>> JAMES CUFF: Sveiki, labs pēcpusdienā, ikvienam.
Mans vārds ir James aproci.
Es esmu palīgs Dean Pētniecības Skaitļošanas šeit Hārvarda universitātē.
Un šodien es esmu gatavojas runāt ar jums par kāpēc skala-out skaitļošanas ir būtiska.
>> Tāpēc es domāju, pirmkārt uz augšu, kas ir šis puisis?
Kāpēc es esmu šeit?
Kāpēc es runāju ar jums?
Man ir pieredze zinātnisko skaitļošanas un pētniecība skaitļošanas,
stiepjas atpakaļ uz Amerikas Savienotajām Kingdom-- Wellcome Trust Sanger
Institūts cilvēka genome-- un tad vēl nesen ASV
Strādājot Broad un citi esteemed vietas mācīšanās, piemēram, Harvard.
>> Es domāju, ko tas īsti nozīmē, ka es esmu atgūstas molekulārā bio
fiziķis.
Tātad, ko labi ir es saņēmu pateikt jūs par mēroga-out skaitļošanas?
Tur tomēr.
18 gadus vai tāpēc es esmu tikko redzējis visvairāk dramatisks pieaugums mēroga sarežģītības
un vispārējo efektivitāti skaitļošanas sistēmas.
>> Kad man bija darīt manu PhD Oksfordā, es bija diezgan satraukti ar 200 megahercu
Silicon Graphics mašīna ar 18 gigabaitu glabāšanas un vienu CPU.
Laiki ir mainījušies.
Ja jūs ātri uz priekšu, tagad mēs esam vērpšanas vairāk nekā 60000 CPU šeit Hārvarda.
Daudzas citas organizācijas ir vērpšanai daudz ko citu.
>> Svarīgs takeaway no tā ir tagad, ka skala ir ne tikai neizbēgama,
tas ir noticis, un tas ir turpinās notikt.
Tātad pieņemsim, uz brīdi, kind no attīt un runāt ļoti ātri
par zinātni, mana mīļākā priekšmets, zinātniskā metode.
>> Ja Jums ir jābūt zinātnieks, Jums jādara, dažas galvenās lietas.
Ja jums nav darīt šīs lietas, ko jūs varat neuzskatu sevi zinātnieks
un jums būs grūti to var izprast savu jomu disciplīnas.
>> Tātad vispirms, jūs varētu formulēt Jūsu jautājumu, jums radīt hipotēzes,
bet vēl svarīgāk, jums prognozēt savu results--
Jums ir minējums par to, kādi rezultāti būs.
Un tad visbeidzot, jūs pārbaudīt savu hipotēze un analizēt savus rezultātus.
>> Tātad šī zinātniskā metode ir ārkārtīgi svarīga skaitļošanas.
Skaitļošanas gan prognozes un to var pārbaudīt savus rezultātus
ir galvenā daļa no tā, ko mums vajag darīt zinātniskās metodes.
Šīs prognozes un apskate ir īstie divi stūrakmeņi
no zinātniskās metodes, un katru pieprasīt nozīmīgākos sasniegumus
mūsdienu aprēķinā.
>> Divi pīlāri zinātnes ir kas teorijas un kas aizstātu eksperimentus.
Un vēl nesen, skaitļošanas bieži tiek minēta
kā trešais pīlārs zinātni.
Tātad, ja jūs skolēni tiek skatoties šo, jums nav nekādu spiedienu.
Trešais pīlārs science-- nav liels deal-- skaitļošanas, veida svarīga.
Tik priecīgs, šī ir skaitļošanas daļa datorzinātnes protams 50.
>> Tātad pietiekami daudz fona.
Es gribu pateikt jums plānu, kas mēs ejam runāt par šodien.
Es iešu pa dažas vēsturi.
Es esmu gatavojas izskaidrot, kāpēc mēs saņēmām šeit.
Es esmu gatavojas runāt par kādu vēstures skaitļošanas
šeit Harvard, daži darbības ap sociālajiem medijiem,
zaļa things-- ļoti kaislīgi par visām lietām
green-- storage-- dators storage-- kā haoss ietekmē mēroga-out out sistēmas,
un sadales sistēmās, jo īpaši.
>> Un tad es esmu gatavojas pieskarties dažiem no mēroga-out aparatūru, kas ir
nepieciešams, lai varētu do skaitļošanas at mērogā.
Un tad beidzot, mēs ejam, lai satīt ar kādu laba zinātni.
>> Tātad, pieņemsim ņemt minūti, lai apskatīt mūsu faktiskās vēsturē.
Computing ir attīstījusies.
Tātad kopš '60s, visi prom līdz šodienai,
mēs esam redzējuši būtībā maiņa joma no centralizētas skaitļošanas
decentralizēt skaitļošanas, lai sadarbības un tad neatkarīga
skaitļošanas un labi atkal atpakaļ.
>> Un ļaujiet man komentēt, kas mazliet.
Kad mēs pirmo reizi sāka off ar datori, mums bija lieldatori.
Viņi bija pārmērīgi dārgas ierīces.
Viss bija dalīta.
Datori bija sarežģīta.
Jūs varat redzēt, piepildīja telpas un tur bija operatori un lentes
un visu veidu whirry, Pievienot Google, spinny ierīcēm.
>> Ap '70s sākumā' 80s, jums sākusies redzēt ietekmi faksa aparātiem.
Tātad jūs sākat redzēt skaitļošanas sāk parādīties atpakaļ laboratorijās
un kļūt tuvāk jums.
No personīgās pieaugums dators, protams
'80s, agri daļa desmitgadē, mainījies skaitļošanas.
>> Un tur ir pavediens nosaukumu, jo tas
sauca personālo datoru, kas nozīmēja, ka tas piederēja jums.
Tā kā attīstību skaitļošanas turpinājās,
cilvēki saprata, ka viņu personīgā dators nebija īsti pietiekami lielas
lai varētu kaut ko jebkura nopelniem darīt, vai nozīmīga vērtība, zinātnē.
>> Un tā ļaudīm sāka attīstīt tīkla ierīci
vadītājiem, lai varētu pieslēgties datoriem kopā, lai varētu veidot klasterus.
Un tā tas dzemdināja laikmets no Beowulf klastera.
Linux eksplodēja kā atbilde uz patentētā operētājsistēma, gan izmaksu
un sarežģītība.
>> Un tad, šeit mēs esam šodien, kur, bet atkal, mēs esam
saskaras ar istabas pilnas datora iekārtas un spēju
zvēliens savu kredītkarti un iegūt piekļuve šiem skaitļošanas iekārtas,
attālināti.
>> Un tā jūs varat redzēt, kas noteikumi vēstures ietekmējot
kā mēs skaitļošanas šodien, tas noteikti
attīstījusies no mašīnas istabas pilnu datoru
caur kādu personālo datoru visu ceļu labi atkal
līdz mašīnai istabas pilna datoru.
>> Tātad šis ir mans pirmais klastera.
Tātad 2000. gadā mēs izveidojām datoru sistēma Eiropā
efektīvi anotēt cilvēka genoms.
Tur ir daudz tehnoloģiju uzskaitīti labajā pusē
tur, ka, diemžēl, vairs nav ar mums.
Tas ir nodots off liels tehnoloģiju debesīs.
>> Mašīna pati par sevi ir iespējams ekvivalents dažiem pienācīgas klēpjdatorus
šodien, un ka tikai veida parāda.
Tomēr mēs neesam uzmanīgi komentēt cilvēka genoma un abi aizsargāti to
ar šo konkrēto papīra Dabas no bažas datu
ir valsts vai privāta.
>> Tātad šī ir laba, vai ne?
Tātad mēs esam ieguvuši cilvēka genomu.
Mēs esam darījuši skaitļošanas.
Es jūtos ļoti apmierināta sevi.
Es velmēta līdz Harvard in 2006, sajūta daudz mazāk apmierināta ar sevi.
>> Tas ir tas, ko es iedzimta.
Tas ir departamentu pasta un failu serveri.
Jūs varat redzēt šeit tur ir mazliet lentes
, kas tiek izmantots, lai noturētu sistēma kopā.
Tas ir mūsu licence un drukas serveri.
Es esmu diezgan pārliecināts, ka tur varbūt paroles par dažiem no šiem līmlapiņas.
>> Nav laba.
Diezgan tālu no awesome.
