,485
tapi sumbu ini sebenarnya angka
pekerjaan melalui cluster.

714
00:40:45,485 --> 00:40:48,940
Jadi ada 350.000 lebih
waktu apa pun periode.

715
00:40:48,940 --> 00:40:51,730
Ini adalah tersangka kami biasa
di bagian bawah di sini.

716
00:40:51,730 --> 00:40:55,992
Bahkan, ada Alan Aspuru-Guzik,
yang kami hanya berbicara about-- ton

717
00:40:55,992 --> 00:40:58,700
dan ton menghitung, benar-benar
efektif, tahu apa yang dia lakukan.

718
00:40:58,700 --> 00:41:02,840
>> Berikut lab lain yang saya akan berbicara
sekitar di laboratorium John Kovac yang moment--.

719
00:41:02,840 --> 00:41:03,610
Mereka punya itu.

720
00:41:03,610 --> 00:41:04,210
Mereka baik.

721
00:41:04,210 --> 00:41:04,830
Mereka senang.

722
00:41:04,830 --> 00:41:05,960
Mereka komputasi.

723
00:41:05,960 --> 00:41:07,664
Ilmu besar semakin dilakukan.

724
00:41:07,664 --> 00:41:09,580
Dan kemudian, seperti yang Anda jenis
dari datang ke sini, ada

725
00:41:09,580 --> 00:41:12,110
kelompok lain yang
tidak menjalankan banyak pekerjaan.

726
00:41:12,110 --> 00:41:13,410
>> Dan kenapa begitu?

727
00:41:13,410 --> 00:41:15,080
Apakah karena komputasi terlalu keras?

728
00:41:15,080 --> 00:41:19,580
Apakah karena mereka tidak tahu bagaimana?

729
00:41:19,580 --> 00:41:22,880
Kita tidak tahu, karena
kami telah pergi dan melihat.

730
00:41:22,880 --> 00:41:25,620
Dan itulah yang ini
Proyek adalah semua tentang,

731
00:41:25,620 --> 00:41:27,830
adalah lokal, dalam
masing-masing daerah,

732
00:41:27,830 --> 00:41:32,660
untuk melihat ke jalan di mana kita bisa terlibat
dengan fakultas dan peneliti

733
00:41:32,660 --> 00:41:36,400
benar-benar di ujung bawah ekor,
dan memahami apa yang mereka lakukan.

734
00:41:36,400 --> 00:41:37,920
>> Jadi itu sesuatu yang kita
sebenarnya bergairah.

735
00:41:37,920 --> 00:41:39,920
Dan itu adalah sesuatu yang
ilmu tidak akan melanjutkan

736
00:41:39,920 --> 00:41:44,260
untuk bergerak maju sampai kita memecahkan
beberapa kasus tepi tersebut.

737
00:41:44,260 --> 00:41:46,590
Potongan lain ilmu
yang akan up-- orang

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

739
00:41:48,260 --> 00:41:49,540
Mengagumkan, kan?

740
00:41:49,540 --> 00:41:52,960
Hal ini semua berlari keluar di Holyoke.

741
00:41:52,960 --> 00:41:56,510
Kami built-- yang pertama
ilmu yang terjadi di Holyoke

742
00:41:56,510 --> 00:41:59,130
adalah kolaborasi antara
diri kita sendiri dan Boston University.

743
00:41:59,130 --> 00:42:01,510
Jadi itu benar-benar, benar-benar keren.

744
00:42:01,510 --> 00:42:04,410
>> Ini adalah menyenangkan sepotong
ilmu untuk skala.

745
00:42:04,410 --> 00:42:07,650
Ini adalah akses digital ke
abad langit di Harvard.

746
00:42:07,650 --> 00:42:09,170
Pada dasarnya, ini adalah arsip piring.

747
00:42:09,170 --> 00:42:13,350
Jika Anda pergi ke Oxford--
Garden Street, maaf,

748
00:42:13,350 --> 00:42:16,560
Anda akan menemukan salah satu observatorium
bangunan pada dasarnya penuh

749
00:42:16,560 --> 00:42:19,480
sekitar setengah juta piring.

