>> JAMES שרוול: היי, טוב אחר הצהריים, כולם.
השם שלי הוא ג'יימס וחפת.
אני הדיקן עוזר למחקר מחשוב כאן באוניברסיטת הרווארד.
והיום אני הולך לדבר איתך על מדוע מחשוב בקנה מידה-out הוא חיוני.
>> אז אני מניח, ראשון, מי זה הבחור הזה?
למה אני כאן?
למה אני מדבר איתך?
יש לי רקע במדעים מחשוב ומחשוב מחקר,
מתיחה חזרה לארצות Kingdom-- Wellcome Trust סנגר
מכון לgenome-- האדם ו אז לאחרונה בארצות הברית
עובד ברוד ואחרים מוערכים מקומות של למידה, כמו הרווארד.
>> אני מניח מה זה באמת אומר הוא כי אני יו מולקולרי מתאושש
פיזיקאי.
אז מה זכות יש לי אני חייב להגיד לי לך על מחשוב בקנה מידה החוצה?
יש עם זאת.
18 שנים או משהו כזה בדיוק ראיתי ביותר עלייה דרמטית במורכבות בקנה מידה
ויעילות כוללת של מערכות מחשוב.
>> כשאני עושה עבודת הדוקטורט שלי באוניברסיטת אוקספורד, אני היה די נרגש עם מגה-הרץ 200
Silicon Graphics מכונה עם 18 ג'יגה-בתים של אחסון ומעבד יחיד.
זמנים השתנו.
אם קדימה מהר אתה עכשיו, אנחנו מסתובבים מעל 60,000 מעבדים כאן בהרווארד.
ארגונים רבים אחרים מסתובבים הרבה יותר.
>> ממסעדה חשובה מזה היא בקנה מידה שעכשיו זה לא בלתי נמנע רק,
זה קרה וזה תמשיך לקרות.
אז בואו, לרגע, סוג של אחורה ולדבר מהר מאוד
על מדע, אהוב עליי נושא, השיטה המדעית.
>> אם אתה להיות מדען, אתה צריך לעשות כמה דברים מרכזיים.
אותך אם אתה לא עושה את הדברים האלה יכול לא מחשיב את עצמך מדען
ואתה נאבק להיות מסוגל להבין השטח של משמעת שלך.
>> אז קודם כל, היית לגבש השאלה שלך, אתה יוצר השערות,
אבל יותר חשוב, אתה לחזות results-- שלך
יש לך ניחוש כל מה תהיה התוצאות.
ולבסוף, לך לבחון אותך השערה ולנתח את התוצאות שלך.
>> אז שיטה מדעית זה מאוד חשוב במחשוב.
מחשוב של שני החיזוי ולהיות מסוגל לבדוק את התוצאות שלך
הם חלק מרכזי של מה שאנחנו צריכים לעשות בשיטה המדעית.
תחזיות ובדיקות של אלה הם שני אבני היסוד האמיתיים
של השיטה המדעית, וכל אחד דורש התקדמות המשמעותית ביותר
בחישוב מודרני.
>> שני עמודי התווך של מדע הם ש של תאוריה ושל ניסויים.
ולאחרונה, מחשוב מוזכר לעתים קרובות
כנדבך השלישי של מדע.
אז אם אתם סטודנטים צופים זה, יש לך שום לחץ.
נדבך שלישי של science-- לא גדול מחשוב deal--, סוג של חשוב.
כל כך שמח שזה חלק המחשוב כמובן מדעי מחשב 50.
>> אז מספיק עם הרקע.
אני רוצה לספר לך את התכנית של מה ש אנחנו הולכים לדבר על היום.
אני הולך לעבור על קצת היסטוריה.
אני הולך להסביר מדוע הגענו לכאן.
אני הולך לדבר על כמה ההיסטוריה של המחשוב
כאן בהרווארד, כמה פעילויות סביב המדיה חברתית,
ירוק things-- מאוד מתלהב כל הדברים
green-- storage-- storage-- מחשב איך משפיע כאוס את קנה מידה-out מערכות,
ומערכת והפצה בפרט.
>> ואז אני הולך לגעת בכמה של החומרה בקנה מידה-out זה
נדרש כדי להיות מסוגל לעשות מחשוב בקנה המידה.
ולבסוף, אנחנו הולכים לעטוף עם כמה מדע מדהים.
>> אז, בואו לקחת רגע ל מסתכל על ההיסטוריה הממשית שלנו.
מחשוב התפתח.
אז מאז שנתי ה -60, כל משם ועד היום ל,
שראינו בעצם שינוי של היקף ממחשוב מרכזי
לבזר מחשוב, ל שיתוף פעולה ובלתי תלוי אז
מחשוב וזכות חזרה שוב.
>> ותן לי להוסיף הערות שקצת.
כשהתחלנו את ראשון עם מחשבים, היו לנו מחשבים מרכזיים.
הם היו להוטים מכשירים יקרים.
כל מה שהייתי צריך להיות משותף.
המחשוב היה מורכב.
אתה יכול לראות, זה מילא את החדרים ו היו מפעילים וקלטות
וכל מיני וירי, Clicky, מכשירי spinny.
>> בסביבות שנתי ה -80 'המוקדמות -70', שהתחלת כדי לראות את ההשפעה של מכשירי הפקס.
אז אתה מתחיל לראות מחשוב מתחיל להופיע שוב במעבדות
ולהיות קרוב אליך.
העלייה של אישי מחשב, בהחלט
בשנתי ה -80 חלק, מוקדם של עשור, באמת השתנה מחשוב.
>> ויש רמז ב הכותרת, כי זה
נקרא המחשב האישי, מה שאומר שהוא שייך לך.
אז כמו האבולוציה של מחשוב המשיך,
אנשים הבינו ש אישי המחשב לא היה ממש גדול מספיק
כדי להיות מסוגל לעשות שום דבר מכל הכשרון, או הכשרון משמעותי, במדע.
>> וכך אנשים התחילו לפתח התקן רשת
נהגים יוכלו להתחבר מחשבים יחד כדי להיות מסוגל לבנות אשכולות.
וכך זה הוליד את העידן של אשכול Beowulf.
Linux התפוצץ כתגובה ל מערכת הפעלה קניינית, גם עלות
ומורכבות.
>> ואז, הנה אנחנו כאן היום, שם, שוב, אנחנו
מתמודד עם חדרים מלאים במחשב ציוד והיכולת
ללגנוב את כרטיס האשראי של אחד ולקבל גישה למתקני מחשוב אלה,
מרחוק.
>> ואז אתה יכול אז לראות, ב מבחינת להשפיע ההיסטוריה
איך אנחנו מחשוב היום, זה בהחלט
התפתח ממכונה חדרים מלאים במחשבים
דרך כמה מחשוב אישי כל הדרך נכונה שוב
למכונה חדרים מלאים במחשבים.
>> אז זה האשכול הראשון שלי.
אז שנת 2000, בנינו מערכת מחשב באירופה
כדי להוסיף הערות ביעילות הגנום האנושי.
יש הרבה של טכנולוגיה מופיע בצד ימין
יש כי, למרבה הצער, הוא כבר לא איתנו.
הוא עבר את ל טכנולוגיה גדולה בשמיים.
>> המחשב עצמו הוא כנראה מקבילה של כמה מחשבים ניידים הגונים
היום, וזה מראה לך רק סוג של.
עם זאת, אנחנו לא נסמן בזהירות הגנום האנושי והן מוגן זה
עם נייר המסוים הזה ב טבע מחששות נתונים
להיות ציבורי או פרטי.
>> אז זה מדהים, נכון?
אז יש לנו הגנום אנושי.
עשינו חישוב.
אני מרגיש מאוד שמח בעצמי.
אני התגלגלתי עד הרווארד בשנת 2006, מרגיש הרבה פחות מרוצה מעצמי.
>> זה מה שאני עובר בירושה.
זהו מחלקתיים דואר ושרת קבצים.
אתם יכולים לראות כאן יש קצת קלטת
המשמש כדי להחזיק את המערכת ביחד.
זה הרישיון שלנו ושרת הדפסה.
אני די בטוח שיש אולי סיסמאות על חלק מאלה Post-it Notes.
>> לא מדהים.
די רחוק ממדהים.
וכך, אני מבין שתרשים זה שהראיתי לך בתחילת
משיתוף לבעלות בחזרה לשיתוף,
שאנחנו צריכים לשנות את המשחק.