Un tā, es saprotu, šo mazo diagrammu ka es parādīja, jums sākumā
no dalīšanās ar īpašuma tiesībām atpakaļ uz apmaiņu,
ka mums vajadzēja mainīt spēles.
Un tā mēs mainījusi spēles nodrošinot stimulus.
Un tā cilvēki, jo tas maz Wikipedia article
saka šeit, mūsu mērķtiecīgas būtnes.
Un pētījums stimuls struktūras ir būtiska pētījuma
saimnieciskās darbības.
>> Tā mēs sākām, lai stimulētu mūsu fakultātē un mūsu pētniekiem.
Un tā mēs iedrošināti tos ar tiešām liels datorsistēma.
Tātad 2008. gadā, mēs izveidojām 4096 Pārstrādātāja machine-- 10 plaukti,
pāris simts kilovatiem varas.
>> Ko es domāju, ka ir interesanti ir tas nav
neatkarīgi no tā, kur jūs atrodaties ciklā.
Šo pašu enerģijas daudzumu un aprēķinātu, jauda ir nemainīgs.
Tas bija 200 kilovatiem, kad mēs būvēja sistēmām Eiropā.
Tas ir divi simti kilovatiem 2008. gadā, un ka
šķiet, ir [? quanter?] mazo universitātēs bāzētā datorsistēmas.
>> Tātad Harvard today-- ātri uz priekšu, es esmu ne ilgāk skumji panda, diezgan laimīgs panda.
Mēs esam 60-nepāra tūkstoši slodzes balstīts CPU, un to kāpšana dramatiski.
Mums ir 15 petabytes par uzglabāšana, arī kāpšana.
Atkal, šis 200 kilovatu pieaugums, šķiet, ka mēs
būt piebilstot, ka ik pēc sešiem vai arī tā mēnešiem.
Daudz un daudz virtuālās mašīnas.
Un vēl svarīgāk, aptuveni 1,8 megavatu
Pētījuma skaitļošanas iekārtas.
>> Un es esmu gatavojas nākt atpakaļ uz šo vēlāk,
par to, kāpēc es tagad vairs obligāti saskaitīt, cik daudz CPU mēs esam,
bet cik liels ir elektrības rēķins.
20 otru tik veltīta izpēte skaitļošanas personāls.
Un vēl svarīgāk, mēs esam sāk augt mūsu GPGPUs.
Man bija jāsadala, cik daudz no tā tiek pievienots par ikdienas diennaktī.
Tātad, vēstures mācība vairāk, vai ne?
>> Tātad, kā mēs tur nokļūt no šejienes?
Apskatīsim dažus mūsdienu mēroga-out compute piemēri.
Es esmu mazliet apsēsta ar izmēru un mēroga sociālo mediju.
Ir vairāki ļoti veiksmīga liela mēroga skaitļošanas
organizācijām tagad uz planētas, sniegt atbalstu un pakalpojumus
mums visiem.
Tā ka ir atruna.
>> Un es gribu sākt ar skaits unces par Instagram.
Tas nav reāli svinu, lai joks, tas ir
nav pat tik smieklīgi, faktiski, domāt par to.
Bet anyway, mēs ejam, lai apskatīt unces Instagram.
Un mēs ejam, lai sāktu ar "My bišu un ziedu."
Es biju pie [nedzirdama] Village un man bija maz attēlu
no bite sēž uz ziedu.
Un tad es sāku domāt par ko tas patiesībā nozīmē.
Un es ņēma šo attēlu off manu tālruni un saskaita, cik baiti ir tajā,
un tas ir apmēram 256 kilobaiti.
Kurš, kad es sāku, pārsvarā aizpildīt 5 un 1/4 collu disketes.
Un sāka domāt, labi, tas ir forši.
>> Un es sāku meklēt un darīt daži pētījumi tīklā.
Un es uzzināju, ka Instagram ir 200 miljonus Maus.
Man nebija reāli, ka pārliecināts, ko MAU bija.
Un MAU, noteikti šeit ir ikmēneša aktīvo lietotāju.
>> Tātad, 200 miljoni MAUs-- diezgan atdzist.
Apmēram 20 miljardi photographs-- tik diezgan daudz fotogrāfiju.
60 miljoni jaunās fotogrāfijas katru dienu
iznāks apmēram .002 koncerta vienu foto.
Tas ir aptuveni pieci petabytes no diska tikai labi tur.
Un tas tiešām nav centrālā daļa par to, ko mēs gatavojamies runāt.
Tas ir mazie kartupeļi.
Vai, kā mēs sakām Anglijā, tiny spuds.
>> Tātad, pieņemsim apskatīt reālo zilonis Jo room-- unikālu sejas.
Atkal, pieņemsim izmērīt šī jaunā Quanta piezvanītu Mau.
Facebook pati ir 1,3 miljardi Maus.
WhatsApp, kas man nebija pat dzirdējis vēl nesen, tas ir
daži veida ziņapmaiņas pakalpojums, ir 500 miljoni Maus.
Instagram, kuru mēs tikko runāja par, 200 miljoni Maus.
Un Messenger, kas ir cits ziņapmaiņas pakalpojums,
ir arī 200 miljoni Maus.
>> Tātad kopā, ka uz augšu, tas ir par 2,2 miljardi kopējais lietotājiem.
Protams, ka ir zināma saistība, bet tas ir ekvivalents trešdaļai planētas.
Un tie sūtīja kaut ko reģions 12 miljardi ziņojumu dienā.
Un atkal, tur ir tikai 7 miljards cilvēku uz planētas.
Ne visiem ir viedtālrunis.
Tātad tas ir ārprātīgs numuri.
>> Un es esmu gatavojas apgalvot, ka tas nav pat par uzglabāšanu vai compute.
Un citēt dziesmu, tas viss ir par šo grafiku.
Lūk, mūsu skaisto Meghan Trainor leju šeit, dziedot par visām bass.
Ievērojiet, viņa arī ir diezgan Mazliet bass herself-- 207,
arī 218 miljoni cilvēku ir redzējuši šī jaunā dāma dziedāja savu dziesmu.
>> Tātad mans arguments ir tas tas viss ir par grafiku.
Tātad mēs ņēmām kādu atvērtā koda programmatūru un sāka apskatīt grafikā.
Un tas ir LinkedIn, tāpēc šis ir Facebook veciem cilvēkiem.
Un tā, šī ir mana LinkedIn grafikā.
Man ir 1200, vai arī tā mezglu, tā saukto "Draugi".
Un šeit ir mani augšpusē.
Un šeit ir viss no starpsavienojumu.
>> Tagad, domāju, ka atpakaļ uz Instagram stāsts.
Katrs no tiem ir ne tikai foto, to
ir visai pārpilnība savienojumiem starp šo konkrēto indivīdu
un daudzi citi.
Tas ir centrālā daļa ir vai nu bug grafikā zīmēšanas algoritmu,
vai tas varbūt David Malan, es neesmu pārliecināts vēl.
Tātad jūs varat ievilktu grafikus visu veidu
no ways-- gephi.gihub.io ir, ja Jūs varat pull šo programmatūru no.
Tas ir patiešām foršs par to, ka spēj organizēt kopienas.
Jūs varat redzēt šeit, tas ir Hārvarda un dažādas citas vietas, ka es esmu strādājis,
jo tas ir mans darbs saistītus datus.
>> Tik vienkārši domāju par sarežģītību no grafika un visi dati
ka jūs pull kopā ar.
Tātad tikmēr, atpakaļ FriendFace, vai ne?
Mēs aplūkojām Instagram datiem, gadā bija pieci petabytes kārtībā.
Nav liels darījumu.
Joprojām ir diezgan daudz datu, bet nav liels nodarbojas ar lielāku shēma lietām.
>> No šo rakstu par veco internetā, "Mērogošana Facebook datu noliktava
300 petabytes. "
Tas ir visai atšķirīgs spēle mainītājs tagad,
kad jūs sāk domāju, ka datu un grafika
un ko jūs līdzi ar.
Un to augsto dati pieaug no 600 rīkojums terrabytes diena.
>> Tagad jūs zināt, labi, then-- Es domāju, 600 terrabytes dienā,
300 petabytes-- viņi arī tagad sāk
iegūt ļoti uztrauc kā saglabāt šo stuff
un lai pārliecinātos, tas dati paliek apkārt.
Un šis kungs šeit, Jay Parikh, meklē
uz to, kā glabāt Exabyte datu.