750
00:42:19,480 --> 00:42:24,410
>> Dan ini adalah gambar dari
langit di malam hari, lebih dari 100 tahun.

751
00:42:24,410 --> 00:42:28,760
Jadi ada seluruh rig mengatur
di sini untuk mendigitalkan piring mereka,

752
00:42:28,760 --> 00:42:32,100
mengambil gambar dari mereka, daftar
mereka, menempatkan mereka pada komputer.

753
00:42:32,100 --> 00:42:36,410
Dan itu adalah petabyte dan setengah,
tepat besar-- satu proyek kecil.

754
00:42:36,410 --> 00:42:37,530
>> Ini adalah proyek-proyek lain.

755
00:42:37,530 --> 00:42:42,800
Proyek Pan-STARRS ini adalah melakukan
survei panorama lebar penuh,

756
00:42:42,800 --> 00:42:47,390
mencari dekat asteroid Bumi
dan acara langit sementara.

757
00:42:47,390 --> 00:42:52,100
Sebagai biofisika molekuler, aku cinta
kata event langit sementara.

758
00:42:52,100 --> 00:42:55,050
Saya tidak yakin apa itu, tapi
lagi pula, kita mencari mereka.

759
00:42:55,050 --> 00:43:00,372
>> Dan kami menghasilkan 30 terabyte
malam dari orang-orang teleskop.

760
00:43:00,372 --> 00:43:03,330
Dan itu tidak benar-benar bandwidth
Masalahnya, itu seperti masalah FedEx.

761
00:43:03,330 --> 00:43:08,420
Jadi Anda dimasukkan penyimpanan pada van
dan Anda kirimkan apapun itu.

762
00:43:08,420 --> 00:43:10,570
>> Bisep benar-benar interesting--
sehingga pencitraan background

763
00:43:10,570 --> 00:43:13,850
kosmik galaksi polarisasi ekstra.

764
00:43:13,850 --> 00:43:16,880
Ketika saya pertama kali mulai bekerja
di Harvard tujuh atau lebih,

765
00:43:16,880 --> 00:43:21,440
delapan tahun yang lalu, saya ingat
bekerja pada proyek ini

766
00:43:21,440 --> 00:43:26,010
dan itu tidak benar-benar tenggelam
rumah sebagai cahaya mengapa terpolarisasi

767
00:43:26,010 --> 00:43:29,770
dari gelombang mikro kosmik
latar belakang akan menjadi penting,

768
00:43:29,770 --> 00:43:30,800
sampai hal ini terjadi.

769
00:43:30,800 --> 00:43:34,580
>> Dan ini adalah John Kovac,
yang saya berbicara dengan sebelumnya,

770
00:43:34,580 --> 00:43:42,030
menggunakan jutaan pada jutaan CPU
jam, di fasilitas kami dan lain-lain,

771
00:43:42,030 --> 00:43:46,600
pada dasarnya menatap ke dalam
dari saat pertama alam semesta

772
00:43:46,600 --> 00:43:49,150
setelah Big Bang, dan
mencoba memahami

773
00:43:49,150 --> 00:43:51,290
Teori umum relativitas Einstein.

774
00:43:51,290 --> 00:43:56,040
Ini pikiran bertiup bahwa komputer kita
membantu kami mengungkap dan menatap

775
00:43:56,040 --> 00:43:59,280
ke asal-usul mengapa kita ada di sini.

776
00:43:59,280 --> 00:44:03,450
>> Jadi, ketika Anda berbicara tentang skala,
ini adalah beberapa skala yang serius.

777
00:44:03,450 --> 00:44:09,260
Hal lain skala adalah, bahwa
proyek tertentu memukul orang-orang ini.

778
00:44:09,260 --> 00:44:15,320
Dan ini adalah kurva respon untuk bisep
[Tak terdengar] Ini adalah survei kecil kami.