וכך שינינו את המשחק על ידי מתן תמריצים.
וכך בני אדם, כמו זה מאמר בויקיפדיה קטן
אומר כאן, יצורים התכליתיים שלנו.
והמחקר של תמריץ מבנים הוא חיוניים למחקר
של פעילות כלכלית.
>> אז התחלנו לתמרץ הסגל שלנו והחוקרים שלנו.
וכך אנו תמריצים אותם עם מערכת מחשב גדולה באמת.
אז בשנת 2008, בנינו 4,096 מדפי machine-- מעבד 10,
כמה מאה קילוואט של חשמל.
>> מה שאני חושב הוא מעניין הוא שזה לא
משנה היכן אתה נמצא במחזור.
זה אותה כמות של כוח ו מחשוב, הכח הוא קבוע.
זה היה 200 ק"ג-ואט, כאשר אנחנו בונים מערכות באירופה.
זה מאתיים קילוואט בשנת 2008, וש
נראה שיש [? quanter?] של קטן אוניברסיטה מבוססת מערכות מחשוב.
>> אז הרווארד today-- מהר קדימה, אני לא עוד פנדה עצובה, די פנדה מאושרת.
יש לנו אלף עומס 60 ומשהו מאוזנת מעבדים, והטיפוס שלהם באופן דרמטי.
יש לנו 15 פטה-בייט של אחסון, גם טיפוס.
שוב, קילוואט 200 זה תוספת, אנחנו נראים
להיות והוסיף כי כל שישה חודשים או כך.
המון המון מכונות וירטואליות.
ויותר מכך, כ -1.8 מגה-ואט
ציוד מחשוב מחקר.
>> ואני הולך לבוא בחזרה לזה בהמשך,
מדוע אני עכשיו כבר לא בהכרח לספור עד כמה מעבד יש לנו,
אבל עד כמה גדול הוא חשבון החשמל.
20 אחרים כך מוקדש צוות מחשוב מחקר.
ויותר מכך, אנחנו מתחיל לגדול GPGPUs שלנו.
אני היה המום בכמה מזה הוא הוסיף להיות על בסיס יום-יומי.
אז, שיעור ההיסטוריה על, נכון?
>> אז איך אנחנו מגיעים לשם מכאן?
בואו נסתכל על כמה מודרני דוגמאות מחשוב בקנה מידה-out.
אני קצת אובססיבי גודל והיקף של מדיה חברתית.
ישנם מספר של מאוד מחשוב בקנה מידה גדול מוצלח
ארגוני החברה על פני כדור הארץ, מתן תמיכה ושירותים
לכולנו.
אז זה את כתב הוויתור.
>> ואני רוצה להתחיל עם מספר אונקיות בInstagram.
זה לא ממש להוביל-לבדיחה, זה
אפילו לא מצחיק, למעשה, אם חושבים על זה.
אבל בכל מקרה, אנחנו הולכים מסתכל אונקיות בInstagram.
ואנחנו הולכים להתחיל עם "הדבורה שלי ופרח".
הייתי בכפר [לא ברור] ואני לקחתי קצת תמונה
של דבורה יושב על פרח.
ואז התחלתי לחשוב על מה זה אומר בעצם.
ואני לקחתי את התמונה הזאת את הטלפון שלי וספרתי כמה בתים נמצאים בו,
וזה בערך 256 קילו-בתים.
שכשהתחלתי, בעצם היית למלא תקליטוני אינץ '5 ו1/4.
והתחיל לחשוב, טוב, זה מגניב.
>> והתחלתי לחפש ולעשות קצת מחקר ברשת.
והתברר לי שInstagram יש 200 מ'מאוס.
אני לא היה למעשה ש בטוח מה מאו היה.
ומאו, כאן למטה, הוא משתמש פעיל חודשי.
>> אז, 200 מ'MAUs-- די מגניב.
20 מיליארדים photographs-- כך די הרבה תמונות.
60 מ'תמונות חדשות כל יום ויום
יוצא בסביבות .002 הופעה לכל תמונה.
זה בערך חמש פטה-בתים של דיסק בדיוק שם.
וזה ממש לא חלק המרכזי של מה שאנחנו הולכים לדבר עליו.
כלומר תפוחי אדמה קטנות.
או כפי שאנו אומרים באנגליה, תפוחי אדמה זעירות.
>> אז בואו נסתכל על הפיל האמיתי בפרצופים הייחודיים room--.
שוב, בואו למדוד ב קוונטים חדשים קוראים מאו.
פייסבוק עצמו יש 1.3 מיליארדים מאוס.
WhatsApp, שלא היה לי אפילו שמע עליו עד לאחרונה, זה
כמה שירות הודעות מסוג, הוא 500 מ'מאוס.
Instagram, שאנחנו פשוט דיבר על, 200 מ'מאוס.
וMessenger, שהוא שירות אחר הודעות,
גם 200 מ'מאוס.
>> אז סה"כ עד ש, זה על 2.2 מליארד משתמשים כולל.
ברור שיש חפיפה מסוימת, אבל זה שווה ערך לשליש מכדור הארץ.
והם שולחים משהו ב אזור של 12 מיליארדים הודעות ביום.
ושוב, יש רק 7 מיליארדים בני אדם על פני כדור הארץ.
לא לכולם יש טלפון חכם.
אז זה מספרים מטורפים.
>> ואני הולך לטעון שזה לא אפילו על האחסון או המחשוב.
ואם לצטט את השיר, זה הכול העניין של הגרף ש.
הנה מגאן טריינור היפה שלנו למטה כאן, שר על כל הבס.
שים לב, יש לה גם די קצת בס herself-- 207,
גם 218 מיליון אנשים ראו גברת צעירה הזאת שרה את השיר שלה.
>> אז הטיעון שלי הוא שזה זה הכול העניין של הגרף.
אז לקחנו כמה תוכנות קוד פתוחות והתחלתי להסתכל על גרף.
וזה LinkedIn, אז זה הוא פייסבוק לאנשים זקנים.
וכך, זה הוא גרף LinkedIn שלי.
יש לי 1,200 או כך צמתים, מה שנקרא "חברים".
והנה לי בראש.
והנה כל קשרי הגומלין.
>> עכשיו, נזכר בסיפור Instagram.
כל אחד מאלה הוא לא רק התמונה, זה
יש שפע של חיבורים שלמים בין האדם המסוים הזה
ועוד רבים אחרים.
זה חתיכה מרכזית היא או באג באלגוריתם ציור גרף,
או אולי זה דוד מלאן, אני לא בטוח עדיין.
אז אתה יכול לשרטט מחדש גרפים בכל מיני
של gephi.gihub.io ways-- הוא המקום שבי אתה יכול למשוך תוכנה שמ.
זה ממש מגניב בשביל להיות מסוגל לארגן קהילות.
אתם יכולים לראות כאן, זה הרווארד ו מקומות שונים אחרים שאני כבר עובד,
בגלל זה הוא נתונים הקשורים לעבודה שלי.
>> אז רק תחשוב על המורכבות של הגרף ואת כל הנתונים
שאתה מושך יחד עם.
אז בינתיים, בFriendFace, נכון?
הסתכלנו על נתוני Instagram ש היה בסדר גודל של חמש פטה-בתים.
לא ביג דיל.
עדיין די הרבה נתונים, אבל לא ביג להתמודד בתכנית הגדולה של דברים.
>> ממאמר זה באינטרנט הישן, "קנה מידה של מחסני נתונים פייסבוק
300 פטה-בתים. "
זה שונה לגמרי מחליף משחק עכשיו,
כאשר אתה מתחיל חושב על הנתונים והגרף
ומה שאתה מביא יחד עם.
והנתונים הגבוהים שלהם הולך וגדל של סדר 600 terrabytes יום.
>> עכשיו, אתה יודע, גם, then-- אני מתכוון, 600 terrabytes יום,
300 petabytes-- הם גם עכשיו מתחיל
כדי לקבל מודאג מאוד איך לשמור על הדברים האלה
ולוודא את הנתונים נשארים בסביבה.
והאדון הזה כאן, ג'יי Parikh, מחפש
באיך לאחסן Exabyte של נתונים.
>> רק לאלה מכם שצופים יחד
בבית, 10 exabyte-- ל -18.
זה חייב ויקיפדיה משלו דף, זה גדול זה של מספר.
כי הוא בגודל ובקנה המידה של מה שאנחנו מסתכלים, כדי להיות מסוגל לאחסן נתונים.