>> Tikai tiem, kas no jums kuri skatās līdzi
mājās, exabyte-- 10 līdz 18 gadiem.
Tas ir ieguvuši savu Wikipedia lapa, tas ir, ka liels ir numura.
Tas ir izmēru un mērogu, ko mēs esam meklē, lai varētu uzglabāt datus.
Un šie puiši nav piemēslot apkārt, viņi uzglabātu šo datu apjomu.
Tātad viena no versijām, kas viņi meklē šeit
ir datu centru tā saukto saldētavas.
>> Kas liek man ir zaļš.
Un šeit ir Kermit.
Viņš un es agree-- tas ir ļoti grūti ir zaļš,
bet mēs arī tā mūsu labāko pamēģināt.
Kermit nevar palīdzēt, viņš ir zaļa visu laiku,
nevar veikt savu zaļo-darbības off vispār.
>> Tātad, kas ir concepts-- daži veida galvenajiem jēdzieniem
no greenness, kad to saistīts ar datoru.
Viens, kas ir svarīgākais ir ilgmūžība produkta.
Ja jūsu produkts ir īss kalpošanas laiks, Jūs nevarat, pēc definīcijas, ir zaļa.
Enerģiju, lai ražotu diskdzinis, mātesplatē, dators
sistēma, tablete, neatkarīgi no tā var būt, ilgmūžību jūsu sistēmas
ir galvenā daļa kā zaļā jūs varat būt.
>> Svarīga daļa, jo jums visiem ir ēkas programmatūru algorithms--
algoritms s daļēja vārds programmatūru, vai ne?
Tātad, jūsu algoritms dizains ir absolūti izteikta kritika
par to, kā jūs gatavojas, lai varētu veikt ātri un precīzi aprēķini, lai izmantotu
vismaz enerģijas daudzums iespējams.
Un es nopirkšu to mazliet.
>> Datu centrs design-- jums esmu redzējis ka mums jau ir tūkstošiem
pēc tūkstošiem mašīnu, sēžot klusi mazās, tumšās stūriem
pasaules, skaitļošanas.
Resursu allocation-- kā nokļūt pie compute, glabāšanai,
caur tīklu.
Operētājsistēmas ir galvenā daļa tas, un daudz virtualizācijas
lai varētu pack vairāk un vairāk compute par nelielu atstarpi.
>> Es došu jums nelielu piemēru no pētniecības skaitļošanas.
Mums vajadzēja vairāk ping, vairāk jaudu, un vairāk caurules.
Mums vajag vairāk lielāks, labāk, ātrāk datori,
un nepieciešams, lai izmantotu mazāk sulu.
Un mēs nevarētu strādāt, kā to izdarīt.
Es nezinu, vai hashtag gowest kā ko Kardashian iespējams tika izmantoti,
bet anyway, gowest.
Un mēs to izdarījām.
>> Mēs paņēma savu darbību un mums pārcēla to ārā
Rietumu Massachusetts mazā dzirnavu pilsētu
sauc Holyoke, tieši uz ziemeļiem no Chikopee un Springfield.
Mēs to darījām, lai pāris iemeslu dēļ.
Galvenā no tām bija, ka mēs bija ļoti, ļoti liels dam.
Un tas ir ļoti liels dambis spēj izbāzt 30 plus megavatus enerģijas,
un tā tika pārāk maz tajā laikā.
>> Vēl svarīgāk, mums bija arī ļoti sarežģīts tīkls
tas jau bija vietā.
Ja paskatās, kur tīkls iet ASV,
no tā izriet, visus vilcienu dziesmas.
Šis konkrētais gabals tīkla bija pieder mūsu kolēģiem un draugiem
at Massachusetts Tehnoloģiju institūts,
un tas galvenokārt bija uzcelta visi izeja uz Route 90.
>> Tātad mums bija liels upes ķeksīti, Route 90 atzīmēt, mums bija īsu ceļu 100 km,
un garš ceļš aptuveni 1000 jūdzes.
Mums bija jādara ļoti liela tīkls salaist, kā jūs varat redzēt šeit,
būtībā ievietot saiti, lai iespēja pieslēgties Holyoke,
bet mums bija visi vajadzīgie infrastructure-- ping, jauda, ​​caurules.
Dzīve bija laba.
Un atkal, liels dambis.
>> Tādēļ mēs izveidojām būtībā Massachusetts Green High Performance Computing
Center.
Tas bija darba mīlestības līdz piektajai universities-- MIT, Harvard, UMass,
Ziemeļaustrumu, un BU.
Pieci megavatu dienu viens savienots slodze.
Mēs darījām visu veidu gudrība ar kontrolējamās ekonomaizeri
lai saglabātu lietas zaļš.
Un mēs izveidojām out 640-nepāra pakaramie, veltīta pētniecības skaitļošanas.
>> Tas bija vecs industriālo vietā, lai mēs bija daži reģenerēšanu un daži kārtīgu-up
un daži attīrīšanas vietas.
Un tad mēs sākām veidot objekta
un, boom-- jauki iekārtas ar spēja vadīt sandbox skaitļošanas,
ir konferences un seminārus, un arī masveida datu centrs grīdas.
>> Te ir mans labs sevis.
Es esmu, protams, valkājot to pašu jaka.
Man varbūt ir tikai viens jaka, bet tur ir mani
un Jānis Goodhue-- viņš izpilddirektors Center--
stāv mašīna istaba grīdas, kas, kā jūs varat redzēt,
ir diezgan dramatiska, un tas iet atpakaļ garu, garu ceļu.
>> Es bieži spēlē spēles vadītāja no Bostonas, lai Holyoke,
izliekoties, ka es esmu TCP / IP pakešu.
Un man jāuztraucas par manu latentuma braukšanas pa manu auto.
Tā ka ir zaļā gabals.
Tāpēc pieņemsim tikai ņemt minūti un domāt par skursteņi.
Tāpēc mēs cenšamies ļoti rūpīgi, lai efektīvi veidot datu centrus,
skaitļošanas efektīvi, atlīdzina atlase skaitļošanas iekārtas
un piegādāt vairāk svarīgāk, mūsu pieteikums,
vai tas būtu ziņapmaiņas pakalpojums vai zinātniskā pieteikumu.
>> Tātad, šeit ir skursteņi.
Tātad fiziskā slāņa, visi ceļu augšup caur application--
cerot, ka tas būs būt labs daļa no jūsu protams.
OSI septiņu slānis modelis pamatā, jums būs dzīvot, ēst, un elpot
Tas visā jūsu skaitļošanas karjeru.
Visa šī koncepcija fiziskā infrastructure-- vadi,
kabeļi, datu centri, saites.
Un tas ir tikai apraksta tīklu.
>> Šeit ir, labi, protams, šī ir veca slaids,
jo tas būtu teikt HTTP, jo Nevienam nerūp vienkāršo pastu
transporta protokoli, vairs.
Tas viss notiek HTTP telpā.
Tātad tas ir viens līmenis kaudze.
>> Lūk, vēl viens komplekts skursteņi, kur jums ir serveris, uzņēmēja, hypervisor,
viesu, bināro bibliotēka, un tad jūsu pieteikumu.
Vai, šajā gadījumā, ierīce vadītājs, Linux kodola, dzimtā c,
Java virtuālā mašīna, Java API, tad Java
lietojumprogrammas, un tā tālāk, un tā tālāk.
Tas ir apraksts par virtuālo mašīnu.
>> Svētie skursteņi, Betmens!
Padomā par to noteikumi, cik daudz compute
jums ir nepieciešams, lai saņemtu no to, kas notiek šeit,
visu ceļu uz augšu uz augšu Šī kaudze, lai pēc tam
varētu darīt jūsu faktiskā piegāde pieteikuma.
>> Un, ja jūs veida attīt un sākt domāt
par to, ko tā veic, lai nodrošinātu peldošā komata operāciju,
Jūsu peldošā punkts darbība ir summa no kontaktligzdas, serdeņu skaits
ligzdā, pulkstenis, kas ir cik ātri var pulksteni turnover--
četri gigahercu, divi gigahertz-- un tad numurs
Darbību jūs varat darīt konkrētā Hz.
>> Tātad šiem mikroprocesori šodien do no četriem līdz 6 flops
vienā taktī.
Un tā viena-core 2.5 koncerts pulkstenis ir teorētisko ātrdarbību
no aptuveni mega flop, sniegt vai pieņemt.