779
00:44:15,320 --> 00:44:19,220
>> Dan Anda bisa lihat di sini, hidup
baik sampai di sini,

780
00:44:19,220 --> 00:44:21,200
yang ketika
Pengumuman keluar.

781
00:44:21,200 --> 00:44:24,120
Dan Anda sudah mendapat harfiah
detik untuk merespon

782
00:44:24,120 --> 00:44:29,020
ke acara skala yang
sesuai dengan titik kecil di sini,

783
00:44:29,020 --> 00:44:32,200
yang akhirnya bergeser
empat atau lebih terabyte data

784
00:44:32,200 --> 00:44:36,370
melalui server web
yang day-- cukup berbulu.

785
00:44:36,370 --> 00:44:38,210
>> Dan, ini adalah
jenis hal-hal yang

786
00:44:38,210 --> 00:44:43,040
bisa terjadi pada Anda dalam infrastruktur Anda
jika Anda tidak desain untuk skala.

787
00:44:43,040 --> 00:44:45,630
Kami memiliki sedikit
berebut hari itu, menjadi

788
00:44:45,630 --> 00:44:50,440
mampu menjangkau keluar layanan web yang cukup
untuk menjaga situs dan berjalan.

789
00:44:50,440 --> 00:44:53,399
Dan kami berhasil.

790
00:44:53,399 --> 00:44:55,190
Ini adalah email sedikit
itu agak lucu.

791
00:44:55,190 --> 00:45:00,245
Ini adalah mail ke Mark Vogelsberger,
dan Lars Hernquist, siapa

792
00:45:00,245 --> 00:45:02,650
anggota fakultas di Harvard.

793
00:45:02,650 --> 00:45:03,570
Lebih lanjut tentang Mark nanti.

794
00:45:03,570 --> 00:45:05,990
Tapi saya pikir ini adalah salah satu
semacam meringkas jenis

795
00:45:05,990 --> 00:45:09,920
di mana komputasi
adalah dalam komputasi penelitian.

796
00:45:09,920 --> 00:45:12,070
Hei, tim, sejak terakhir
Selasa, kalian disiksa sampai

797
00:45:12,070 --> 00:45:15,470
lebih dari 28% dari baru
cluster, yang dikombinasikan

798
00:45:15,470 --> 00:45:20,040
adalah lebih dari 78 tahun
CPU hanya dalam tiga hari.

799
00:45:20,040 --> 00:45:22,502
Dan saya katakan, itu masih
hanya Jumat pagi.

800
00:45:22,502 --> 00:45:23,460
Ini sangat mengagumkan!

801
00:45:23,460 --> 00:45:24,740
Selamat Hari Jumat!

802
00:45:24,740 --> 00:45:27,450
>> Lalu aku memberi mereka poin data.

803
00:45:27,450 --> 00:45:30,260
Dan yang agak menarik.

804
00:45:30,260 --> 00:45:34,840
Jadi ingat tentang Mark, dia akan datang
kembali ke dalam gambar dalam sedikit.

805
00:45:34,840 --> 00:45:36,935
Jadi komputasi skala-out di mana-mana.

806
00:45:36,935 --> 00:45:41,080
>> Kami bahkan membantu orang melihat
bagaimana fungsi NBA,

807
00:45:41,080 --> 00:45:43,140
dan di mana orang-orang
melempar bola dari.

808
00:45:43,140 --> 00:45:47,580
Saya tidak benar-benar memahami game ini juga
baik, tapi tampaknya, itu adalah masalah besar.

809
00:45:47,580 --> 00:45:50,610
Ada simpai dan mangkuk dan uang.

810
00:45:50,610 --> 00:45:55,300
>> Dan, database kami, kami
dibangun sedikit 500 [tidak terdengar]

811
00:45:55,300 --> 00:45:58,170
klaster prosesor paralel,
beberapa terabyte RAM,

812
00:45:58,170 --> 00:46:03,590
untuk dapat membangun ini
untuk Kirk dan timnya.