והחבר'ה האלה לא להתעסק, הם אחסון הסכום של נתונים.
אז אחת מהרמזים ש הם מסתכלים כאן
הוא מרכזי נתונים ל מה שנקרא בקירור.
>> מה שמביא אותי להיות ירוק.
וכאן הוא קרמיט.
הוא ואני מסכים-- זה מאוד קשה להיות ירוק,
אבל אנחנו נותנים לו לנסות הכי טוב שלנו.
קרמיט לא יכול לעזור לו, יש לו להיות ירוק כל הזמן,
לא יכול לקחת הירוק-נוס יורד בכל.
>> אז, בהיותו concepts-- כמה סוג של מושגי ליבה
של הירוק, כאשר הוא מתייחס למחשוב.
אחד שהוא חשוב ביותר הוא את תוחלת החיים של המוצר.
אם המוצר שלך יש חיים קצרים, אתה לא יכול, בהגדרה, להיות ירוק.
לקחה את האנרגיה לייצור כונן דיסק, לוח אם, מחשב
מערכת, לוח, מה שזה לא ייתכן להיות, את תוחלת החיים של המערכות שלך
הם חלק מרכזי של כמה ירוק שאתה יכול להיות.
>> החלק החשוב, כפי שכולכם בונה תוכנת algorithms--
של אלגוריתם חלקי מילה לתוכנה, נכון?
אז, עיצוב האלגוריתם שלך הוא קריטי במונחים
איך אתה הולך להיות מסוגל לעשות חישובים מהירים ומדויקים לשימוש
את הכמות המינימאלית של אנרגיה אפשרית.
ואני אגיע לזה בקצת.
>> מרכז נתוני design-- שראית כי כבר יש לנו אלפים
על גבי אלפים של מכונות, יושב בשקט בפינות קטנות והחשוכות
של העולם, המחשוב.
משאב allocation-- איך להגיע למחשוב, לאחסון,
דרך הרשת.
מערכות הפעלה הן חלק מרכזי של זה, והרבה וירטואליזציה
כדי להיות מסוגל לארוז יותר ו יותר מחשוב לתוך שטח קטן.
>> אני אתן לך דוגמא קטנה ממחקר מחשוב.
אנו זקוקים לעוד פינג, יותר כוח, ועוד צינור.
אנו זקוקים לעוד יותר גדולים, , מחשבים מהירים יותר טובים יותר,
וצריך להשתמש בפחות מיץ.
ואנחנו לא יכולים להבין איך לעשות את זה.
אני לא יודע אם hashtag gowest כ כנראה היה בשימוש על ידי Kardashian,
אבל בכל מקרה, gowest.
וכך עשינו.
>> אספנו את הפעולה שלנו ועברנו אותו
למסצ'וסטס מערב בעיירה קטנה טחנה
נקרא הוליוק, צפונית של Chikopee וספרינגפילד.
אנחנו עשינו את זה במשך כמה סיבות.
העיקרי אחד היה ש היה סכר מאוד, גדול מאוד.
וסכר גדול מאוד זה הוא מסוגל לכבות 30 מגה וואט בתוספת של אנרגיה,
וזה היה לא מנוצל באותו הזמן.
>> יותר מכך, היו לנו גם רשת מאוד מסובכת
שכבר היה במקום.
אם אתה מסתכל בי הרשת הולך בארצות הברית,
המסקנה הוא כל פסי הרכבת.
זה חתיכה מסוימת של רשת הייתה בבעלות העמיתים והחברים שלנו
במסצ'וסטס מכון טכנולוגי,
וזה היה בעצם בנוי כל הדרך לכביש 90.
>> אז היו לנו לתקתק נהר גדול, כביש 90 סמן, היו לנו דרך קצרה של 100 קילומטרים,
ודרך של כ -1,000 קילומטרים ארוכה.
אנחנו לא צריכים לעשות גדולים מאוד אחוי רשת, כפי שאתה יכול לראות כאן,
בעצם לשים קישור ב, ל להיות מסוגל להתחבר להוליוק,
אבל היו לנו כל הנדרש פינג infrastructure--, כוח, צינור.
החיים היו טובים.
ושוב, סכר גדול.
>> אז בנינו בעצם מסצ'וסטס מחשוב עתיר ביצועים ירוקים
מרכז.
זה היה עבודה של אהבה דרך חמש universities-- MIT, הרווארד, אוניברסיטת מסצ'וסטס,
צפון-מזרח, וBU.
יום חמישה מגה ואט עומס אחד מחובר.
עשינו כל מיני פקחות עם economizers airside
כדי לשמור על דברים ירוקים.
ואנחנו בנויים מדפים 640-מוזרים, מוקדש למחשוב מחקר.
>> זה היה אתר ברונפלד ישן, כדי ש היה כמה וכמה טיוב מסודר-עד
ולנקות חלק מהאתר.
ואז התחלנו כדי לבנות את המתקן
ומתקן יפה boom--, עם יכולת להפעיל מחשוב ארגז חול,
יש כנסים וימי עיון, וגם רצפת מרכז נתונים מסיבית.
>> הנה עצמי הטוב שלי.
ברור שאני לובש את אותם מעיל.
אולי יש לי אחד בלבד מעיל, אבל יש לי
וג'ון Goodhue-- הוא מנכ"ל Center--
עמדתי בחדר והמכונה רצפה, אשר, כפי שאתה יכול לראות,
הוא דרמטי למדי, וזה חוזר דרך ארוכה, ארוכה.
>> לעתים קרובות אני משחק משחקי נהיגה מבוסטון להוליוק,
מעמיד פנים שאני מנות TCP / IP.
ואני דואג ההשהיה שלי בנהיגה במכונית שלי.
אז זה החתיכה הירוקה.
אז בואו רק לקחת דקה ולחשוב על ערימות.
אז אנחנו מנסים מאוד בזהירות ל לבנות מרכזי נתונים ביעילות,
מחשוב ביעילות, לעשות טוב בחירה לציוד המחשוב
ולספק, יותר חשוב מכך, היישום שלנו,
יהיה זה שירות הודעות או יישום מדעי.
>> אז הנה הערימות.
שכבה כך פיזית, כל הדרך למעלה דרך application--
בתקווה שזה הולך להיות חלק טוב שלך כמובן.
מודל שבע שכבה OSI הוא בעצם, תוכל לחיות, לאכול, לנשום ו
זה לאורך הקריירה המחשוב שלך.
המושג הזה של גופני חוטי infrastructure--,
כבלים, מרכזי נתונים, קישורים.
וזה רק מתאר את הרשת.
>> עד כאן הוא, ובכן, ברור, זה שקופיות ישנות,
בגלל זה צריך לומר HTTP, כי אף אחד לא אכפת אלקטרוני פשוט
פרוטוקולי תחבורה, יותר.
כל זה קורה בשטח HTTP.
אז זה רמה אחת של מחסנית.
>> הנה קבוצה נוספת של ערימות, שבו אתה יש לי שרת, מארח, hypervisor,
אורח, ספרייה בינארי, ולאחר מכן את הבקשה שלך.
או, במקרה זה, המכשיר נהג, הקרנל של לינוקס, ג ילידים,
Java מכונה וירטואלית, API Java, Java אז
יישומים, וכן הלאה וכן הלאה.
זהו תיאור של מכונה וירטואלית.
>> ערימות קודש, באטמן!
תחשוב על זה ב מונחים של כמה מחשוב
אתה צריך לקבל מ מה שקורה כאן,
כל הדרך עד לפסגה של ערימה זו, ולאז
להיות מסוגל לעשות את שלך בפועל משלוח של היישום.
>> ואם אתה סוג של אחורה ולהתחיל לחשוב
על מה שנדרש כדי לספק פעולת נקודה צפה,
פעולת הנקודה צפה שלך היא סכום של השקעים, מספר הליבות
בשקע, שעון, שהוא כמה מהר יכול השעון turnover--
ארבעה גיגה הרץ, שתי gigahertz-- ולאחר מכן את המספר
פעילות שאתה יכול לעשות ברץ נתון.
>> אז מיקרו-מעבדים אלה היום לעשות בין ארבעה ו -6 צונח
בכל מחזור שעון.
וכך שעון 2.5 הופעה חד-ליבה יש ביצועים תיאורטי
של כ כישלון מגה, לתת או לקחת.
>> אבל, כמו בכל דבר, יש לנו בחירות.