>> Bet, kā ar visu, mums ir izvēle.
Tik un Intel Core 2, Nehalem Sandy Bridge, Haswell, AMD,
ieņemiet choices-- Intel Atom.
Visi šie procesoru arhitektūras viss ir nedaudz savādāk
ka tie var pievienot divi skaitļi kopā,
kas ir būtībā viņu mērķis dzīvē.
Jābūt grūts.
Tur ir miljoniem no viņiem sēž datu centros, tagad gan.
>> Sor, flops per watt-- tā ir liela lieta.
Tātad, ja es gribu, lai iegūtu vairāk no tā nokļūt caur šo steku, ātrāk,
Man, lai strādātu par to, cik peldošā komata operāciju, otrkārt,
Es varu darīt, un tad dot viņiem vatus.
Un par laimi, folks ir doma par to.
>> Tātad tur ir liela apstrīdēt katru gadu, lai redzētu
kas var veidot ātrāko datoru kas var diagonalize matricu.
To sauc par Top 500.
Viņi izvēlas top no labākie 500 datori
uz planētas, kas var diagonalize matricas.
Un jūs saņemsiet dažas pārsteidzošu rezultātu.
>> Šo mašīnu daudz ir no 10 līdz 20 megavatiem.
Tās var diagonalize matricas pārmērīgi ātri.
Tiem nav obligāti diagonalized tos kā efektīvi vienu vatu,
tāpēc nebija tas liels atbalsts apskatīt kāda zaļa 500 sarakstā varētu izskatīsies.
Un šeit ir saraksts no jūnija.
Ir jābūt jauns ļoti drīz.
>> Un tas prasa out-- es ņemšu top šīs konkrētās saraksta.
Tur ir divi specifiski machines-- viens No Tokijas Tehnoloģiju institūta
un viens no Cambridge Universitāte Apvienotajā Karalistē.
Un šie ir diezgan satriecoša mega flops uz vienu vatu attiecība.
Tas viens ir 4389, un nākamais uz leju, ir 3631.
>> Es paskaidrošu atšķirību starp šie divi, nākamajā slide.
Bet tie ir tie ir mēreni lieluma testa kopas.
Šie ir tikai 34 kilovatu jeb 52 kilovatiem.
Ir dažas lielgabarīta here-- šo konkrēto vienu
pie Šveices Nacionālās Superdatoru centra.
Veikt mājās ziņa tam ir tas, ka mēs esam
mēģinot atrast datorus ka var darboties efektīvi.
>> Un tā, aplūkosim šajā augšas viens, cutely sauc, KFC.
Un mazliet reklāmas šeit.
Šis konkrētais pārtikas uzņēmums nav nekāda sakara ar to.
Tas ir fakts, ka šo konkrēto sistēmu
iemērc ļoti gudrs eļļas bāzes savienojums.
Un tā viņi ieguva savu vistas CREATIVE moniker
kad viņi pirmo reizi sāka veidot šos sistēmu veidiem.
>> Bet būtībā tas, ko tie esam veikti šeit ir vairāki asmeņi,
nodot tos šajā izsmalcināts minerāleļļa,
un pēc tam strādāja, kā iegūt visus tīklu un no tā.
Pēc tam, ne tikai, ka, tie esam nodot to ārā, lai
ka tas var izmantot ārpus gaisa dzesēšana.
Tas bija diezgan iespaidīgs.
Tātad jums ir darīt visu no šī shenanigans
lai varētu saņemt šo summu compute piegādāts mazu jaudu.
>> Un jūs varat redzēt, tas ir forma no tā, kur viss ir pozīcijā.
Uzdevums ir, ka regulāra gaisa dzesēšana ir mēroga ekonomiju
un brauc daudz attīstība gan regulāru skaitļošanas,
un augstas veiktspējas skaitļošanas.
Tātad, tas ir diezgan graujoši.
Es domāju, ka tas ir aizraujoši.
Tas ir mazliet netīrs, kad tevi mēģināt apmainīt diskdziņi,
bet tas ir patiešām foršs ideja.
>> Tātad ne tikai to, ka, tur ir viss ķekars darba
tiek būvētas ap to, ko mēs esam zvanot Atveriet Compute projektu.
Un tā, vairāk par to, ka mazliet vēlāk.
Bet ražošanas nozares sāk saprast, ka flops vienu vatu
kļūst svarīga.
Un jūs, kā ļaudīm šeit, kā jums dizains savu algoritmu
un jums dizains savu kods, jums ir jāzina
ka jūsu kods var ir ķēdes reakciju.
>> Kad Marks sēdēja šeit viņa kopmītnes istabā rakstot Facebook 1,0,
Es esmu diezgan pārliecināts, ka viņš bija skats ka tas būs milzīgs.
Bet cik liels tas būtu piestiprināts vide ir liels Dealio.
Un tā visi ya'll varētu nākt klajā ar algoritmiem
kas varētu būt nākamais izaicinājums lieta, lai ļaudīm, piemēram, man,
mēģinot palaist sistēmu.
>> Tāpēc pieņemsim tikai domāt par reālās pasaules jaudas robežas.
Šis dokuments, ko Landauer-- nav jauna lieta.
1961 tas tika publicēts IBM Vēstnesī.
Tas ir kanonisko "Neatgriezeniskums un Heat
Paaudze skaitļošanas procesu. "
Un tā viņš apgalvoja, ka mašīnas neizbēgami
veikt loģistikas funkcijas, nav vienota vērtē inversiju.
>> Tā, ka visa daļa no tas, ka atpakaļ '60s,
ļaudis zināja, ka tas bija būs problēma.
Un tā sacīja likums limitu 25 grādi C, sava veida kanonisko telpā
temperatūra, limits pārstāv 0,1 elektronu volti.
Bet teorētiski, tas ir teorija, datora atmiņas,
darbojas ar šo limitu varētu būt mainījies viena miljarda bitiem sekundē.
>> Es nezinu par jums, bet ne sastapties daudziem vienu miljardu bitiem
a otrais datu pārraides ātruma apmaiņu.
Arguments bija, ka tikai 2.8 triljoniem vata varas
vajadzētu kādreiz paplašināt.
>> Labi, reālā pasaule example-- šis ir mans elektriskā rēķinu.
Es esmu 65% procenti ka jauki datu centrs
Es jums parādīja, šajā konkrētajā laikā.
Tas ir atpakaļ pagājušā gada jūnijā.
Esmu veikusi vecāku versiju, lai mēs var un veida anonymize mazliet.
Man bija izdevumu $ 45000 mēnesis enerģijas tur.
>> Tātad iemesls ir tur ir, ka mēs ir vairāk nekā 50000 procesus telpā.
Tātad, jūs varētu iedomāties savu dzīvojamo elektrības rēķins
ir tas, ka liela?
Bet tas bija par 199 miljoni vatu stundas vairāk nekā mēnesi.
>> Tātad jautājums man rada, ir, vai jūs varat iedomāties Mr Zuckerberg ir elektrības rēķinu?
Raktuves ir diezgan liels, un es cīņa.
Un es neesmu vienīgais, kas tā ir.
Tur ir daudz cilvēku ar lieliem datu centriem.
Un tā, es domāju, pilna disclosure-- mani Facebook draugi mazliet dīvaini.
>> Tātad mans Facebook draugs ir Prineville datu centrs,
kas ir viens no Facebook lielākais, jaunākais, zemākais enerģētikas datu centrs.
Un viņi post man, lietas, piemēram, jaudas izmantošanas efektivitāti,
kā, cik efektīva ir dati centra pret cik daudz enerģijas jūs esat
liekot uz to, cik daudz ūdens ir tie izmanto, kas ir
mitrums un temperatūra.
>> Un tie ir tie jauki, jauki gabali.
Es domāju, ka tas ir laba Facebook lapā,
bet es domāju, es esmu mazliet dīvaini.
>> Tik viens vairāk jaudas lieta, pētījumi skaitļošanas, ka man
ir ievērojami atšķiras kādi Facebook un Yahoo un Google
un citi pēc pieprasījuma, pilnīgi, vienmēr pieejamiem pakalpojumiem.
Un tāpēc man ir tā priekšrocība, ka tad, kad ISO Jaunas England-- un ISO New England
palīdz noteikt enerģiju likmes reģionā.