813
00:46:03,590 --> 00:46:08,524
Dan mereka melakukan komputasi
di seluruh cara lain.

814
00:46:08,524 --> 00:46:10,440
Sekarang ini adalah proyek kami
terlibat dengan itu

815
00:46:10,440 --> 00:46:14,880
benar-benar menarik, di sekitar saraf
connectomics plastisitas dan genomik

816
00:46:14,880 --> 00:46:20,960
imprinting-- tiga sangat berat
daerah memukul penelitian

817
00:46:20,960 --> 00:46:24,650
bahwa kita berjuang dengan di
sehari-hari.

818
00:46:24,650 --> 00:46:30,670
Gagasan bahwa otak kita berada di bawah
stres plastik ketika kita masih muda.

819
00:46:30,670 --> 00:46:34,980
Dan banyak dari perilaku orang dewasa kita
diukir oleh pengalaman pada masa bayi.

820
00:46:34,980 --> 00:46:37,040
Jadi ini adalah dealio besar.

821
00:46:37,040 --> 00:46:41,360
>> Dan ini adalah pekerjaan yang didanai oleh
National Institutes of Mental Health.

822
00:46:41,360 --> 00:46:46,860
Dan kami berusaha untuk dasarnya,
melalui banyak data yang besar

823
00:46:46,860 --> 00:46:51,970
dan analisis data yang besar, baik
dari mengintip ke otak manusia

824
00:46:51,970 --> 00:46:54,870
melalui berbagai
teknik yang berbeda.

825
00:46:54,870 --> 00:47:00,360
>> Jadi saya ingin berhenti dan jenis
hanya berhenti sejenak kecil.

826
00:47:00,360 --> 00:47:04,160
Tantangan dengan remote
pusat data itu jauh.

827
00:47:04,160 --> 00:47:05,520
Ini tidak mungkin bekerja.

828
00:47:05,520 --> 00:47:07,590
Saya perlu data saya dekat.

829
00:47:07,590 --> 00:47:10,730
Saya perlu melakukan penelitian di lab saya.

830
00:47:10,730 --> 00:47:18,620
>> Dan jadi aku agak mengambil contoh dari
pencitraan resonansi magnetik fungsional

831
00:47:18,620 --> 00:47:22,260
kumpulan data dari data kami
pusat di Western Mass.

832
00:47:22,260 --> 00:47:24,660
dan terhubung ke saya
desktop Cambridge.

833
00:47:24,660 --> 00:47:27,440
Dan aku akan memutar video kecil ini.

834
00:47:27,440 --> 00:47:29,750
Mudah-mudahan itu akan jenis bekerja.

835
00:47:29,750 --> 00:47:33,480
>> Jadi ini saya akan melalui
memeriksa GPU saya bekerja.

836
00:47:33,480 --> 00:47:35,430
Dan aku memeriksa bahwa VNC terserah.

837
00:47:35,430 --> 00:47:36,810
Dan ini adalah VNC pintar.

838
00:47:36,810 --> 00:47:38,970
Ini adalah VNC dengan potongan-potongan 3D.

839
00:47:38,970 --> 00:47:41,975
Dan, seperti yang Anda lihat segera, ini
adalah saya berputar otak ini sekitar.

840
00:47:41,975 --> 00:47:44,460
Saya mencoba untuk jenis mendapatkannya berorientasi.

841
00:47:44,460 --> 00:47:49,574
Dan kemudian saya bisa bergerak melalui banyak
irisan data yang berbeda MRI.

842
00:47:49,574 --> 00:47:51,490
Dan satu-satunya hal yang
berbeda tentang hal ini

843
00:47:51,490 --> 00:47:55,160
adalah, itu datang melalui kawat
dari Western Mass. untuk desktop saya.