אז וCore Intel 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
לקחת choices-- Intel Atom.
כל ארכיטקטורות מעבדות אלה כל מה שיש בדרך מעט שונה
להיות מסוגל להוסיף שני מספרים יחד,
שהוא בעצם המטרה שלהם בחיים.
חייב להיות קשוח.
יש מיליון מהם יושבים במרכזי נתונים, אם כי עכשיו.
>> סור, צונח לwatt-- זה הדבר הגדול.
אז אם אני רוצה לקבל יותר מזה לעבור את זה ערימה, מהיר יותר,
יש לי לעבוד על כמה צפה פעולות נקודה שנייה,
אני יכול לעשות, ואז לתת להם ואט.
ולמרבה המזל, אנשים חשב על זה.
>> אז יש גדול תחרות בכל שנה כדי לראות
מי יכול לבנות את המחשב המהיר ביותר שיכול diagonalize מטריצה.
זה נקרא 500.
הם בוחרים את הראש מ 500 המחשבים הטובים ביותר
על פני כדור הארץ שיכול מטריצות diagonalize.
ואתה מקבל כמה תוצאות מדהימות.
>> הרבה מכונות אלה בין 10 ל -20 מגה-ואט.
הם יכולים diagonalize מטריצות בצורה מופרזת במהירות.
הם לא בהכרח diagonalized שלהם בצורה יעילה לואט,
כך שלא הייתה דחיפה גדולה זה להסתכל על מה רשימה 500 ירוקה תיראה.
והנה הרשימה מיוני.
לא צריך להיות אחד חדש בקרוב מאוד.
>> והוא קורא out-- אני אקח החלק העליון של רשימה המסוימת הזה.
יש שתי machines-- אחד ספציפי מהמכון טכנולוגי של טוקיו
ואחד מקיימברידג ' האוניברסיטה בבריטניה.
ואלה שיש לי די מדהימים מגה צונח ליחסי ואט.
זה אחד של 4,389, ו אחד למטה הבא הוא 3631.
>> אני אסביר את ההבדל בין שני אלה, בשקופית הבאה.
אבל אלה הם אלה בגודל בינוני אשכולות מבחן.
אלה הם רק 34 קילוואט או 52 קילוואט.
יש כמה כאלה גדולים here-- המסוים הזה
בלאומי השוויצרית מרכז מחשוב.
המסר שיש לקחת הביתה לכך הוא שאנחנו
מנסה למצוא מחשבים שיכול לפעול ביעילות.
>> וכך, בואו נסתכל על זה למעלה אחד, הנקרא שובב, KFC.
וקצת פרסום כאן.
חברת מזון המסוימת הזה יש מה לעשות עם זה.
זה העובדה ש מערכת זו בפרט
הוא שרוי בתוך מאוד מתחם בסיס שמן חכם.
וכך הם קבלו כינוי הטיגון עוף
כאשר הם התחילו ראשון ל לבנות סוגים אלה של מערכות.
>> אבל בעצם מה שהם לקחו כאן הוא מספר הלהבים,
לשים אותם בזה שמן מינרלים מתוחכם,
ולאחר מכן עבד איך לקבל את כל הרשתות ובמחוצים לו.
ואז, לא רק ש, הם הכניסו אותו מחוץ לכך
שהוא יכול לנצל את קירור אוויר שבחוץ.
זה היה די מרשים.
אז אתה צריך לעשות את כל זה תעלולים
כדי להיות מסוגל לקבל את הסכום הזה של המחשוב נמסר להספק קטן.
>> ואתה יכול לראות את זה הוא הצורה של בו דברים הולכים.
האתגר הוא שאוויר רגיל קירור הוא היתרון לגודל
והוא נוהג הרבה פיתוח של שני המחשוב הרגיל,
ומחשוב עתיר ביצועים.
אז, זה די מפריע.
אני חושב שזה מרתק.
זה קצת מבולגן בעת אנסה להחליף את כונני דיסקים,
אבל זה רעיון ממש מגניב.
>> אז לא רק זה, יש חבורה של עבודה כולה
נבנים סביב מה שאנחנו קורא פרויקט Open Compute.
וכך, נוסף על ש קצת מאוחר יותר.
אבל התעשייה של מתחילים להבין שצונח לואט
הופך חשוב.
ואתה, כאנשים כאן, כ לך לעצב האלגוריתמים שלך
ולך לעצבך קוד, עליך להיות מודע
שיכול הקוד שלך יש דפיקה על השפעה.
>> כאשר מארק ישב כאן בו חדר במעונות כתיבת פייסבוק 1.0,
אני די בטוח שהייתי לו השקפה שזה הולך להיות ענק.
אבל איך זה יהיה ענק על הסביבה היא dealio גדול.
וכך כל כולכם יכולים לבוא עם אלגוריתמים
זה יכול להיות מאתגר הבא דבר עבור אנשים כמוני,
מנסה להפעיל את המערכות.
>> אז בואו רק לחשוב על מגבלות כוח בעולם אמיתי.
מאמר זה על ידי Landauer-- זה לא דבר חדש.
1,961 זו פורסמה בIBM Journal.
זהו הקנונית "אי הפיכות וחום
דור בתהליך המחשוב ".
ואז הוא טען ש מכונות באופן בלתי נמנע
לבצע פעולות לוגיסטיים ש אין לי הפוך-מוערך יחידה.
>> כך שכל החלק מ זה הוא חזרה כי בשנתי ה -60,
אנשים ידעו שזה היה הולך להיות בעיה.
ולכן חוק המגבלות אמר 25 מעלות צלזיוס, סוג של חדר הקנונית
טמפרטורה, הגבול מייצג 0.1 אלקטרון וולט.
אבל באופן תיאורטי, זה הוא זיכרון התאוריה, מחשב,
הפועל בגבול זה יכול להיות השתנה במליארד ביטים בשניה.
>> אני לא יודע מה איתכם, אבל לא נתקל רבים מליארד ביטים
חילופי קצב נתונים שני.
הטענה הייתה כי רק 2.8 טריליוני ואט של אנרגיה
צריך אי פעם להיות מורחב.
>> בסדר העולם, האמיתי example-- זה חשבון החשמל שלי.
אני אחוזים 65% מ מרכז הנתונים שיפה
הראיתי לך, בזמן המסוים הזה.
זה הוא חזרה ביוני בשנה שעברה.
אני כבר נלקחתי בגרסה ישנה יותר, כך ש יכול וסוג של אנונימיים קצת.
אני מבלה 45,000 $ חודש לאנרגיה שם.
>> אז הסיבה להיות שם היא שאנחנו יש מעל 50,000 תהליכים בחדר.
אז אתה יכול לתאר לעצמך חשבון חשמל למגורים
להיות כל כך גבוהה?
אבל זה היה ל-199 מ' שעות ואט יותר מחודש.
>> אז השאלה שאני מציב יכול היא, ש לדמיין את חשבון החשמל של צוקרברג?
שלי הוא די גדול, ואני נאבק.
ושאני לא לבד בזה.
יש הרבה אנשים עם מרכזי נתונים גדולים.
וכך, אני מניח, disclosure-- מלא החברים שלי בפייסבוק קצת מוזרים.
>> אז חבר שלי בפייסבוק הוא מרכז נתוני Prineville,
שהוא אחד הגדול ביותר של פייסבוק, , מרכז נתוני אנרגיה החדש ביותר הנמוך ביותר.
והם מפרסמים לי, דברים כמו יעילות ניצול כוח,
כמו בכמה יעיל הוא נתונים מרכז לעומת כמה אנרגיה אתה
מכניס את זה, עד כמה מים הם משתמשים, מה
לחות והטמפרטורה.
>> ויש להם אלה , חלקות יפות יפות.
אני חושב שזה עמוד הפייסבוק מדהים,
אבל אני מניח שאני קצת מוזר.
>> אז דבר אחד יותר כוח, מחשוב מחקר שאני עושה
שונה באופן משמעותי ל מה פייסבוק ויאהו וגוגל
ואחרים על פי דרישה, באופן מלא, שירותים זמינים תמיד.
ואז יש לי היתרון שכאשר ISO החדשה England-- וISO ניו אינגלנד
עוזר להגדיר את האנרגיה תעריפים לאזור.
>> וזה אומר שזה הארכה בקשה לצרכנים
כדי לחסוך באנרגיה גבוהה מרצון, בגלל החום הגבוה והלחות.