>> Un saka, ka tā ir paplašināt lūgums patērētājiem
brīvprātīgi saglabāt augstu enerģiju, jo augstas siltuma un mitruma.
Un tas bija atpakaļ uz 18. jūlijs.
Un tā es laimīgi Tweet atpakaļ, Hey, ISO New England, Green Harvard.
Mēs darām savu daļu vairāk šeit pētniecības skaitļošanas.
Un tas ir tāpēc, ka mēs darām zinātni.
>> Un, tāpat kā cilvēki saka zinātni nekad neguļ, zinātne var gaidīt.
Tātad mēs varam quiesce mūsu sistēmām, izmantot klases likmju
mūsu enerģijas rēķinu, un palīdzēt visai New England
reģionā, kaisa daudzi megavatu slodzi.
Tā ka ir unikāla lieta, ka atšķiras par zinātnisko skaitļošanas datiem
centri un tie, kas ir ar pilnu ražošanas 24/7.
>> Tāpēc pieņemsim tikai uzņemtu nākamo pārnesumu šeit.
Tātad, es vēlos, lai apspriestu haoss mazliet.
Un es gribu, lai to aizbildnībā uzglabāšanai.
Tātad tiem, kas veida no nerādīja
iegūt savu galvu ap to, kas petabytes uzglabāšanas izskatās, šis piemērs.
Un tas ir veida sīkumi Es galā ar visu laiku.
>> Katrs no šiem maz fellas ir četru terabaitu cieto disku,
lai jūs varētu veida saskaitīt tos.
Mēs esam nonākuši tagad starp viens ar 1 un 1/2 petabytes
standarta nozares bagāžnieku.
Un mums ir telpas un telpas, kā jums redzēja šajā agrākajā attēlu ar Jāņa
un es, pilns ar šiem plauktiem iekārtu.
Tātad, tas kļūst ļoti, ļoti viegli veidot masveida uzglabāšanas bloki
>> Tas ir galvenokārt viegli iekšpusē Unix uz veida saskaitīt, kā lietas notiek.
Tātad tas ir skaitīšanas cik Mau punkti ir I got tur.
Tātad tas ir 423 pārtvert punktus.
Un tad, ja man palaist kādu aptuvenu AWK, es var pievienot, šajā konkrētajā sistēmā,
tur bija 7.3 petabytes Pieejamās uzglabāšanu.
>> Tā ka ir daudz sīkumi.
Un uzglabāšana ir patiešām grūti.
Un tomēr, kaut kādu iemeslu dēļ, šis ir nozares tendence.
Ikreiz, kad es runāt ar mūsu pētniekiem un mūsu fakultātē un teikt,
hey, es varu palaist uzglabāšanu jums.
Diemžēl, man ir atgūt izmaksas glabāšanai.
Man šo biznesu.
Un cilvēki atsauces NewEgg vai tie norāda Staples
vai cik daudz viņi var nopirkt viena terabaitu diska par.
>> Tātad tas, jums zināšanai šeit, ka tur ir pavediens.
Tur ir viena diska šeit.
Un, ja mēs ejam atpakaļ, man ir daudz.
Ne tikai man ir daudz, man ir sarežģītas savieno
lai varētu dūriens šīs lietas kopā.
Tātad risks ar šo lielo glabāšanas bloki nav nenozīmīgs.
>> Patiesībā, mēs ņēmām internets un mēs rakstījām
maz stāsts par labi nozīmē, vieglas audzināts direktors pētniecības
computing-- notiek, ir dīvaini English accent-- mēģina
izskaidrot pētnieks kāda nē pasvītrojums rezerves mape faktiski
nozīmēja.
Tas bija diezgan garš, nedaudz stāsts, labs četras minūtes atklājumu.
>> Un ņemiet vērā, man ir šausmīgi daudz mazāk vietas nekā dāma
kas dzied par visām bass.
Mēs esam diezgan maz konti zemāka.
Bet anyway, tas ir svarīga lieta, lai padomātu par,
attiecībā uz to, kas varētu noiet greizi.
Tātad, ja man diska, un Es mest to Unix mašīna,
un es sāktu rakstīt lietas, to, tur ir magnēts, tur disku galvu,
tur it kā, viens vai nulle tiek norakstīta uz šo ierīci.
>> Motors-- spinny, twirly lietas vienmēr pauze.
Padomā par lietām, kas pārkāpj.
Tas vienmēr ir bijis spinny, twirly lietas.
Printeri, diskdziņi, mehāniskie transportlīdzekļi, uc
Jebkas, kas kustas, iespējams, lai izjauktu.
>> Tātad jums ir nepieciešams motors, jūs vajag disku firmware,
Jums ir nepieciešams SAS / SATA kontrolieri, vadi, firmware uz SAS / SATA kontrolieri,
zema līmeņa bloki.
Izvēlieties savu uzglabāšanas kontrolieris failu sistēmas kods, kura vērtība var būt,
kā jūs valdziņš lietas kopā.
Un jūsu virtuālo atmiņas pārvaldnieks lapas, DRAM atnest un veikali.
Tad jūs saņemsiet cits kaudze, kas ir sava veida
no leju sarakstā par šo viens, algoritmi, lietotājiem.
>> Un, ja jūs reizināt šo up, es nezinu, cik daudz,
tur ir daudz vietas kur sīkumi var iet uz sāniem.
Es domāju, tas ir piemērs par matemātiku.
Bet tas ir sava veida jautrību domāt par Cik veidos lietas varētu noiet greizi,
tikai diskdzinis.
Mēs esam jau 300 petabytes, tāpēc iedomāties, cik diskdziņi
jums ir nepieciešams 300 petabytes kas var noiet greizi.
Ne tikai that-- tā, ka glabāšana.
Un tas atsaucas uz persona, es gribētu redzēt
ievadiet posmu pa kreisi, kas ir Chaos Monkey.
Tātad noteiktā brīdī, tas izpaužas pat lielāks nekā tikai diska
problēma.
>> Un tā, šīs smalkās dāmas un kungi ka palaist straumēšanas video pakalpojumu
saprata, ka viņu datori ir arī milzīgs un arī ļoti sarežģīta
un arī sniedz pakalpojumus to šausmīgi daudz cilvēku.
Tie esam ieguvuši 37 miljonus members-- un Šī slaidu s varbūt gadu vai tā old--
tūkstošiem ierīcēm.
Ir miljardos stundām video.
Tie ieiet miljardiem notikumiem dienā.
>> Un jūs varat redzēt, lielākā daļa cilvēku skatīties televizors vēlāk vakarā,
un tas tālu atsver visu.
Un tā, viņi gribēja varēs pārliecināties,
ka pakalpojums tika izveidota un uzticamu un strādā to labā.
Lai viņi nāca klajā ar šo lieta, ko sauc par Chaos Monkey.
Tas ir gabals programmatūra kas, ja jūs domājat, ka
par runā par titulu visa šī prezentācijas,
skala-out nozīmē, ka jūs vajadzētu pārbaudīt šo stuff.
Tas nav labi, tikai, kam miljons mašīnas.
Tik jauka lieta par tas ir, Chaos Monkey
ir pakalpojums, kas identificē grupas sistēmu
un nejauši beidz vienu no sistēmas, kas ietilpst grupā.
Awesome.
Tāpēc es nezinu par tu, bet, ja es esmu kādreiz
izveidojuši sistēmu, kas balstās uz otras sistēmas talking viens ar otru,
Jūs lietojat kādu no tiem, kas, iespējamība, ka visa lieta darba,
strauji samazinās.
>> Un tā šis gabals programmatūra darbojas ap Netflix infrastruktūras.
Par laimi, tas saka, ka tā darbojas tikai darba laiks ar nolūku
ka inženieri būs trauksmes un spēj atbildēt.
Tātad tie ir veidi lietas, mēs esam tagad
ņemot darīt uzbudināt mūsu skaitļošanas vide, ieviest haosu
un ieviest sarežģītību.
>> Tātad, kas, pēc viņu tiesībām prāts, labprāt izvēlētos
strādāt ar Chaos Mērkaķis?
Kar, viņš, šķiet, norādot mani.
Nu, es domāju, es should-- gudrs.
Bet problēma ir tā, jūs nesaņem izvēli.
Chaos Monkey, kā jūs var redzēt, izvēlas tevi.
>> Un tas ir problēma ar datoru at mērogā ir tas, ka jūs nevarat no tā izvairītos.