844
00:47:55,160 --> 00:47:57,300
Dan rendering
lebih cepat dari desktop saya,

845
00:47:57,300 --> 00:48:02,840
karena saya tidak memiliki $ 4.000
kartu grafis di desktop saya, yang

846
00:48:02,840 --> 00:48:04,262
kita telah keluar Western Mass.

847
00:48:04,262 --> 00:48:05,720
Tentu saja, aku berusaha untuk menjadi pintar.

848
00:48:05,720 --> 00:48:08,859
Aku berlari gigi GLX di
latar belakang, sementara melakukan semua ini,

849
00:48:08,859 --> 00:48:10,900
memastikan bahwa saya bisa
menekankan kartu grafis,

850
00:48:10,900 --> 00:48:14,140
dan bahwa semua jenis
bekerja dan semua sisanya.

851
00:48:14,140 --> 00:48:16,700
Tapi yang penting adalah,
apakah ini adalah 100 mil jauhnya.

852
00:48:16,700 --> 00:48:20,460
Dan Anda dapat melihat dari sini bahwa
tidak ada latency yang jelas.

853
00:48:20,460 --> 00:48:24,600
Hal memegang bersama-sama cukup baik.

854
00:48:24,600 --> 00:48:28,907
>> Dan sehingga, dalam dan dari dirinya sendiri,
adalah contoh dan beberapa wawasan

855
00:48:28,907 --> 00:48:31,490
bagaimana komputasi dan skala-out
komputasi yang akan terjadi.

856
00:48:31,490 --> 00:48:35,330
Kita semua bekerja pada
tipis dan lebih tipis perangkat.

857
00:48:35,330 --> 00:48:36,870
Kami menggunakan tablet meningkat.

858
00:48:36,870 --> 00:48:39,160
>> Jadi karena itu, karbon saya
jejak pada dasarnya

859
00:48:39,160 --> 00:48:42,060
bergerak dari apa yang digunakan
untuk melakukan itu akan sudah

860
00:48:42,060 --> 00:48:46,060
menjadi mesin besar
di bawah meja saya, untuk apa

861
00:48:46,060 --> 00:48:49,550
sekarang facility-- yang bisa di mana saja.

862
00:48:49,550 --> 00:48:50,800
Ini bisa di mana saja sama sekali.

863
00:48:50,800 --> 00:48:54,790
Namun, itu masih mampu membawa
kembali kinerja grafis tinggi

864
00:48:54,790 --> 00:48:56,630
untuk desktop saya.

865
00:48:56,630 --> 00:49:00,900
>> Jadi, semakin dekat
end-- ingat Mark?

866
00:49:00,900 --> 00:49:04,480
Nah, anak pintar Mark.

867
00:49:04,480 --> 00:49:09,360
Dia memutuskan bahwa dia akan
membangun jagad maya realistis.

868
00:49:09,360 --> 00:49:12,820
Itu cukup sebuah proyek, ketika Anda
pikir Anda harus lapangan ini.

869
00:49:12,820 --> 00:49:14,740
Aku akan menggunakan
komputer, dan aku akan

870
00:49:14,740 --> 00:49:21,040
untuk model 12 juta tahun setelah
Big Bang untuk mewakili hari.

871
00:49:21,040 --> 00:49:27,080
Dan kemudian aku akan melakukan 13,8
miliar tahun evolusi kosmik.

872
00:49:27,080 --> 00:49:28,270
Baiklah.

873
00:49:28,270 --> 00:49:30,970
>> Ini benar-benar menggunakan komputer
yang lebih besar dari komputer kita,

874
00:49:30,970 --> 00:49:35,040
dan tumpah ke nasional
sumber daya untuk teman-teman kita turun di Texas.

875
00:49:35,040 --> 00:49:38,820
Dan untuk fasilitas nasional,
ini banyak menghitung.

876
00:49:38,820 --> 00:49:40,750
Tapi kami melakukan banyak
simulasi lokal

877
00:49:40,750 --> 00:49:44,820
untuk memastikan bahwa perangkat lunak
bekerja dan sistem bekerja.