וזה היה בחזרה ב -18 ביולי.
ואז אני בשמחה ציוץ בחזרה, היי, ISO ניו אינגלנד, גרין הרווארד.
אנחנו עושים את החלק שלנו על כאן במחשוב מחקר.
וזה בגלל שאנחנו עושים מדע.
>> וככל שאנשים אומרים מדע אף פעם לא ישן, מדע יכול לחכות.
אז אנו מסוגלים שבת הדרגתית שלנו מערכות, לנצל את שיעורים בכיתה
על הצעת חוק האנרגיה שלנו, ו עזרה בכל ניו אינגלנד
אזור על ידי שפיכה מגה וואט רבים של עומס.
אז זה הדבר הייחודי ש שונה על נתוני מחשוב מדעיים
מרכזים ואלו שאינם בייצור מלא 24/7.
>> אז בואו פשוט לקחת ציוד נוסף כאן.
אז, אני רוצה לדון ב כאוס קצת.
ואני רוצה לשים את זה ב החסות של אחסון.
אז למי שסוג של נלחמו ו
מקבל את הראש שלהם סביב מה פטה-בתים אחסון נראה כמו, זה דוגמא.
וזה מסוג הדברים אני מטפל בכל הזמן.
>> כל אחד מהחברים הקטנים האלה הוא כונן קשיח ארבע טרה-בייט,
כך סוג של אתה יכול לספור אותם למעלה.
כעת אנו מקבלים בין אחד 1 ו1/2 פטה-בתים
במעמד תעשייה סטנדרטי.
ויש לנו חדרים וחדרים, כמו שאתה ראיתי שבתמונה קודמת עם ג'ון
ואני, מלא במדפים של ציוד אלה.
אז זה הופך להיות מאוד, מאוד קל לבנות מערכי אחסון מסיבי
>> זה בעיקר קל בתוך של יוניקס ל סוג של לספור עד כמה דברים הולכים.
אז זה לספור כמה יש לי נקודות מאו הגעתי לשם.
אז זה 423 נקודות ליירט.
ואז אם אני מפעיל כמה awk גס, אני ניתן להוסיף עד, במערכת המסוימת הזה,
הייתה 7.3 פטה של אחסון זמין.
>> אז זה הרבה דברים.
והאחסון הוא באמת קשה.
ובכל זאת, מסיבה כלשהי, זה מגמה בתעשייה.
בכל פעם שאני מדבר עם החוקרים שלנו והסגל שלנו ואומרים,
היי, אני יכול לרוץ אחסון בשבילך.
למרבה הצער, יש לי ל לשחזר את עלות האחסון.
אני מקבל את העסק הזה.
ואנשי ההפניה Newegg או שהם התייחסות סטייפלס
או כמה הם יכולים לקנות כונן יחיד טרה-בייט בדיסק ל.
>> אז זה, תוכל לציין כאן, שיש לי מושג.
יש כונן דיסק אחד כאן.
ואם נחזור, יש לי הרבה.
יש לי הרבה, יש לי לא רק חיבורים מתוחכמים
כדי להיות מסוגל לתפור הדברים האלה ביחד.
אז הסיכון כרוך באלה גדולים מערכי אחסון הוא לא מבוטל.
>> למעשה, לקחנו ל ואינטרנט שכתבנו
סיפור קטן על כוונות טובות, מנהל נע הליכות של מחקר
computing-- קורה לי אנגלית המוזרה accent-- מנסה
להסביר לחוקר מה אין תיקיית גיבוי תחתון למעשה
התכוון.
זה היה סיפור ארוך, קטן למדי, ארבע דקות טובות של גילוי.
>> ודוק, יש לי נורא חלל פחות הרבה יותר הגברת
ששר על כל הבס.
אנחנו לא מעט חשבונות נמוכים.
אבל בכל מקרה, זה הוא דבר חשוב לחשוב עליו,
במונחים של מה יכול להשתבש.
אז אם אני מקבל כונן דיסק, ו אני זורק את זה במכונה יוניקס,
ואני מתחיל לכתוב דבריו, יש מגנט, בו יש ראש כונן,
יש לכאורה, אחד או אפס נכתב על למכשיר זה.
>> spinny Motors--, twirly דברים תמיד לשבור.
תחשוב על דברים שישברו.
זה תמיד היה spinny, twirly דברים.
מדפסות, כונני דיסקים, כלי רכב, וכו '
כל מה שזז עשוי לשבור.
>> אז אתה צריך מנועים, אתה צריך לנהוג הקושחה,
אתה צריך SAS / SATA בקרים, חוטים, הקושחה על בקרי SAS / SATA,
בלוקים ברמה נמוכים.
בחר קובץ בקר האחסון שלך קוד מערכת, לפי אחד זה יכול להיות,
איך אתה לתפור דברים ביחד.
ומנהל הזיכרון הווירטואלי שלך דפים, DRAM להביא וחנויות.
ואז, אתה מקבל עוד מחסנית, שהוא סוג
של מטה ברשימה על זה אחד, אלגוריתמים, משתמשים.
>> ואם תכפיל את זה עד, אני לא יודע כמה,
יש הרבה מקומות שבו דברים יכולים ללכת הצידה.
אני מתכוון, זה דוגמא על מתמטיקה.
אבל זה סוג של כיף לחשוב על כמה דברים יכולים להשתבש דרכים,
רק בשביל כונן דיסק.
אנחנו כבר ב 300 פטה-בתים, כך לדמיין את מספר כונני דיסקים
אתה צריך ב300 פטה-בתים שיכול להשתבש.
לא רק that-- אז זה אחסון.
וזה רומז ל אדם שאני רוצה לראות
הכנס שלב עזב, ש הוא קוף כאוס.
אז בשלב מסוים, הוא מקבל גם גדול יותר מאשר רק את כונן הדיסק
בעיה.
>> וכך, גבירותיי ורבותיי בסדר אלה הפועלים שירות הזרמת וידאו
הבין שהמחשבים שלהם היו גם ענק וגם מאוד מסובך
וגם מתן שירות להרבה אנשים נוראים.
יש להם 37 מ'members-- ו אולי השנה של שקופית זו או כך old--
אלפי מכשירים.
ישנם מיליארדים שעות של וידאו.
הם נכנסים מיליארדי אירועי יום.
>> ואתה יכול לראות, רוב האנשים לצפות הטלוויזיה מאוחר יותר בערב,
וזה עולה בהרבה על כל דבר.
וכך, הם רצו תוכל לוודא
כי השירות היה עד ו אמין ועובד בשבילם.
אז הם באו עם זה דבר נקרא כאוס קוף.
זה חתיכת התוכנה אשר, כאשר אתה חושב
מדבר על הכותרת של כל מצגת זו,
בקנה מידה-out אומר שאתה צריך לבדוק את הדברים האלה.
זה לא טוב רק שיש מיליון מכונות.
אז הדבר נחמד על זה, כאוס קוף
הוא שירות ש מזהה קבוצות של מערכות
ואקראי מסתיים אחד של המערכות בקבוצה.
מדהים.
אז אני לא יודע על שלך, אבל אם יש לי אי פעם
בנה מערכת שמסתמכת על אחרים מערכות מדברים אחד עם השני,
אתה לוקח אחד מהם החוצה, סבירות של כל העבודה הדבר,
מפחית במהירות.
>> וכך פיסת תוכנה זו פועלת סביב התשתית של נטפליקס.
למזלנו, זה אומר שזה פועל רק ב שעתי עבודה עם הכוונה
כי מהנדסים יהיו ערני ומסוגלים להגיב.
אז אלה הם הסוגים דברים שאנחנו עכשיו
יש לעשות כדי להפריע המחשוב שלנו סביבות, להציג כאוס
ולהציג מורכבות.
>> אז מי, בזכותם מוח, היה בוחר מרצון
לעבוד עם קוף כאוס?
לתלות על, נראה שהוא מצביע לי.
ובכן, אני מניח שאני should-- חמוד.
אבל הבעיה היא ש לא מקבל את הבחירה.
כאוס קוף, כמו שאתה ניתן לראות, בוחר לך.
>> וזו הבעיה עם מחשוב בקנה המידה הוא שאתה לא יכול להימנע מזה.
זה בלתי נמנע של מורכבות ושל קנה מידה ושל האבולוציה שלנו,
במובנים מסוימים, מומחיות מחשוב.