Tas ir neizbēgamas sarežģītības un no zvīņām un mūsu attīstību,
dažos veidos, no skaitļošanas pieredzi.
Un atcerieties, tas ir viena lieta atcerēties,
Chaos Monkeys mīlestība snowflakes-- mīlestība sniegpārslas.
Snowflake-- mēs esam paskaidroja Chaos Monkey-- bet sniegpārsla
ir serveris, kas ir unikāls un īpaša un maiga un individuālo
un nekad jāpārraksta.
>> Mēs bieži vien sniegpārsliņu pakalpojums mūsu vidē.
Un mēs vienmēr cenšamies un izkausēt sniegpārsla pakalpojumu.
Bet, ja jums atrast serveri savā vidē
kas ir būtiska, lai ilgmūžību Jūsu organizācijas un tas izkūst,
jūs nevarat nodot to atpakaļ kopā vēlreiz.
Tātad Chaos Monkey uzdevums bija aiziet un izbeigt gadījumus.
Ja Chaos Monkey kūst sniegpārsla, jūs vairāk, tas ir paveikts.
Es gribu runāt par daži hardware, ka mēs esam
redzot ziņā veida mēroga-out darbības too.
Un dažas unikālas lietas, kas ir un ap zinātnes aktivitāti.
Mēs tagad sākam redzēt, atcerēties šī vienība izdošanas, šis plaukts?
Tātad tas ir plaukts GPGPUs-- tā vispārējās universālie grafikas apstrādes vienības.
>> Mēs esam tie, kas atrodas mūsu datiem centrā, 100 vai tik jūdžu attālumā.
Šī konkrētā plaukts ir par 96 tera flops
Vienotas precizitātes math spējīgs izsūtīt atpakaļ no tā.
Un mums ir rīkojumu 130-nepāra kārtis instancē
ka we-- vairākas plaukti šajā gadījumā.
>> Tātad tas ir interesanti tādā ziņā, ka vispārējais mērķis grafikas procesi
spēj darīt matemātiku neticami ātri ļoti zemu enerģijas daudzums.
Tātad tur ir liels uptick zinātnes skaitļošanas teritorijas,
meklē grafikas apstrādes vienību liels veidā.
>> Tāpēc es ilga dažas Mcollective caur mūsu leļļu infrastruktūru
vakar, ļoti satraukti par to.
tikai nedaudz atpaliekot no petaflop vienotā precizitātes.
Tikai, lai būtu skaidrs, šeit, šajā maz reizinātājs ir 3.95.
Dubultas precizitātes math būtu aptuveni 1,2,
bet mana Twitter feed izskatījās daudz labāk, ja es
teica, mums bija gandrīz petaflop Vienreizējās precizitātes GPGPUs.
>> Bet tas kļūst tur.
Tas kļūst par ļoti, ļoti iespaidīgi.
Un kāpēc mēs to darām?
Jo kvantu ķīmijas, cita starpā,
bet mēs sākam projektēt daži jauni fotoelementu.
>> Un tā Alan Aspuru-Guzik, kurš ir profesors chemistry-- mans partneris
in crime-- dažu pēdējo gadu laikā.
Mēs esam stumšanas aploksne ar datoru.
Un Uzstādīto fontu saraksts ir ideāls tehnoloģiju, lai varētu to darīt
šausmīgi daudz sarežģītāka matemātika, ļoti, ļoti ātri.
>> Tātad ar skalu, nāk ar jauniem izaicinājumiem.
Tik milzīgs scale-- jums ir jābūt uzmanīgiem, kā jūs vadu šo stuff.
Un mums ir zināmas līmenis obsesīvi kompulsīvi traucējumi.
Šie attēli, iespējams, braukt daudz cilvēku riekstiem.
Un skapji, kas nav vadu īpaši labi
vadīt mūsu tīklu un telpas inženieri rieksti.
Plus tur ir arī gaisa plūsma jautājumi, kas jums ir, lai apturētu.
>> Tātad tās ir lietas, ko es nekad nebūtu ienācis prātā.
Ar skalu, nāk vairāk sarežģītību.
Šī ir jauna veida failu sistēma.
Tas ir lieliski.
Tas ir petabyte.
To var uzglabāt 1,1 miljardu failus.
To var lasīt un rakstīt 13 gigabaitiem un 20 gigabaitiem a second-- gigabaitiem
otrais.
Līdz ar to var izkraut terabaitiem jo nav laika vispār.
>> Un tas ir ļoti pieejams.
Un tas ieguva pārsteidzošu lookup rates-- 220,000 lookups sekundē.
Un tur ir daudzi un dažādi cilvēki veidojot šos sistēmu veida.
Un jūs varat redzēt šeit grafiski.
Tas ir viens no mūsu failu sistēmas tas ir pie slodzes, diezgan
laimīgi lasīšanai tikai īstermiņa 22 gigabaitu sekundē.
Tā ka ir cool-- tik sarežģītība.
>> Tātad ar sarežģītību un apjomu, nāk vairāk sarežģītība, vai ne?
Šis ir viens no mūsu daudziem, daudzi tīkla diagrammas,
kur jums ir daudz dažādu šasija pavadošajiem up
uz galveno galveno slēdzi, savienots ar uzglabāšanu,
pieslēdzoties zemu latentuma savieno.
Un tad visi šaipus māja, ir tikai visi no vadības
kas jums ir nepieciešams, lai varētu risināt šīs sistēmas no attālinātas vietas.
Tātad skala ir daudz sarežģītība ar to.
>> Atkal pārslēgt pārnesumus, iesim atpakaļ un ir maz vietas par zinātni.
Tātad, atcerieties, pētniecība skaitļošanas un tas maz shim--
maz rozā shim starp fakultāte un visu to algoritmus
un visi no atdzist zinātnes un visi šis spēks un dzesēšanas un datu centra
grīdu un tīklu un lielie datori un pakalpojumu galdi un palīdzības dienesti
un tik forth-- un tā, mēs esam tikai tas maz shim starp tiem.
>> Ko mēs esam sākuši redzam, ka pasaulē
spējuši izveidot šie lielie datu centri
un jāspēj veidot šie lielie datori.
Mēs esam gotten diezgan labi.
Ko mēs neesam ļoti labi tas ir maz shim starp pētniecību
un tukša metāla un tehnoloģijas.
Un tas ir grūti.
>> Un tāpēc mēs esam spējuši pieņemt darbā ļaudīm, kas dzīvo šajā pasaulē.
Un vēl nesen, mēs runāja National Science Foundation un teica,
šajā skalā-out sīkumi ir liels, bet mēs nevaram saņemt mūsu zinātniekus
uz šiem lielajiem sarežģītu mašīnām.
Un tā, ir bijuši skaits dažādu programmu
kur mēs patiešām bija pārsvarā bažas par mēģina
lai redzētu, vai mēs varētu pārveidot Campus infrastruktūra.
>> Ir daudz programmu ap valstu centriem.
Un tā, paši, mūsu draugiem pie Clemson,
University of Wisconsin Madison, Southern California, Utah, un Hawaii
veida sanāca kopā, lai apskatīt šo problēmu.
Un tas maz grafikā šeit ir gara aste zinātni.
>> Tātad šis is-- tā nav neatkarīgi no tā, kas ir uz šo asi,
bet tas ass faktiski numurs Darbu iet cauri klastera.
Tātad tur ir 350,000 vairāk kāds laiks.
Tie ir mūsu parastie aizdomās pa dibenu šeit.
Patiesībā, tur ir Alan Aspuru-Guzik, kas mēs bijām tikai runā about-- tonnas
un t compute, patiešām efektīva, zina, ko viņš dara.
>> Lūk, vēl lab, ka es ņemšu runāt par šajā moment-- Džona KOVAC s lab.
Tie esam ieguvuši to.
Viņi labi.
Viņi laimīgi.
Viņi skaitļošanas.
Liela zinātne kļūst darīts.
Un tad, kā jūs veida no nāk uz leju šeit, tur
arī citas grupas, kas nedarbojas daudzas darbavietas.
>> Un kāpēc tā?
Vai tas ir tāpēc, ka skaitļošanas ir pārāk grūti?
Vai tas ir tāpēc, ka viņi nezina, kā to?
Mēs nezinām, jo mēs esam aizgājuši, un izskatījās.