878
00:49:44,820 --> 00:49:47,790
>> Dan hari-hari seperti ini ketika Anda
menyadari bahwa Anda mendukung ilmu pengetahuan

879
00:49:47,790 --> 00:49:51,090
pada tingkat skala, yang
orang sekarang bisa mengatakan hal-hal

880
00:49:51,090 --> 00:49:52,840
seperti, aku akan model alam semesta.

881
00:49:52,840 --> 00:49:54,145
Dan ini adalah model pertamanya.

882
00:49:54,145 --> 00:49:56,422
Dan ini adalah model pertama timnya.

883
00:49:56,422 --> 00:49:58,130
Ada banyak lainnya
Orang-orang yang akan

884
00:49:58,130 --> 00:50:01,520
untuk datang di belakang Mark, yang akan
ingin model dengan resolusi tinggi,

885
00:50:01,520 --> 00:50:04,652
dengan lebih spesifisitas,
dengan lebih akurat.

886
00:50:04,652 --> 00:50:09,105
>> Dan, dalam beberapa menit terakhir,
Saya hanya ingin menunjukkan video ini

887
00:50:09,105 --> 00:50:15,270
Mark dan Lars itu padaku, sekali lagi,
sebagai ilmuwan hidup, jenis cute.

888
00:50:15,270 --> 00:50:17,890

889
00:50:17,890 --> 00:50:20,970
Jadi ini, di bagian bawah
di sini, untuk mengarahkan Anda,

890
00:50:20,970 --> 00:50:23,640
ini memberitahu Anda
waktu sejak Big Bang.

891
00:50:23,640 --> 00:50:26,570
Jadi kita sekitar 0,7 miliar tahun.

892
00:50:26,570 --> 00:50:28,740
Dan ini menunjukkan update saat ini.

893
00:50:28,740 --> 00:50:33,450
Jadi Anda lihat pada saat ini,
materi gelap dan evolusi

894
00:50:33,450 --> 00:50:39,910
dari struktur halus dan awal
struktur di alam semesta yang diketahui kami.

895
00:50:39,910 --> 00:50:45,690
>> Dan titik ini adalah bahwa ini
semua dilakukan di dalam komputer.

896
00:50:45,690 --> 00:50:48,530
Ini adalah satu set parameter
dan satu set fisika

897
00:50:48,530 --> 00:50:52,840
dan satu set matematika
dan satu set model

898
00:50:52,840 --> 00:50:59,284
yang hati-hati dipilih, dan kemudian
hati-hati terhubung satu sama lain

899
00:50:59,284 --> 00:51:00,825
untuk dapat memodelkan interaksi.

900
00:51:00,825 --> 00:51:04,850
>> Sehingga Anda dapat melihat beberapa dimulai dari
beberapa ledakan gas di sini.

901
00:51:04,850 --> 00:51:06,880
Dan temperatur gas berubah.

902
00:51:06,880 --> 00:51:13,720
Dan Anda dapat mulai untuk melihat struktur
perubahan alam semesta terlihat.

903
00:51:13,720 --> 00:51:18,130
Dan bagian penting dengan ini
adalah, masing-masing sedikit kecil, kecil, kecil dot

904
00:51:18,130 --> 00:51:21,070
adalah bagian dari fisika dan memiliki
satu set matematika sekitar,

905
00:51:21,070 --> 00:51:23,030
menginformasikan teman dan tetangganya.

906
00:51:23,030 --> 00:51:27,245
>> Jadi dari perspektif scaling, ini
komputer harus semua pekerjaan dalam konser

907
00:51:27,245 --> 00:51:29,470
dan berbicara satu sama lain secara efisien.

908
00:51:29,470 --> 00:51:31,060
Jadi mereka tidak bisa terlalu cerewet.

909
00:51:31,060 --> 00:51:33,520
Mereka harus menyimpan hasil mereka.

910
00:51:33,520 --> 00:51:37,902
Dan mereka harus terus
menginformasikan semua teman-teman mereka.