וזכור, זה הוא דבר אחד שיש לזכור,
אהבת קופים כאוס פתיתי שלג אהבת snowflakes--.
Snowflake-- אנחנו כבר הסברנו כאוס Monkey-- אבל פתית שלג
הוא שרת שהוא ייחודי ו מיוחד ועדין ובודד
ולעולם לא יהיה לשחזרו.
>> לעתים קרובות אנו מוצאים פתית שלג שירות בסביבה שלנו.
ואנחנו תמיד מנסים ו להמס שירות פתית שלג.
אבל אם אתה מוצא שרת בסביבה שלך
שהוא קריטי לאריכות הימים של הארגון שלך והוא נמס,
אתה לא יכול לשים אותו בחזרה ביחד שוב.
אז העבודה של כאוס קוף הייתה ל ללכת ולהפסיק מופעים.
אם קוף כאוס נמס פתית שלג, אתה מעל, שתסיים.
אני רוצה לדבר על כמה חומרה שאנחנו
רואה במונחים של סוג של קנה מידה-פעילויות מדי.
ועוד כמה דברים ייחודיים שנמצאים ב וסביב פעילות המדע.
עכשיו אנחנו מתחילים לראות, לזכור יחידה זו של נושא, מדף זה?
אז זה מדף של GPGPUs-- כה כללי יחידות עיבוד גרפיקת מטרה.
>> יש לנו ממוקמים באלה הנתונים שלנו מרכז, 100 או כך קילומטרים.
מדף זה בפרט הוא כ 96 tera צונח
של חד-דיוק מתמטי מסוגלים כדי לספק את החלק האחורי שלו.
ויש לנו סדר 130-מוזר כרטיסים במופע
שwe-- מרובה מדפים של מקרה זה.
>> אז זה מעניין במובן זה ש תהליכי הגרפיקה למטרות הכלליות
הם מסוגלים לעשות את המתמטיקה מאוד במהירות בסכומים נמוכים מאוד של אנרגיה.
אז יש uptick גדול ב אזורי המחשוב המדעיים,
מסתכל על גרפיקה יחידות עיבוד בגדול.
>> אז אני רץ כמה Mcollective באמצעות תשתית הבובות שלנו
אתמול, מאוד מתרגש מזה.
רק קצר של petaflop של חד-דיוק.
רק שיהיה ברור כאן, זה מכפיל קטן הוא 3.95.
מתמטיקה דיוק כפול יהיו כ -1.2,
אבל להאכיל לצפצף שלי נראה הרבה יותר טוב אם אני
אמר שיש לנו כמעט petaflop של GPGPUs חד-דיוק.
>> אבל זה להגיע לשם.
זה מתחיל להיות מאוד, מאוד מרשים.
ולמה אנחנו עושים את זה?
בגלל כימיה קוונטית, בין היתר,
אבל אנחנו מתחילים לתכנן כמה photovoltaics חדש.
>> וכך אלן Aspuru-Guzik, מי פרופסור בchemistry-- השותף שלי
בcrime-- לשנים האחרונות.
אנחנו כבר דוחפים מעטפה על מחשוב.
וGPGPU הוא אידיאלי טכנולוגיה כדי להיות מסוגל לעשות
המון מסובך מתמטיקה, מאוד, מאוד מהר.
>> אז עם סולם, מגיע אתגרים חדשים.
אז scale-- הענק אתה צריך להיות תכנן כיצד חוט החומר הזה.
ויש לנו רמות מסוימות של הפרעת אובססיבית כפייתית.
תמונות אלה כנראה לנהוג בהרבה אגוזי אנשים.
וארונות שאינם קווית טובה במיוחד
כונן הרשת שלנו ו אגוזי מהנדסי מתקנים.
בנוסף יש גם זרימת אוויר נושאים שאתה צריך להכיל.
>> אז אלה הם דברים שאני לעולם לא היה חושב על.
עם סולם, מגיע יותר מורכבת.
זהו סוג חדש של מערכת קבצים.
זה מדהים.
זה petabyte.
זה יכול לאחסן 1.1 מליארד קבצים.
זה יכול לקרוא ולכתוב עד 13 ג'יגה-בתים ו -20 ג'יגה-בתים ג'יגה second--
שני.
כך שהוא יכול לפרוק טרה בזמן קצר בכלל.
>> וזה זמין מאוד.
ויש לו בדיקה מדהימה rates-- 220,000 חיפושים שני.
ויש אנשים רבים ושונים בניית סוג של מערכות אלו.
ואתה יכול לראות את זה כאן בצורה גרפית.
זהו אחד של מערכות הקבצים שלנו זה תחת עומס, די
שמחה קריאה בקצרה רק של 22 ג'יגה-בתים בשניה.
אז זה cool-- כך מורכב.
>> אז עם מורכבותו וגודל, מגיע יותר מורכב, נכון?
זה הוא אחד מיני הרבים שלנו, דיאגרמות רשת רבות,
בו אתה צריך רב ושונה מארז כל תמיכה עד
למתג ליבה עיקרי, מחובר לאחסון,
חיבור לחיבורי השהיה נמוכים.
ואז כל הצד הזה של הבית, הוא פשוט כל הניהול
כי אתה צריך להיות מסוגל לתת מענה מערכות אלה ממיקום מרוחק.
אז בקנה מידה יש ​​הרבה מורכבות עם זה.
>> לשנות הילוך שוב, בואו נחזור ויש לי נקודה קטנה של מדע.
אז, זוכר, מחקר מחשוב וshim-- הקטן הזה
פחית הוורודה קטנה בין סגל וכל האלגוריתמים שלהם
וכל המדע מגניב וכל מרכז חשמל וקירור ונתונים זה
רצפה ורשתות ומחשבים גדולים ושולחנות שירות ושולחנות עזרה
וכך forth-- וכך, אנחנו רק הפחית הקטנה הזה ביניהם.
>> מה שהתחלנו רואה הוא שהעולם של
הצליח לבנות מרכזי נתונים הגדולים הבאים
ולהיות מסוגל לבנות המחשבים גדולים האלה.
אנחנו כבר קיבלנו די טובים בזה.
מה שאנחנו לא כל כך טובים בזה פחית קטנה בין המחקר
והמתכת החשופה והטכנולוגיה.
וזה קשה.
>> וכך אנו כבר יכולים לשכור אנשים שחיים בעולם הזה.
ולאחרונה, דיברנו ל הקרן לאומית למדע ואמרה,
דברים בקנה מידה-out זה נהדר, אבל אנחנו לא יכולים לקבל את המדענים שלנו
למכונות מסובכות הגדולות הללו.
וכך, היו מספר התוכניות שונות
שבו אנחנו באמת היו בעיקר מודאג מנסה
כדי לראות אם אנחנו יכולים להפוך את תשתית הקמפוס.
>> יש הרבה תוכניות סביב מרכזים לאומיים.
וכך, לעצמנו, שלנו חברים ב קלמסון,
אוניברסיטת ויסקונסין במדיסון, דרום קליפורניה, יוטה, והוואי
סוג של התכנס ל להסתכל על בעיה זו.
והגרף הקטן הזה כאן הוא הזנב של מדע הארוך.
>> אז זה is-- זה לא עניין מה שעל הציר הזה,
אבל ציר זה הוא למעשה מספר מקומות העבודה עוברת האשכול.
אז יש 350,000 מעל מה פרק זמן.
אלה הם החשודים הרגילים שלנו בחלק התחתון כאן.
למעשה, יש אלן Aspuru-Guzik, שאנחנו רק מדברים על-- טון
וטונות של מחשוב, באמת יעיל, יודע מה הוא עושה.
>> הנה מעבדה אחרת שאני אדבר על במעבדתו של ג'ון קובאץ 'moment--.
יש להם את זה.
הם טובים.
הם שמחים.
הם מחשוב.
מדע גדול הוא מקבל עשה.
ואז, כמו שאתה סוג של לבוא לכאן, יש
קבוצות אחרות ש לא פועלים מקומות עבודה רבות.
>> ומדוע זה כך?
האם זה בגלל שהמחשוב הוא קשה מדי?
האם זה בגלל שהם לא יודעים איך?
אנחנו לא יודעים, כי אנחנו כבר הלכנו והסתכלנו.
ואז זה מה שזה פרויקט הוא על כל,
הוא באופן מקומי, ב כל אחד מאזורים אלה,
להסתכל לאפיקים שבו אנחנו יכולים לעסוק עם הסגל וחוקרים
למעשה בקצה התחתון של הזנב, ולהבין מה הם עושים.