Un tā, ka tas, ko šis projekts ir visu par,
ir uz vietas, ievērojot Katrā no šiem reģioniem,
raudzīties uz ceļiem, kur mēs varam iesaistīt ar pasniedzējiem un pētniekiem
faktiski apakšējā galā astes, un saprast, ko viņi dara.
>> Tātad, tas ir kaut kas, ko mēs esam patiešām kaismi.
Un tas ir kaut kas zinātne neturpināsies
virzīties uz priekšu, līdz mēs atrisinātu daži no šiem malas gadījumiem.
Citi biti zinātnes kas notiek up-- ikvienam
redzējis Large Hadron Collider.
Awesome, vai ne?
Šī stuff viss beidzās pie Holyoke.
Mēs ļoti pirmais built-- zinātne, kas notika Holyoke
bija sadarbība starp sevi un Boston University.
Tātad, tas ir ļoti, ļoti foršs.
>> Tas ir jautri gabals Zinātnes par skalas.
Tas ir digitālā piekļuve debesis gadsimta Hārvarda.
Būtībā, tas ir plate arhīvs.
Ja jūs iet uz leju Oxford-- Garden Street, piedodiet,
jūs atradīsiet vienu no novērošanas ēkas būtībā pilns
apmēram pusmiljons plāksnēm.
>> Un tie ir bildes debesis naktī, vairāk nekā 100 gadus.
Tātad tur ir viss ietērps izveidots šeit, lai digitalizētu šīs plāksnes,
fotografēt no tiem, reģistrējieties viņiem, viņus uz datora.
Un tas ir petabyte un pusi, vienkārši labi there-- viens neliels projekts.
>> Tie ir citi projekti.
Šis Pan-STARRS projekta dara pilns plašs panorāmas aptauja,
meklē pie Zemes asteroīdu un pārejas debess notikumiem.
Kā molekulas biophysicist, es mīlu vārds īslaicīga debess notikums.
Es neesmu pilnīgi pārliecināts, kas tas ir, bet anyway, mēs meklējam viņiem.
>> Un mēs esam radot 30 terabaitus nakts no šiem teleskopiem.
Un tas vēl nav īsti joslas problēma, tas ir tāpat kā FedEx problēmu.
Tātad jūs likts glabāšanu uz van un jūs nosūtīt to kāds tas ir.
>> Bicepsu ir patiešām interesting-- tā fona attēlveidošanas
kosmiskā papildu galaktikas polarizācija.
Kad es pirmo reizi sāku strādāt Hārvarda septiņus vai arī tā,
Pirms astoņiem gadiem, es atceros strādājuši pie šī projekta
un tas nav īsti izlietne mājās, kāpēc polarizētas gaismas
No kosmiskās mikroviļņu fons būtu svarīgi,
kamēr tas notika.
>> Un tas bija John Kovac, kas es runāju pirms,
izmantojot miljoniem pēc miljoniem CPU stundas, mūsu objektā un citiem,
būtībā Neskatieties uz iekšpusi Visuma pirmajiem mirkļiem
pēc Lielā sprādziena, un mēģina saprast
Einšteina relativitātes teorija.
Tas ir prātā putu, ka mūsu datoriem palīdz mums atšķetināt un skatās
par pašiem pirmsākumiem, kāpēc mēs esam šeit.
>> Tātad, ja jūs runājat par skalu, šis ir dažas nopietnas skala.
Otra lieta, par skalas ir, ka konkrētais projekts skāra šie puiši.
Un tas ir atbilde līkne bicepsu [Dzirdams] Tas bija mūsu mazā aptauja.
>> Un jūs varat redzēt šeit, dzīve bija labi līdz brīdim, kad par šeit,
kas bija kad paziņojums iznāca.
Un jums ir ieguvuši burtiski sekundes, lai atbildētu
ar noteikto mērogu notikumu, kas atbilst šo maz dot šeit,
kas beidzās novirzot četras vai tik terabaitiem datu
izmantojot tīmekļa serveri ka day-- diezgan matains.
>> Un tā, tie ir veidu lietas, kas
var notikt ar jums savā infrastruktūrā ja jums nav dizains mērogā.
Mums bija mazliet motokross, ka dienā, lai būtu
spējīgs span out pietiekami daudz interneta pakalpojumu lai saglabātu vietu uz augšu un darbojas.
Un mums bija veiksmīga.
Tas ir maz email tas ir sava veida gudrs.
Tas ir pasta Mark Vogelsberger, un Lars Hernquist, kurš ir
fakultātes loceklim šeit Hārvardā.
Vairāk par Mark vēlāk.
Bet es domāju, ka tas ir viens veida rezumē veida
no tā, kur skaitļošanas ir pētniecības skaitļošanas.
Hei, komanda, kopš pagājušā Otrdiena, jūs guys racked
vairāk nekā 28% no jauno klasteris, kas apvienojumā
ir vairāk nekā 78 gadu laikā CPU tikai trīs dienas.
Un es teicu, ka tas joprojām tikai tikko piektdienas rītā.
Tas ir diezgan laba!
Laimīgu piektdiena!
>> Tad es dodu viņiem datu punkti.
Un tā tas bija diezgan interesants.
Līdz ar to atcerēties par Marka, viņš nāk atpakaļ uz attēlu, kas mazliet.
So skala-out skaitļošanas ir visur.
>> Mēs pat palīdzot ļaudīm meklēt cik NBA funkcijām,
un kur cilvēki ir throwing bumbas no.
Man nav īsti saprast šo spēli too labi, bet šķietami, tas ir liels darījumu.
Tur stīpām un bļodas un naudas.
>> Un tā, mūsu datu bāzē, mēs uzcelta nedaudz 500 [nedzirdama]
paralēli procesors klastera, pāris terabaitiem RAM,
lai spētu izveidot šī par Kirk un viņa komanda.
Un viņi dara skaitļošanas ar pilnīgi citā veidā.
Tagad tas ir projekts, mēs esam iesaistīti ar to ir
absolūti fascinējoša, apkārt nervu plastiskums connectomics un genomu
imprinting-- trīs ļoti smags hitting pētniecības jomas
ka mēs cīnāmies ar On ikdienas diennaktī.
Ideja, ka mūsu smadzenes ir zem plastmasa stress, kad mēs esam jauni.
Un liela daļa mūsu pieaugušo uzvedību sculpted pieredze agrā bērnībā.
Tātad tas ir liels Dealio.
>> Un tā tas ir darbs, kas ir finansēts National Institutes of garīgo veselību.
Un mēs cenšamies būtībā, ar daudz lielu datu
un liels datu analīze, kind Vienaudžu mūsu cilvēka smadzenēm
izmantojot dažādus dažādas metodes.
>> Tāpēc es gribēju apstāties un veids tikai pauzes uz mazu brīdi.
Izaicinājums ar tālvadības datu centri ir tā tālu prom.
Tas nav iespējams strādāt.
Man vajag savus datus tuvumā.
Man vajag darīt savu pētījumu manā lab.
>> Un tāpēc es veida ņēma piemēru funkcionālās magnētiskās rezonanses
datu kopa no mūsu datiem centrs Rietumu Masa.
un savienots to manu desktop Cambridge.
Un es spēlētu šo maz video.
Cerams, ka tas būs sava veida darbu.
>> Tātad tas man iet cauri pārbaudīt manu GPU strādā.
Un es esmu pārbaudīt, ka VNC ir uz augšu.
Un tas ir gudrs VNC.
Tas ir VNC ar 3D gabaliem.
Un tā, kā jūs varat redzēt drīz, šis ir man vērpšanas šo smadzenes apkārt.
Es cenšos veida saņemtu to orientēta.
Un tad es varu pārvietoties pa daudz dažādi šķēles MRI datiem.
Un vienīgā lieta, kas ir atšķirīgs par šo
ir, tas nāk pāri vadam no Rietumeiropas Masa. uz mana galda.
Un tā izciršanas ātrāk nekā mana galda,
jo man nav par 4000 ASV dolāriem grafikas karti mana galda, kas
mums ir out Rietumu Misi.
Protams, es cenšos būt gudrs.
Es skrienu GLX pārnesumus fona, kamēr darot visu,
lai pārliecinātos, ka es varu uzsvērt grafikas karti,
un ka to visu veidu darbu un visu pārējo tā.
Bet svarīga lieta ir, tas ir 100 kilometru attālumā.
Un jūs varat redzēt, ka šajā gadījumā tur nav skaidrs latentuma.
Things saturot kopā diezgan labi.