911
00:51:37,902 --> 00:51:40,860
Memang, Anda akan melihat sekarang, model ini
mendapatkan lebih banyak dan lebih rumit.

912
00:51:40,860 --> 00:51:42,590
Ada semakin banyak hal yang terjadi.

913
00:51:42,590 --> 00:51:45,210
Ada lebih dan lebih
Bahan terbang di sekitar.

914
00:51:45,210 --> 00:51:48,410
>> Dan inilah yang awal
kosmos akan pernah tampak seperti.

915
00:51:48,410 --> 00:51:49,770
Itu adalah tempat yang cukup berbulu.

916
00:51:49,770 --> 00:51:55,140
Ada ledakan di seluruh
tempat, tabrakan yang kuat.

917
00:51:55,140 --> 00:51:58,620
Dan pembentukan berat
logam dan elemen.

918
00:51:58,620 --> 00:52:03,910
Dan ini awan besar menabrak
satu sama lain dengan kekuatan ekstrim.

919
00:52:03,910 --> 00:52:08,530
>> Dan sekarang kita 9,6 miliar
tahun dari ledakan awal ini.

920
00:52:08,530 --> 00:52:12,310
Anda mulai melihat hal-hal yang
jenis tenang sedikit, hanya

921
00:52:12,310 --> 00:52:15,660
sedikit, karena
energi sekarang mulai rileks.

922
00:52:15,660 --> 00:52:19,420
Dan sehingga matematika
model sudah mendapat bahwa di tempat.

923
00:52:19,420 --> 00:52:22,510
Dan Anda mulai melihat
perpaduan unsur yang berbeda.

924
00:52:22,510 --> 00:52:26,220
Dan mulai melihat hal semacam ini
dari datang bersama-sama dan perlahan-lahan keren.

925
00:52:26,220 --> 00:52:32,260
>> Dan itu mulai terlihat sedikit
lebih seperti langit malam, sedikit.

926
00:52:32,260 --> 00:52:37,870
Dan itu [? QSing. ?] Kita sekarang 30,2
miliar tahun dan kami agak dilakukan.

927
00:52:37,870 --> 00:52:41,130
Dan kemudian apa yang mereka lakukan adalah
bahwa mereka mengambil model ini,

928
00:52:41,130 --> 00:52:44,580
dan kemudian melihat alam semesta terlihat.

929
00:52:44,580 --> 00:52:48,560
Dan pada dasarnya itu, yang
mampu mengambil dan overlay

930
00:52:48,560 --> 00:52:50,580
dengan apa yang dapat Anda lihat.

931
00:52:50,580 --> 00:52:56,160
Dan kesetiaan yang mengejutkan, untuk
seberapa akurat model komputer.

932
00:52:56,160 --> 00:52:58,760
>> Tentu saja, astrofisikawan
dan kelompok penelitian

933
00:52:58,760 --> 00:53:02,780
perlu kesetiaan lebih baik
dan resolusi yang lebih tinggi.

934
00:53:02,780 --> 00:53:06,230
Tapi jika Anda berpikir tentang apa
Saya telah berbicara kepada Anda hari ini

935
00:53:06,230 --> 00:53:11,850
melalui perjalanan kecil ini baik melalui
penyimpanan dan struktur dan jaringan

936
00:53:11,850 --> 00:53:18,000
dan tumpukan, yang penting adalah,
adalah skala-out komputasi penting?

937
00:53:18,000 --> 00:53:22,050
Itu hypothesis-- asli saya
kembali ke metode ilmiah kita.

938
00:53:22,050 --> 00:53:24,810
>> Saya berharap bahwa pada awal
bagian ini saya akan

939
00:53:24,810 --> 00:53:29,400
memprediksi bahwa saya akan mampu menjelaskan
kepada Anda tentang komputasi skala-out.

940
00:53:29,400 --> 00:53:32,870
Dan kita semacam diuji
beberapa dari mereka hipotesis.

941
00:53:32,870 --> 00:53:34,585
Kami pergi melalui percakapan ini.