>> אז זה משהו שאנחנו למעשה מתלהב.
וזה משהו ש המדע לא ימשיך
להתקדם עד שנפתור חלק מהמקרים קצה אלה.
פיסות אחרות של מדע זה הולך up-- כולם
ראה את מאיץ ההדרונים גדול.
מדהים, נכון?
החומר הזה נגמר בבת הוליוק.
אנו built-- הראשון מדע שקרה בהוליוק
היה שיתוף הפעולה בין את עצמנו ואת אוניברסיטת בוסטון.
אז זה באמת, ממש מגניב.
>> זה חתיכת כיף מדע לקנה מידה.
זוהי גישה דיגיטלית ל המאה שמים באוניברסיטת הרווארד.
בעיקרון, זה ארכיון צלחת.
אם אתה יורד Oxford-- רחוב גארדן, מצטער,
אתה תמצא אחד מהמצפה בניינים הוא בעצם מלאים
של כחצי מיליון צלחות.
>> ואלה הם תמונות של שמיים בלילה, מעל 100 שנים.
אז יש כל מתקן שהוקם כאן לספרת צלחות אלה,
לצלם אותם, לרשום שלהם, לשים אותם על מחשב.
וזה petabyte וחצי, בדיוק there-- פרויקט קטן אחד.
>> אלה הם פרויקטים אחרים.
פרויקט פאן-Starrs זה עושה סקר פנורמי רחב מלא,
מחפש אסטרואידים כדור הארץ קרובים ואירועים שמימיים חולפים.
ביו-פיזיקאי מולקולרי, אני אוהב מילת אירוע שמיימי חולף.
אני לא לגמרי בטוח מה זה, אבל בכל מקרה, אנחנו מחפשים אותם.
>> ואנחנו מייצרים 30 טרה-בייט לילה של טלסקופים אלה.
וזה לא באמת רוחב פס בעיה, זה כמו בעיה FedEx.
אז אתה שם את האחסון באן ואתה שולח אותו מה שזה לא.
>> BICEP הוא באמת interesting-- כך הדמיה רקע
קיטוב הגלקסיה נוסף קוסמי.
כשהתחלתי לעבוד בהרווארד שבע או כך,
לפני שמונה שנים, אני זוכר עובד על הפרויקט הזה
וזה לא ממש לשקוע בית כלאור מקוטב למה
מקוסמי רקע יהיה חשוב,
עד שזה קרה.
>> וזה היה ג'ון קובאץ ', מי שדיברתי איתו לפני,
באמצעות מיליון על גבי מ'של מעבד שעות, במתקננו ושל אחרים,
לבהות בעצם לחלק הפנימי הרגעים הראשונים של היקום
לאחר המפץ הגדול, ו מנסה להבין
תורת יחסות הכללית של איינשטיין.
זה מוח נושבת שהמחשבים שלנו הם עוזרים לנו לפענח ולבהות
למקורות מאוד של הסיבה שאנחנו כאן.
>> לכן, כאשר אתה מדבר על קנה מידה, זה כמה בקנה מידה רצינית.
הדבר השני של קנה מידה הוא, ש פרויקט מסוים פגע החבר'ה האלה.
ואת זה הוא עקומת התגובה לBICEP [לא ברור] זה היה הסקר הקטן שלנו.
>> ואתם יכולים לראות כאן, חיים היה טוב עד בערך כאן,
שהיה כש הודעה יצאה.
ויש לך, פשוטו כמשמעו, שניות להגיב
לאירוע קנה המידה ש מתאים לנקודה קטנה זה כאן,
אשר בסופו של הסטה ארבע או כך טרה של נתונים
באמצעות שרת האינטרנט שday-- די שעיר.
>> וכך, אלה הם סוגים של דברים ש
יכול לקרות לך בתשתית שלך אם אתה לא מתכנן לקנה מידה.
היו לנו קצת לטרוף אותו היום, להיות
תוכל לגשר את שירות אינטרנט מספיק כדי לשמור על האתר והפעלתו.
והיינו מוצלחים.
זה קצת דואר אלקטרוני זה סוג של חמוד.
זהו אלקטרוני למארק Vogelsberger, ולארס Hernquist, מי
חבר סגל, כאן בהרווארד.
נוסף על מארק מאוחר יותר.
אבל אני חושב שזה אחד סוג של מסכם סוג
היכן המחשוב הוא במחשוב מחקר.
היי, צוות, מאז שעבר יום שלישי, אתם צברו
מעל 28% מהחדשים אשכול, ששילב
הוא מעל 78 שנים של CPU בשלושה ימים בלבד.
ואני אמרתי, זה עדיין רק בבוקר יום שישי.
זה די מדהים!
Happy יום שישי!
>> אז אני נותן להם נקודות נתונים.
וכך זה היה סוג מעניין של.
אז לזכור על מארק, הוא יבוא חזרה לתמונה במעט.
אז מחשוב בקנה מידה-out הוא בכל מקום.
>> אנחנו אפילו לעזור לאנשים להיראות באופן שבו פונקציות NBA,
ושבו אנשים לזרוק כדורים מ.
אני לא ממש מבין את המשחק הזה יותר מדי גם, אבל לכאורה, זה עניין גדול.
יש חישוקים וקערות וכסף.
>> וכך, בסיס הנתונים שלנו נבנה 500 [לא ברור] קטן
אשכול מעבד מקביל, כמה טרה-בתים של זיכרון RAM,
כדי להיות מסוגל לבנות את זה לקירק וצוותו.
והם עושים מחשוב בכל דרך אחרת.
עכשיו זה פרויקט שאנחנו מעורב עם זה
בהחלט מרתק, סביב עצבי connectomics פלסטיות והגנומי
imprinting-- שלוש כבדים מאוד אזורים להכות מחקר
כי אנו נלחמים עם ב בסיס יום-יומי.
הרעיון שהמוח שלנו נמצא תחת מתח פלסטיק כאשר אנחנו צעירים.
וחלק גדול מהמבוגר ההתנהגות שלנו הוא פיסל על ידי ניסיון בחיתולים.
אז זה dealio גדול.
>> ואז זה עבודה שמומנה על ידי המכונים הלאומי לבריאות נפש.
ואנחנו מנסים בעצם ל, דרך הרבה נתונים גדולים
וניתוח נתונים גדול, סוג של להציץ לתוך המוח האנושי שלנו
באמצעות מגוון רחב של טכניקות שונות.
>> אז רציתי לעצור וסוג של רק לעצור לרגע קטן.
האתגר עם מרחוק מרכזי הנתונים הוא שזה רחוק.
זה לא יכול לעבוד.
אני צריך את הנתונים שלי בקרבת המקום.
אני צריך לעשות את המחקר שלי במעבדה שלי.
>> וכך אפשר לומר שהייתי דוגמא ל הדמיה בתהודה מגנטית תפקודית
סט נתונים מהנתונים שלנו מרכז במערב מסצ'וסטס.
וחיברתי אותו לשלי שולחן עבודה בקיימברידג '.
ואני אשחק וידאו הקטן הזה.
אני מקווה שזה יהיה סוג של עבודה.
>> אז זה עובר לי GPUs בדיקה עובד.
ואני בודק שעד של VNC.
וזה VNC חכם.
זה VNC עם חתיכות 3D.
וכך, כפי שאתה יכול לראות, זמן קצר, זה הוא מסתובב סביב מוח זה.
אני מנסה לקבל את זה סוג של אוריינטציה.
ואז אני יכול לעבור רב פרוסות שונות של נתונים MRI.
והדבר היחיד ש שונה על זה
הוא, זה מגיע על החוט ממערב מסצ'וסטס. לשולחן העבודה שלי.
והטיוח שלה מהר יותר מאשר שולחן העבודה שלי,
כי אין לי 4000 $ כרטיס מסך בשולחן העבודה שלי, ש
יש לנו את מערב מסצ'וסטס.
כמובן, אני מנסה להיות חכם.
אני רץ הילוכים GLX ב רקע, בזמן שעושה את כל זה,
כדי לוודא שאני יכול להדגיש את כרטיס המסך,
וכי כל הסוג של עובד וכל השאר.
אבל הדבר החשוב הוא, זה הוא 100 קילומטרים.
ואתה יכול לראות את זה ש אין חביון ברור.
דברים מחזיקים יחד די טוב.