>> Un tā, ka, un pats par sevi, ir piemērs, un daži ieskatu
par to, kā skaitļošanas un mēroga-out skaitļošanas notiks.
Mēs visi strādājam pie plānāks un plānāks ierīces.
Mūsu izmantošana tablešu pieaug.
>> Tātad, mans oglekļa pēda ir būtībā
pārvietojas no tā, ko lieto to darīt, būtu esam
bijis milzīgs mašīna zem mana galda, uz ko
tagad facility-- varētu būt jebkur.
Tas varētu būt kaut kur vispār.
Un tomēr, tas joprojām spēj nest atpakaļ augstas veiktspējas grafikas
uz mana galda.
>> Tātad, tuvojas end-- atceries zīmi?
Nu, gudrs zēns ir Marks.
Viņš nolēma, ka viņš gatavojas veidot reālu virtuālo Visumu.
Tas ir diezgan projekts, kad jums domāju, ka tev piķis šo.
Es esmu gatavojas izmantot datoru, un es esmu gatavojas
modelēt 12 miljoniem gadu pēc Big Bang pārstāvēt dienā.
Un tad es esmu gatavojas darīt 13,8 miljards gadu kosmiskās evolūcijas.
Labi.
>> Tas patiesībā izmanto datoru bija lielāks nekā mūsu datorā,
un tas izlijis pār uz valsts resursi, lai mūsu draugiem leju Teksasā.
Un valsts iekārtām, tas bija daudz compute.
Bet mēs darījām daudz simulācija lokāli
lai pārliecinātos, ka programmatūra strādāja un sistēmas strādāja.
>> Un tas ir dienas, piemēram, to, kad jums saprotam, ka jūs atbalstīt zinātni
šajā līmenī skalas, šā cilvēki tagad var teikt lietas
piemēram, es esmu gatavojas modeli Visumu.
Un tas ir viņa pirmais modelis.
Un tas ir viņa komandas pirmais modelis.
Ir daudzi citi ļaudīm, kas dodas
nākt aiz Marka, kurš gatavojas vēlas, lai modelētu ar augstu izšķirtspēju,
ar lielāku specifiku, ar lielāku precizitāti.
>> Un tā, kas pēdējo pāris minūšu laikā, Es tikai gribu jums parādīt šo video
Marka un Lars ir, ka man, atkal, kā dzīves zinātnieks, ir sava veida gudrs.
Tātad šis, apakšā šeit, orientēties jums,
tas ir stāsta jums to laiks kopš Lielā sprādziena.
Tātad mēs esam pie aptuveni 0,7 miljardiem gadu.
Un tas parāda pašreizējo atjauninājumu.
Tātad jūs redzēt brīdī, tumšā matērija un attīstība
no smalkas struktūras un agri struktūras mūsu zināmo Visumu.
>> Un punkts ar tas, ka šis viss darīts iekšā datoru.
Tas ir komplekts parametru un kopums fizikas
un kopums matemātikā un kopa modeļiem
ka tiek rūpīgi atlasīti, un pēc tam uzmanīgi savienotas viena ar otru
lai varētu modelēt mijiedarbību.
>> Tātad jūs varat redzēt dažas sākas no daži gāzveida sprādzieni šeit.
Un gāzes temperatūra mainās.
Un jūs varat sākt redzēt struktūru redzamā Visuma izmaiņām.
Un svarīga daļa ar šo ir, katrs maz tiny, tiny, tiny dot
ir gabals fizikas un ir kopums matemātikā apkārt,
informējot savu draugu un savu tuvāko.
>> Tātad no mērogošanas viedokļa, šie datori ir visiem darbiem koncertā
un runāt viens ar otru efektīvi.
Tāpēc tie nevar būt pārāk pļāpīgs.
Viņiem ir glabāt savus rezultātus.
Un tie ir jāturpina informēt visus savus draugus.
Patiešām, jūs redzēsiet tagad, šis modelis s kļūst arvien sarežģītāka.
Tur ir vairāk un vairāk stuff notiek.
Tur ir vairāk un vairāk materiāls peld apkārt.
>> Un tas ir tas, ko agri cosmos būtu esam izskatījās.
Tas bija diezgan matains vietu.
Tur sprādzieni visā vietu, spēcīgs sadursmes.
Un veidošanās smags metāli un elementi.
Un šie lielie mākoņi smashing viens otru ar galējās spēku.
>> Un tāpēc tagad mēs esam 9600000000 gadi no šī sākotnējā sprādziena.
Jūs sāk redzēt lietas veida nomierinājās mazliet, vienkārši
mazliet, jo enerģija sāk atpūsties.
Un tā matemātiskā modeļi ir ieguvuši, ka vietā.
Un jūs sāk redzēt saaugšana no dažādiem elementiem.
Un sāk redzēt šo lietu veida no nāk kopā un lēnām atdzist.
>> Un tas sāk izskatīties mazliet vairāk kā nakts debesis, mazliet.
Un tas ir [? QSing. ?] Mēs tagad esam 30.2 miljards gadus, un mēs esam veida darīts.
Un tad to, ko viņi darīja, bija ka viņi paņēma šo modeli,
un tad paskatījās redzamā Visumu.
Un būtībā tad bija jāspēj pieņemt, ka un pārklāt
tas ar to, ko jūs varat redzēt.
Un klāt ir satriecoša, kā to cik precīzi datoru modeļi.
>> Protams, astrofiziķi un pētnieku grupas
vajag vēl labāk uzticību un pat augstākas izšķirtspējas.
Bet, ja jūs domājat par to, ko Es esmu runājis ar jums šodien
caur šo mazo reisa izmantojot gan uzglabāšanu un struktūra un tīklu
un skursteņi, svarīga lieta ir, ir skala-out skaitļošanas būtisks?
Tas bija mans sākotnējais hypothesis-- atpakaļ uz mūsu zinātnisko metodi.
>> Es ceru, ka agri daļa no šīs man būtu
prognozē, ka es varētu izskaidrot jums par mēroga-out skaitļošanas.
Un mēs veida pārbaudītas daži no šiem pieņēmumiem.
Mēs gājām cauri šajā sarunā.
Un es esmu tikai gatavojas teikt mēroga-out skaitļošanas essential-- oh,
jā, ļoti jā.
>> Tātad, ja jūs domājat par jūsu kodiem, kad
jūs darāt ar CS50 gala projektus, kad jūs domājat par savu mantojumu
cilvēcei, un resursiem, kas mums ir nepieciešams, lai varētu palaist šos datoru
sistēmu, domāju, ka ļoti rūpīgi par flops uz vatu,
un domāt par Chaos Monkey.
>> Padomājiet par savu sniegpārslu, nav do vienreizējos, atkārtotas izmantošanas bibliotēkas,
veidot atkārtoti neizmantojamu codes-- visas šīs lietas ka pasniedzēji ir mācību jūs
šajā klasē.
Tie ir galvenie aspekti.
Viņi ne tikai lūpu pakalpojumu.
Tās ir reālas lietas.
>> Un, ja kāds no jums vēlas sekot mani, Es esmu obsesīvi ar Twitter lieta.
Man kaut kā dot, ka uz augšu.
Bet daudz pamatinformācija
mūsu pētījumu skaitļošanas tīmekļa vietni rc.fas.harvard.edu.
>> Es mēģinātu saglabāt emuāra līdz pat randiņš ar mūsdienu tehnoloģijām
un kā mēs to darām SADALES skaitļošanas un tā tālāk.
Un tad mūsu darbinieki vienmēr pieejami, izmantojot odybot.org.
Un odybot ir mūsu maz palīgs.
Viņš bieži ir maz konkursi par viņa mājas lapā
Arī, kur var mēģināt vietas viņam apkārt pilsētiņas.
Viņš ir draudzīgs maz seja pētniecības skaitļošanas.
>> Un es veida satīt tur un paldies jums visiem par jūsu laiku.
Un es ceru, ka jūs atceraties, ka skala-out skaitļošanas ir reāla lieta.
Un tur ir daudz cilvēku kas esam ieguvuši daudz iepriekšējas mākslas
kurš varēs jums palīdzēt.
Un visi novēlu veiksmi ar Jūsu nākotnes centieni, lai padarītu
pārliecināts, ka mūsu skaitļošanas gan svari, ir efektīvus,
un palīdz cilvēci vairāk nekā jebkas cits.
Tātad, paldies par jūsu laiku.