942
00:53:34,585 --> 00:53:38,920
Dan aku hanya akan mengatakan scale-out
komputasi essential-- oh,

943
00:53:38,920 --> 00:53:42,480
ya, sangat banyak ya.

944
00:53:42,480 --> 00:53:44,790
>> Jadi, ketika Anda berpikir
tentang kode Anda, bila

945
00:53:44,790 --> 00:53:49,230
Anda melakukan proyek akhir CS50,
ketika Anda berpikir tentang warisan Anda

946
00:53:49,230 --> 00:53:52,990
kemanusiaan dan sumber daya yang kami
harus mampu untuk menjalankan komputer ini

947
00:53:52,990 --> 00:53:56,650
sistem, berpikir sangat hati-hati
tentang FLOPS per watt,

948
00:53:56,650 --> 00:53:58,560
dan berpikir tentang Chaos Monyet.

949
00:53:58,560 --> 00:54:02,240
>> Pikirkan tentang kepingan salju Anda, jangan
melakukan satu-off, reuse perpustakaan,

950
00:54:02,240 --> 00:54:06,453
membangun codes-- reusable semua hal
bahwa tutor telah mengajar Anda

951
00:54:06,453 --> 00:54:08,630
di kelas ini.

952
00:54:08,630 --> 00:54:11,942
Ini adalah aspek-aspek fundamental.

953
00:54:11,942 --> 00:54:13,150
Mereka bukan hanya lip service.

954
00:54:13,150 --> 00:54:15,660
Ini adalah hal yang nyata.

955
00:54:15,660 --> 00:54:20,680
>> Dan jika salah satu dari Anda ingin mengikuti saya,
Saya obsesif dengan hal Twitter.

956
00:54:20,680 --> 00:54:22,770
Aku harus entah bagaimana merelakannya.

957
00:54:22,770 --> 00:54:24,960
Tapi banyak yang
Informasi latar belakang

958
00:54:24,960 --> 00:54:29,260
pada komputasi penelitian kami
website di rc.fas.harvard.edu.

959
00:54:29,260 --> 00:54:34,010
>> Aku mencoba dan menjaga blog sampai
date dengan teknologi modern

960
00:54:34,010 --> 00:54:38,390
dan bagaimana kita melakukan distributif
komputasi dan sebagainya.

961
00:54:38,390 --> 00:54:43,600
Dan kemudian staf kami selalu
tersedia melalui odybot.org.

962
00:54:43,600 --> 00:54:46,270
Dan odybot adalah penolong kecil kami.

963
00:54:46,270 --> 00:54:49,280
Dia sering memiliki sedikit
kontes di websitenya

964
00:54:49,280 --> 00:54:51,630
juga, di mana Anda dapat mencoba dan
melihat dia di sekitar kampus.

965
00:54:51,630 --> 00:54:55,200
Dia sedikit ramah
wajah komputasi penelitian.

966
00:54:55,200 --> 00:54:59,730
>> Dan aku akan seperti membungkus ada
dan terima kasih untuk semua waktu Anda.

967
00:54:59,730 --> 00:55:05,660
Dan saya harap Anda ingat bahwa
komputasi skala-out adalah hal yang nyata.

968
00:55:05,660 --> 00:55:08,162
Dan ada banyak orang
yang punya banyak penemuan sebelumnya

969
00:55:08,162 --> 00:55:09,370
yang akan dapat membantu Anda.

970
00:55:09,370 --> 00:55:14,330
Dan semua yang terbaik keberuntungan dengan
usaha Anda untuk membuat

971
00:55:14,330 --> 00:55:18,280
yakin bahwa kami komputasi baik
timbangan, adalah berperforma tinggi,

972
00:55:18,280 --> 00:55:20,370
dan membantu manusia lebih
dari apa pun.

973
00:55:20,370 --> 00:55:22,850
Jadi, terima kasih untuk waktu Anda.

974
00:55:22,850 --> 00:55:23,947