>> וכך, בפני עצמו, היא דוגמא ואיזו תובנה
לאיך מחשוב וקנה מידה-out מחשוב הולך לקרות.
כולנו עובדים על דקים יותר ויותר מכשירים.
השימוש שלנו בטבליות הולך וגדל.
>> אז כן, פחמי טביעת רגל היא בעצם
עובר ממה ש כדי לעשות את זה היה לי
הייתה מכונה ענקית מתחת לשולחן שלי, למה
עכשיו facility-- יכול להיות בכל מקום.
זה יכול להיות בכל מקום בכל.
ובכל זאת, זה עדיין מסוגל להביא בחזרה גרפיקת ביצועים גבוהים
לשולחן העבודה שלי.
>> אז, מקבל ליד end-- זוכר את מארק?
ובכן, בחור חכם הוא מארק.
הוא החליט שהוא הולך לבנות יקום וירטואלי מציאותי.
זה די פרויקט, כאשר אתה חושב שיש לך על המגרש הזה.
אני הולך להשתמש ב מחשב, ואני הולך
מודל 12 מ'השנים אחרי המפץ הגדול לייצג ביום.
ואז אני הולך לעשות 13.8 מיליארדים שנים של אבולוציה קוסמית.
בְּסֵדֶר.
>> זה בעצם משתמש במחשב היה גדול יותר מהמחשב שלנו,
וזה נשפך על לאומי משאבים לחברים שלנו בטקסס.
ולמתקנים הלאומיים, זה היה הרבה מחשוב.
אבל עשיתי הרבה הסימולציה באופן מקומי
כדי לוודא שהתוכנה עבד והמערכות עבדו.
>> וזה ימים כאלה כשאתה מבין שאתה תומך במדע
ברמה זו של קנה מידה, ש אנשים יכולים כעת לומר דברים
כמו, אני הולך למודל יקום.
וזה הדגם הראשון שלו.
ואת זה הוא הדגם הראשון של קבוצתו.
יש הרבה אחרים אנשים שהולכים
לבוא מאחורי מארק, שהולכים רוצה לדגמן עם רזולוציה גבוהה,
עם יותר ספציפי, עם יותר דיוק.
>> וכך, בכמה דקות האחרונות, אני רוצה רק כדי להראות לך וידאו זה
של מארק ולארס של לי את זה, שוב, כמדען חיים, הוא די חמוד.
אז זה, בתחתית כאן, כדי לכוון אותך,
זה אומר לך זמן מאז המפץ הגדול.
אז אנחנו על כ -0.7 מיליארדים שנים.
וזה מראה את העדכון הנוכחי.
אז אתה רואה כרגע, חומר אפל והאבולוציה
של המבנה ותחילת הקנס מבנים ביקום הידוע שלנו.
>> והנקודה עם זה היא שזה כל זה נעשה בתוך המחשב.
זוהי קבוצה של פרמטרים ומערכת של פיסיקה
וקבוצה של מתמטיקה וערכה של דגמים
שנבחר בקפידה, ולאחר מכן מחובר בזהירות זה לזה
להיות מסוגל מודל האינטראקציות.
>> אז אתה יכול לראות כמה התחלות של כמה פיצוצי גז כאן.
וטמפרטורת גז משתנה.
ואתה יכול להתחיל לראות את המבנה שינוי היקום הנראה.
והחלק החשוב בזה כלומר, כל נקודה קטנטונת, זעירה, זעירה
היא פיסה של פיסיקה ויש לי סט של מתמטיקה בסביבה,
ליידע את החבר שלה ושכנתה.
>> אז מנקודת מבט קנה מידה, אלה מחשבים לכל העבודה בקונצרט
ולדבר אחד עם השני ביעילות.
אז הם לא יכולים להיות פטפטנים מדי.
הם צריכים לאחסן את התוצאות שלהם.
והם צריכים להמשיך תודיע לכל החברים שלהם.
ואכן, תראה עכשיו, מודל זה של מקבל יותר ויותר מסובך.
יש יותר ויותר דברים שקורים.
יש יותר ויותר חומר עפים.
>> וזה מה שמוקדם יקום היה נראה כמו.
זה היה מקום די שעיר.
יש פיצוצים בכל רחבי המקום, התנגשויות רבות עוצמה.
והיווצרות כבדה מתכות ואלמנטים.
ועננים הגדולים אלה לנפץ ל אחד את השני עם הכוח הקיצוני.
>> ואז עכשיו אנחנו 9.6 מליארד שנים מהפיצוץ הראשוני הזה.
אתה מתחיל לראות דברים סוג של נרגע קצת, רק
קצת, כי אנרגיה עכשיו מתחילה להירגע.
וכך מתמטי דגמים שיש לי במקום.
ואתה מתחיל לראות התמזגות של אלמנטים שונים.
ומתחיל לראות את הדבר הזה סוג של לבוא ביחד ומגניב לאט.
>> וזה מתחיל להיראות קצת יותר כמו שמי הלילה, קצת.
וזה [? QSing. ?] אנחנו עכשיו 30.2 מיליארדים שנים, ואנחנו סוג של סיום.
ואז מה שהם עשו היה שהם לקחו את המודל הזה,
ולאחר מכן הביט ביקום הנראה.
ובעצם אז, היו תוכל לקחת את זה וכיסוי
זה עם מה שאתה יכול לראות.
והנאמנות היא מדהימה, כמו ל כמה מדויק המודלים הממוחשבים הם.
>> כמובן, אסטרופיזיקאים וקבוצות המחקר
צריך נאמנות אפילו טובה יותר ורזולוציה גבוהה אף יותר.
אבל אם אתה חושב על מה ש אני כבר מדבר איתך היום
דרך המסע הקטן הזה באמצעות שני אחסון ומבנה ורשתות
וערימות, הדבר החשוב הוא, הוא קנה מידה-out מחשוב חיוני?
זה היה hypothesis-- המקורי שלי בחזרה לשיטה המדעית שלנו.
>> אני מקווה כי במוקדם חלק מזה הייתי
לחזות שאהיה מסוגל להסביר איתך על מחשוב בקנה מידה-out.
ואנחנו סוג של נבדקו חלק מהשערות אלה.
עברנו את השיחה הזאת.
ואני רק הולך להגיד בקנה מידה-out מחשוב essential-- הו,
כן, מאוד כן.
>> לכן, כאשר אתם חושבים על הקודים שלך, כאשר
אתה עושה פרויקט גמר CS50, כאשר אתה חושב על המורשת שלך
לאנושות והמשאבים ש צריך להיות מסוגל לרוץ מחשב אלה
מערכות, לחשוב בזהירות על צונח לואט,
ולחשוב על קוף כאוס.
>> תחשוב על פתיתי שלג שלך, לא בצע אחת מחיקות, ספריות שימוש חוזר,
לבנות codes-- לשימוש חוזר כל הדברים שהמורים מלמדים אותך
בכיתה זו.
אלה הם היבטים בסיסיים.
הם לא רק מס שפות.
אלה הם דברים אמיתיים.
>> ואם מישהו מכם רוצה לעקוב אחריי, אני אובססיבי עם דבר טוויטר.
יש לי לוותר על זה איכשהו.
אבל הרבה מידע רקע
על מחשוב המחקר שלנו אתר בrc.fas.harvard.edu.
>> אני מנסה לשמור על בלוג עד דייט עם טכנולוגיות מודרניות
ואיך אנחנו עושים את חלוקתי מחשוב וכן הלאה.
ולאחר מכן צוות שלנו הוא תמיד זמין דרך odybot.org.
וodybot הוא העוזר הקטן שלנו.
לעתים קרובות יש לו קטן תחרויות באתר האינטרנט שלו
מדי, שבו אתה יכול לנסות ו לזהות אותו ברחבי קמפוס.
הוא קטן והידידותי פניו של מחשוב מחקר.
>> ואני סוג של אעטוף שם למעלה ומודים לכולכם על הזמן שלך.
ואני מקווה שאתה זוכר ש מחשוב בקנה מידה החוצה הוא דבר אמיתי.
ויש הרבה אנשים שיש לה המון אמנות לפני
מי יוכל לעזור לך.
וכל הטוב ביותר של מזל עם מאמצי העתיד שלך בקבלת
בטוח ש מחשוב שניהם קשקשים, הוא ביצוע גבוה,
ועוזר אנושות יותר מכל דבר אחר.
אז, תודה לך על הזמן שלך.